CASP 1~12 — 30년의 점진적 발전
1994년 첫 CASP 이후 24년 동안 12번의 대회. 발전은 있었지만 — 느렸다.
📖 CASP 점수의 큰 흐름
가장 어려운 카테고리("free modeling" — 비슷한 템플릿 없는 경우)의 평균 GDT-TS 추이:
| 대회 | 연도 | 평균 GDT-TS (free modeling) | 주요 발전 |
|---|---|---|---|
| CASP1 | 1994 | ~30 | 출발점 |
| CASP3 | 1998 | ~35 | Threading 정착 |
| CASP5 | 2002 | ~38 | Rosetta (Baker) 등장 |
| CASP8 | 2008 | ~42 | I-TASSER 강세 |
| CASP11 | 2014 | ~45 | 접촉 예측 도입 |
| CASP12 | 2016 | ~48 | 딥러닝 초기 도입 (RaptorX) |
| CASP13 | 2018 | ~58 | AlphaFold 1 첫 등장! |
| CASP14 | 2020 | ~87 | AlphaFold 2 — 문제 해결! |
📖 22년의 정체기 (1994~2016)
그래프를 보면 명확하다 — 22년간 평균 GDT-TS가 약 30에서 48로, 한 대회당 평균 약 2점씩만 올라갔다.
- 매 2년마다 살짝씩 발전 — 새 알고리즘, 더 큰 라이브러리, 더 정교한 점수 함수
- 그러나 본질적 돌파구는 없음 — 같은 패러다임 안에서의 점진적 개선
- "단백질 접힘 문제는 우리 평생에 안 풀릴 것" 의견이 많아짐
🎯 CASP13(2018) — 첫 번째 점프
2018년 — 갑자기 점수가 약 10점 점프. 무슨 일?
- 새 참가자 "AlphaFold" — Google DeepMind
- 딥러닝 기반 접근 (이전엔 거의 없던)
- 2위와의 격차 — 2등 대비 평균 약 15점 우세
- 학계 분위기: "오 흥미롭다" + "정말 그렇게 강한가?"
🎯 CASP14(2020) — 결정적 점프
2020년 — AlphaFold 2가 평균 GDT-TS 87 달성.
- 이전 대회 대비 약 30점 점프
- 실험 정확도(90+)에 거의 도달
- CASP 창립자 John Moult: "이 문제는 풀렸다(In some sense, the problem is solved)"고 공식 선언
- 학계 충격 — "60년의 골치가 정말 끝났다"
💡 정리 — 22년 vs 4년
1994~2016: 22년간 18점 향상 (전통적 접근의 점진적 개선)
2016~2020: 4년간 40점 향상 (딥러닝의 도래)
패러다임의 차이가 보인다 — 같은 방향 안에서의 발전과 패러다임 전환의 결과 차이.