MIT(매사추세츠 공과대학) 연구원들은 생체분자 구조 예측에서 Google DeepMind의 AlphaFold3와 동일한 정확도를 달성하는 Boltz-1이라는 강력한 오픈 소스 인공 지능 모델을 출시했습니다. 이 획기적인 발전은 생물의학 연구 및 약물 개발 과정을 크게 가속화하여 글로벌 과학 연구자들에게 보다 편리하고 효율적인 도구를 제공할 것으로 예상됩니다. Boltz-1의 완전한 오픈 소스 특성은 또한 광범위한 협력과 커뮤니티 참여를 장려하여 과학적 발견의 속도를 더욱 향상시킵니다.
MIT(매사추세츠 공과대학)의 과학자들은 최근 Boltz-1이라는 강력한 오픈 소스 인공 지능 모델을 출시했습니다. 이 혁신은 생물의학 연구와 약물 개발을 크게 가속화할 것을 약속합니다.
Boltz-1은 생체분자 구조 예측에서 Google DeepMind의 AlphaFold3와 동일한 고급 수준에 도달할 수 있는 최초의 완전 오픈 소스 모델입니다. 이 모델은 대학원생 Jeremy Wolvind와 Gabriel Corso가 이끄는 MIT Jameel Machine Learning Health Clinic의 팀과 MIT 연구원 Salo Passaro 및 전기 엔지니어가 포함된 컴퓨터 공학 교수 Regina Bardsley 및 Tommy Akara가 개발했습니다.
12월 5일 출시에서 Wohlwind와 Corso는 궁극적인 목표가 글로벌 협력을 촉진하고 과학적 발견을 가속화하며 생체분자 모델링을 발전시킬 수 있는 강력한 플랫폼을 제공하는 것이라고 말했습니다. Corso는 "우리는 이것이 커뮤니티의 출발점이 되기를 바랍니다"라고 말하면서 "Boltz"가 아닌 "Boltz-1"이라는 이름은 커뮤니티 참여를 장려하기 위한 것이라고 강조했습니다.
단백질은 거의 모든 생물학적 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 단백질의 모양은 기능과 밀접한 관련이 있으므로, 단백질의 구조를 이해하는 것은 신약을 설계하거나 특정 기능을 가진 새로운 단백질을 설계하는 데 매우 중요합니다. 단백질 아미노산의 긴 사슬을 3차원 구조로 접는 과정은 매우 복잡하기 때문에 그 구조를 정확하게 예측하는 것은 항상 과학계의 주요 과제였습니다.
DeepMind의 AlphaFold2는 기계 학습을 사용하여 실험 과학자가 구별하기 어려울 정도로 높은 정확도로 3D 단백질 구조를 빠르게 예측합니다. 알파폴드3는 이를 기반으로 개선해 생성적 AI 모델을 채택했지만, 완전한 오픈소스가 아니기 때문에 학계의 비판을 받았다. 이에 MIT 연구팀은 AlphaFold3의 기본 아이디어를 따르고, 이를 기반으로 개선을 진행하여 모델의 정확도와 예측 효율성을 향상시키는 Boltz-1 개발에 착수했습니다.
연구팀은 단백질 데이터뱅크에서 직면한 모호성과 이질성 문제를 극복하기 위해 4개월에 걸쳐 여러 실험을 진행했다. 궁극적으로 그들의 실험에서는 Boltz-1이 복잡한 생체분자의 구조를 예측하는 데 있어 AlphaFold3과 동일한 정확도를 달성한 것으로 나타났습니다.
연구진은 앞으로도 볼츠-1의 성능을 지속적으로 개선하고 예측 시간을 단축할 계획이다. 또한 연구진을 초대하여 GitHub에서 Boltz-1을 사용해 보고 Slack 채널을 통해 다른 사용자와 소통할 수 있습니다. 연구팀은 Boltz-1이 더 광범위한 협업을 촉진하고 커뮤니티에서 창의적인 응용 프로그램에 영감을 주기를 희망합니다.
프로젝트: https://jclinic.mit.edu/democratizing-science-boltz-1/
하이라이트:
Boltz-1은 AlphaFold3와 동일한 성능을 달성하는 최초의 완전 오픈 소스 생체 분자 구조 예측 모델입니다.
이 모델은 글로벌 협력을 촉진하고 생물의학 연구 및 약물 개발을 발전시키기 위해 개발되었습니다.
MIT 팀은 Boltz-1을 사용하여 단백질 구조 예측을 단순화하여 더 많은 연구자가 이 강력한 도구를 사용할 수 있기를 희망합니다.
Boltz-1의 오픈 소스 특성은 생물 의학 연구의 문턱을 낮추고 전 세계 과학자들에게 강력한 도구를 제공하며 약물 개발 프로세스를 가속화합니다. MIT 팀의 이러한 기여는 의심할 여지 없이 미래의 생물의학 연구에 중대한 영향을 미칠 것입니다. 우리는 Boltz-1이 미래 응용 분야에서 더 많은 혁신을 이루기를 기대합니다.