CASP가 중단될 수도 있습니다! NIH의 예산 삭감으로 단백질 구조 예측 대회의 미래가 불투명해졌습니다.
"단백질 구조 예측의 비판적 평가"라는 대회가 중단될 위기에 처해 있습니다.——AlphaFold가 우승한 것은 업계 최고의 대회인 CASP였습니다.
7월 2일(미국 동부시간) 사이언스지는 미국 국립보건원(NIH)의 CASP 연구 자금이 소진되었다고 단독 보도했습니다. 연구 자금을 관리하는 캘리포니아대학교 데이비스(UC Davis)가 긴급 지원을 제공했지만, 8월 8일 자금이 소진되어 CASP가 중단 위기에 직면하게 되었다고 합니다. CASP 소장인 크시스토프 피델리스는 지난주 UC 데이비스로부터 45일 해지 통지를 받았다고 밝혔습니다.
보고된 바에 따르면,CASP 주최측은 작년에 80만 달러 규모의 갱신 신청서를 제출했습니다.CASP의 공동 창립자이자 메릴랜드 대학의 존 몰트 교수에 따르면, 이벤트 주최측은 현재 재단과 다른 국가로부터 대체 자금원을 긴급히 모색하고 있다고 합니다.
"CASP가 중단되면 생물학계에 큰 손실이 될 것입니다."미주리 대학교의 단백질 모델링 전문가인 젠린 청(Jianlin Cheng)은 "CASP는 세계에서 가장 성공적이고 권위 있는 과학 경진대회입니다. 이 경진대회는 로제타폴드(RosettaFold)나 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 알파폴드(AlphaFold)와 같은 AI 프로젝트를 장려할 뿐만 아니라, 신약 개발에 필수적인 약물 분자가 단백질 표적에 결합하는 방식을 예측하는 경진대회를 개최하는 등 경진대회 주제의 범위를 지속적으로 확대하고 있습니다. CASP는 여러 과학 연구 분야에 지대한 영향을 미치고 있다고 할 수 있습니다."라고 말했습니다.
30년 동안 16개 이벤트, 업계의 성장을 목격하다
2년마다 개최되는 국제 대회인 CASP는 1994년 첫 개최 이후 30년이 넘는 기간 동안 수많은 산업적 성과를 거두었으며 생물학 분야의 발전 추세를 잘 반영해 왔습니다.
이 대회의 핵심은 다양한 계산 모델을 이용해 단백질 접힘 문제를 해결하는 능력을 독립적으로 평가하는 것입니다.즉, 선형 아미노산 사슬이 특정 기능을 가진 3차원 구조로 어떻게 접히는지 예측하는 것입니다. 참가자들은 실험 데이터 없이 아미노산 서열만을 기반으로 단백질의 구조 모델을 예측해야 합니다. 이러한 예측은 X선 결정학이나 저온 전자 현미경과 같은 방법을 통해 실험실에서 분석된 실제 구조와 비교하여 정확도를 평가합니다.
처음에는 이 작업이 매우 어려웠고, 단백질 구조 예측에 참여한 연구팀들은 종종 중요한 돌파구를 찾았다고 주장했습니다. CASP의 목표는 모든 예측 방법을 직접 비교할 수 있는 공정하고 개방적인 플랫폼을 제공하여 더 나은 실제 결과를 도출하는 기술적 접근법을 찾고 이를 통해 이 분야의 발전을 촉진하는 것이었습니다. 텍사스 대학교 사우스웨스턴 메디컬 센터의 생화학자인 닉 그리신은 "모두가 자신의 방법이 최고라고 생각하는데, 이는 인간의 본성입니다."라고 말했습니다.다양한 방법을 실제로 동일한 무대에 올려놓으면 어디에서 실패하는지 알 수 있고, 바로 이러한 실패가 과학의 진보를 촉진합니다."
지난 수십 년간의 대회 발전을 돌이켜보면, 1994년에는 엄격한 블라인드 테스트 기준과 커뮤니티 검토 메커니즘이 확립되었고, 2006년에는 알고리즘 다양성 개발을 촉진하기 위해 자유 모델링과 템플릿 기반 모델링이라는 두 가지 트랙이 도입되었습니다. 2018년, 구글 딥마인드는 CASP13에 1세대 알파폴드를 선보이며 큰 주목을 받았습니다. 2년 후, 딥마인드는 다시 대회에 참여했고, 알파폴드2는 청중을 놀라게 했습니다. 알파폴드2의 예측 정확도는 처음으로 실험 구조에 근접하여 전 세계적인 충격을 주었으며, "단백질 구조 예측 문제를 근본적으로 해결했다"는 평가를 받았습니다.
CASP 대회에 여러 번 참여한 난카이대학교 정웨이 교수는 HyperAI와의 단독 인터뷰에서 "알파폴드2는 과거 학계 연구팀의 고품질 결과와 경험을 잘 통합했으며, 최적의 해법을 찾기 위한 모델 학습에 더 많은 노력을 기울였습니다. 알파폴드2의 성능은 정말 놀랍습니다."라고 언급한 바 있습니다.
알파폴드2의 성공은 업계에서 인정받는 이 기술 개발 트렌드세터를 어느 정도 더 넓은 무대로 끌어올리는 데 기여했습니다. 특히 2023년 노벨상이 데이비드 베이커, 데미스 하사비스, 존 M. 점퍼에게 수여된 이후, 과학 분야에서 AI의 인기가 급상승했고, CASP(과학 및 기술 학회) 경쟁도 더욱 치열해졌습니다.
CASP16에 참가하여 여러 차례 우승을 거머쥔 정웨이 교수는 올해 대회가 "예년보다 경쟁이 치열하고 난이도가 높아졌다"고 말했습니다. 첫째, 참가 팀이 예년보다 훨씬 많아졌습니다.“올해는 대회가 시작된 이래 가장 많은 팀이 참가하는 해가 될 것으로 예상됩니다.그리고 주로 학계에 집중되어 있고, 많은 경험 많은 고령 CASP 전문가들이 참여하기 때문에 전반적인 경쟁이 매우 치열합니다." 둘째, 대회의 난이도가 높아졌습니다. 이는 한편으로는 단백질 구조 예측 분야의 전반적인 기술적 발전을 상징하는 동시에, 다른 한편으로는 업계의 요구가 더욱 명확해졌음을 확인시켜 줍니다. 따라서 올해 대회는 "실질적인 생물학적 문제에 더욱 중점을 두고 있습니다."
CASP16에서는 다음과 같이 보고되었습니다.전 세계 209개 팀이 단일 단백질의 구조 예측에 도전했을 뿐만 아니라,또한 우리는 RNA 분자, 단백질 복합체, 약물-단백질 접합체와 같은 보다 복잡한 3차원 구조와 무질서한 단백질이 나타낼 수 있는 다양한 형태를 해결하려고 시도합니다.
늘 그렇듯이 새로운 CASP 경진대회는 2026년에 개최될 예정입니다. 하지만 NIH의 "차단"으로 인해 이처럼 높은 금 함량을 가진 산업 경쟁의 미래는 불확실합니다. NIH가 오랫동안 대응하지 않을 경우, 다른 기관이나 기업들이 도움을 줄 수 있을까요?
네티즌들, 딥마인드에 나서라고 촉구
아시다시피, 머스크는 2025년 1월 미국 정부 효율성부(DOGE) 장관으로 취임한 이후 연방 정부 지출을 대폭 삭감하고, 기관을 폐쇄하고, 직원을 해고하고, 계약을 해지하기 시작했습니다. 미국 국제개발처(USAID), 국립보건원(NIH), 교육부, 국립과학재단(NSF), 미국항공우주국(NASA) 등 약 30개 정부 기관이 영향을 받았으며, 이는 과학, 의학 및 기타 분야의 정상적인 연구에 간접적인 영향을 미쳤습니다.
현재까지 머스크는 DOGE에서 점진적으로 철수했고, NIH는 약 900개의 지원받은 프로젝트에 대한 자금 지원을 재개하겠다고 밝혔지만, 그 여파는 아직 가라앉지 않았으며, CASP가 계속해서 자금을 지원받을 수 있을지 여부는 아직 불확실합니다. 이 문제는 업계 관계자들의 폭넓은 관심을 끌었습니다. MIT 생물학과 조교수인 세르게이 오브치니코프는 자신의 소셜 계정을 통해 Science 보고서를 공유했습니다.그는 "이 세기의 가장 중요한 대회를 후원할 의향이 있는 사람이 있을까?"라고 물었습니다.
댓글 섹션의 제안 중에는 Stripe CEO인 패트릭 콜리슨을 떠올리는 사람도 있고, 데미스 하사비스와 존 M. 점퍼를 언급하는 사람도 있고, 심지어 "딥마인드가 관대하게 기부해야 한다"고 직접적으로 지적하는 사람도 있었습니다.
DUNBRACK LAB의 생물학자 롤랜드 던브랙은 CASP에 자금을 지원한 구글과 딥마인드를 직접 지목하며, 구글과 딥마인드가 충분한 자원을 보유하고 있으며 "존 몰트, 크시스토프 피델리스, 안드리 크리슈타포비치, 닉 그리신 등의 노력으로 큰 혜택을 받았다"고 말했습니다.
롤랜드 던브랙, 구글과 딥마인드에 CASP 자금 지원 직접 요청
실제로 구글처럼 자금력이 풍부하고 과학 분야 AI 개발 잠재력이 높은 기업들은 CASP에 가장 적합한 선택입니다. 하지만 다른 한편으로는 기업에서 자금을 조달할 경우, 여러 가지 어려움과 위험이 발생할 수 있습니다. 과연 이 경쟁의 공정성이 제대로 보장될 수 있을까요? 경쟁 주제 선정 측면에서 업계의 발전 추세에 충실한 걸까요, 아니면 기업과 자본의 편향된 투자 방향에 치우쳐 있는 걸까요?
현재 CASP의 방향은 아직 불분명합니다. 수많은 획기적인 성과를 이루어낸 이 대회가 앞으로도 업계의 발전 방향을 이끌어 나가기를 진심으로 바랍니다.
참고문헌: