IT之家 10월 16일 소식에 따르면, 현재 항생제 내성 문제가 점점 심각해지고 있으며 전 세계적으로 새로운 항생제가 절실히 필요하지만, 신약 개발은 보통 느리고 복잡합니다. 구글이 출시한 Google Antigravity 스마트 개발 플랫폼은 이러한 과정을 효과적으로 간소화할 수 있습니다.
Google Antigravity는 지능형 과학 워크스테이션을 제공하여 생물학자들이 잠재적 표적을 빠르게 발견하고 구조를 평가하며 선별할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 여러 데이터베이스를 넘나드는 분산 검색을 단일 세션에서 통합할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 ProtNLM 모델을 활용하여 연구자들이 UniProt 데이터베이스에 있는 수백만 개의 표현되지 않은 단백질을 스캔하는 데 도움을 줍니다. 이 모델은 아미노산 서열로부터 생물학적 기능을 직접 예측할 수 있습니다.
연구자들은 Google Antigravity를 통해 새로운 종류의 항균 펩타이드 후보 분자를 발견했으며, 이 분자는 호흡기 감염 병원체에 활성을 보일 것으로 예측됩니다. 현재 이 후보 분자는 습식 실험실에서 검증이 진행 중입니다.
IT之家가 블로그 글을 인용하여 밝힌 바에 따르면, 항균펩타이드, 특히 세균소는 전통적인 항생제의 유망한 대체재입니다. 이러한 물질들은 자연적으로 박테리아의 근본적인 약점을 공략하는 능력을 갖추고 있어, 병원체가 내성을 갖기 어렵습니다. 현재 전 세계 데이터베이스에는 수십억 개의 천연 아미노산 서열이 축적되어 있지만, 대부분의 서열 기능은 명시되지 않았으며 여전히 “암흑물질” 상태에 있습니다.
구글이 개발한 ProtNLM 딥러닝 모델은 아미노산 서열의 진화 “문법”을 직접 읽어내고, 원래 단백질 서열에서 직접 생물학적 기능을 예측하여 많은 UniProt 항목에 높은 신뢰도의 기능 태그를 추가했습니다.
안티그라비티 플랫폼에서 연구원들은 AI 스마트 에이전트와 협력하여 연구를 진행합니다. 연구원은 생물학적 목표를 설정하고 연구 전략을 관리하며, 스마트 에이전트는 데이터베이스 간 조정, 구조 분석 및 문헌 종합과 같은 복잡한 작업을 담당합니다. 이러한 방식으로 며칠이 걸리는 분산된 데이터베이스 선별 작업을 단 한 번의 협업 세션으로 줄여 생물학 연구의 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.
플랫폼에는 Biomolecular Structure Viewer라는 3차원 시각화 도구도 내장되어 있어, 연구자와 스마트체가 공유된 3D 캔버스上에서 협업할 수 있습니다. 스마트체는 AlphaFold 데이터베이스에서 구조를 얻고, 동적으로 시각화를 제어하며, 중요한 기능 영역을 강조할 수 있습니다. 연구자도 3D 공간에서 관심 있는 영역을 표시하고 스마트체에게 질문을 제기하여 구조 기반의 인터랙티브 연구를 진행할 수 있습니다.
과거에 이러한 연구 개발 작업은 분산된 전문 소프트웨어에 의존해야 했지만, Google Antigravity는 전체 과학적 추론 프로세스를 한 곳에 통합하여 연구자들이 광범위한 생물학적 검색 공간을 더 효율적으로 탐색하고 높은 신뢰도를 가진 후보 분자를 선별할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 과학자들은 더 많은 시간을 고품질 가설 검증과 실험 연구에 투입할 수 있습니다.
