요약

다음은 AI로 작성해 에디터가 검토한 본 기사의 요약이다.

• 노벨상 수상에 빛나는 단백질 구조 예측 시스템, 알파폴드: ‘알파폴드’가 단백질 구조 예측 분야를 혁신한 지 5년이 흘렀다. 알파폴드 개발로 노벨상을 수상한 구글 딥마인드의 존 점퍼(John Jumper) 박사와 함께 지난 5년의 시간을 되돌아봤다. 알파폴드는 고작 몇 시간 만에 단백질 구조를 원자 수준의 정밀도로 예측할 수 있다.
  
• 예상치 못한 응용 분야의 등장: 과학자들은 꿀벌의 질병저항성 연구부터 합성단백질 설계 가속화에 이르기까지 창의적이고 ‘예상하지 못한’ 방식으로 알파폴드를 활용하고 있다. 일부 연구진은 알파폴드를 검색 엔진처럼 활용해 실험실에서는 검증하기 어려운 단백질의 수천 가지 상호작용 가능성을 테스트하며 적합한 조합을 찾기도 한다.
  
• 언어 모델과의 융합: 노벨상 수상 당시 39세로 최연소 노벨화학상 수상자가 된 점퍼 박사는 현재 알파폴드에 대형언어모델(LLM)의 추론 능력을 결합하는 것을 목표로 하고 있다. 그는 “과학 분야에서 LLM의 영향력이 점점 더 커지지 않는다면 오히려 놀라울 것”이라고 말하면서도, 또다시 노벨상을 받을 만한 혁신을 일으켜야 한다는 부담감은 갖지 않기 위해 노력하고 있다.

2017년 이론화학 박사 학위를 갓 취득한 존 점퍼(John Jumper) 박사는 구글 딥마인드가 초인적 실력의 게임 AI 개발을 넘어 단백질 구조 예측을 위한 비밀 프로젝트에 착수했다는 소문을 들었다. 그리고 그곳에 입사 지원을 했다.