지난 10년간 단백질 기능 예측 분야는 새로운 머신 러닝 및 인공 지능 전산 기법의 부상과 함께 상당한 발전을 이뤘습니다. 이 기사에서는 단백질 기능 예측 분야의 전문가이자 CAFA(Critical Assessment of Function Annotation) 실험대회의 공동 개최자인 Iddo Friedberg와 오늘날 모델들이 얼마나 정확하게 단백질의 기능을 예측하고 있는지, 그리고 이 분야가 나아가야 할 방향에 대해 이야기를 나눕니다.
CAS: 단백질 기능 예측 분야에 관심을 가지게 된 계기는 무엇인가요?
CAS: 그때부터 지금까지 자동 단백질 기능 예측 분야는 어떻게 진화해 왔나요?
CAS: 다른 방법들보다 더 정확한 단백질 기능 예측 접근법이 존재하나요?
CAS: 분자 기능 예측 역량이 개선됨에 따라 생물학적 처리 과정과 세포 구성 요소를 얼마나 잘 예측할 수 있게 될까요?
CAS: 이 분야의 주된 장애물은 무엇이라고 생각하시나요?
CAS: 그렇다면 주된 장애물 중 하나가 전산과 아무런 연관이 없는 것인데, 연구 실험실에서 수행하는 작업과 연구 결과에 대해 알려 주실 수 있나요?
CAS: 최근 자연어 처리(NLP) 모델에 적용된 고급 기술을 바이오큐레이션에 활용할 수 있다고 생각하시나요?
CAS: 현재 단백질 기능 예측 분야에서 가장 큰 기회는 무엇이라고 생각하시나요?
CAS: 만약 신약 개발 과정에서 무엇이든 바꿀 수 있는 마법의 지팡이가 있다면, 무엇을 바꾸고 싶으신가요?
Iddo Friedberg 박사는 아이오와 주립대학교 수의과대학의 부교수입니다. 생물정보학 박사 학위를 소지하였으며 계산 메타게놈학 및 단백질 기능 예측 분야에서 경력을 쌓아왔습니다. 그의 연구는 방대한 오믹스 데이터를 활용해 단백질과 유전자 기능을 예측하는 데 목적을 두고 있으며, 자동화된 단백질 기능 예측을 논의하기 위해 뜻을 같이하는 과학자들을 모으는 데 힘쓰고 있습니다. 단백질 기능 예측 전용 계산 방법을 대규모로 평가하기 위해 고안된 실험인 CAFA(Critical Assessment of Function Annotation)의 공동 조직자인 Iddo는 단백질 기능 예측의 미래를 선도하고 있습니다.