2018년 12월 — CASP13에 AlphaFold 1이 등장하다
2018년 12월. 멕시코 Riviera Maya. CASP13 회의.
🎬 회의 분위기
- 참가팀: 약 100팀 (대학, 연구소, 기업 혼합)
- 예측 대상: 약 90개 단백질 (도메인 단위로 약 150개 카테고리)
- 2년 만에 만나는 학계의 친구들 — 점진적 발전을 기대하는 분위기
- 특이점: 참가자 명단에 새 이름 — "DeepMind / A7D group" (AlphaFold의 초기 코드명)
📖 결과 발표 — 충격
John Moult가 회의에서 결과를 단계별로 발표.
- 가장 어려운 카테고리(free modeling) 결과 그래프 공개
- 최상위에 압도적으로 솟은 막대 하나 — A7D / DeepMind
- 2위 그룹 대비 평균 GDT-TS 약 15점 우세
- 전체 카테고리 통합 평균 GDT-TS 약 58 — 이전 CASP12의 48에서 10점 점프
이전 22년 동안 한 대회당 약 2점씩 발전하던 분야에서 한 번에 10점 점프. 학계 전체가 정신적 충격.
🎯 어떤 점에서 강했나
AlphaFold 1이 특히 잘한 영역:
- Free modeling (새 fold): 비슷한 템플릿이 없는 경우 — 가장 어려운 카테고리. 압도적 1위.
- 긴 거리 접촉 예측: 서열에서 멀리 떨어진 residue들의 3D 거리 예측 — 다른 그룹 대비 큰 우위
- 접힘 정확도: 큰 도메인의 전체 구조 정확하게
잘 못한 영역도 있었다:
- 매우 큰 단백질 — 부분적으로 정확하지만 전체 통합이 약함
- 여러 도메인이 모인 복합체 — 처음부터 단일 도메인 위주로 설계됐기 때문
- 곁사슬 디테일 — 골격은 정확한데 곁사슬 위치가 부정확
📖 CASP13의 의미 — 알파고 vs AlphaFold 1
흥미로운 비교 — 2016년 알파고 vs 이세돌. 그것도 큰 충격이었지만 "프로 9단 한 명을 이긴 것".
CASP13의 AlphaFold 1은 더 광범위한 충격 — "학계의 모든 다른 그룹"을 한 번에 이김. 한 사람이 아니라 그 분야 전체.
- 1위 그룹의 결과가 "이제까지 가능했던 한계"였다고 여겨졌는데
- 그 위에 한참 차이로 새 1위가 등장
- 학계는 갑자기 "내가 평생 풀려고 했던 문제가 다른 데서 풀렸다"의 충격
💡 그런데 한 가지 — AlphaFold 1은 "풀린" 게 아니었다
GDT-TS 58은 매우 좋지만 "실험 정확도(90+)"와는 거리가 있다.
- 큰 도메인의 fold는 맞지만 세부 디테일 부정확
- 실용적 약 설계에 쓰기엔 살짝 부족
- "문제 풀렸다"는 결론 내릴 수 없는 수준
그래도 — 22년 정체기를 깬 첫 점프. "이 방향이 맞다"는 강한 신호. 학계 전체가 다음 행동을 다시 생각하기 시작했다.