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  • [오픈소스 발표] 초거대 리보솜도 OOM 없이 깎는 AI 단백질 구조 증류 엔진, HanjariFold2: CosmicDistiller 대공개!

    안녕하세요! 구조 예측 대회 CASP17이 한창 진행 중인 이번 주, 인공지능 단백질 구조 예측의 고질적인 기하학적 에러를 완벽하게 정제하고, 초고속으로 수화층을 형성해 주는 경량화 구조 정밀화(Refinement) 소프트웨어 HanjariFold2: CosmicDistiller Engine을 오픈소스로 전격 공개합니다! GitHub 저장소 바로가기: https://github.com/bghan2024/HanjariFold-endgame 라이선스: Apache License 2.0 (학술 및 상업적 이용 전면 허용, 출처 인용 필수) 💡 왜 CosmicDistiller인가? (개발 배경)…

  • [구조생물학] AI 모델 간의 구조 품질 격차, 물리학 기반 리파인먼트 엔진으로 극복 가능할까? (RMSD 0.55Å의 증명)

    최근 단백질 구조 예측 분야는 구글 딥마인드의 AlphaFold3(알파폴드3)를 필두로 한 대형 AI 모델들이 주도하고 있습니다. 하지만 이러한 고성능 독점 모델들은 높은 연산 비용과 까다로운 라이선스 제약이라는 장벽이 존재합니다. 반면 메타의 ESMFold 같은 오픈소스 기반 모델들은 속도가 압도적으로 빠르고 대량 생산이 가능하지만, 구조의 미세한 원자 배치나 물리적 무결성 면에서는 AlphaFold3에 비해 상대적으로 아쉬운 품질을 보여주는 것이…

  • AI-Guided & Water-Mediated Next-Generation Refinement: 구조생물학의 ‘마지막 1마일’을 정복하다

    최근 몇 년간 딥러닝 기술은 단백질 및 핵산의 3차원 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 예측의 위상학적 정확도는 비약적으로 상승했지만, 역설적으로 현장에서는 새로운 거대한 벽에 부딪히고 있습니다. 바로 AI 모델 특유의 ‘통계적 환각’으로 인해 발생하는 원자 간의 물리적 충돌(Steric Clash)과 기하학적 붕괴 현상입니다. 특히 800개가 넘는 잔기로 이루어진 거대 RNA 복합체나 DNA-단백질 하이브리드 구조에서는, 기존의…

  • [단백질 구조 정밀화] AF3 모델의 한계를 넘어서: hanjarifold를 통한 EGFR 구조의 물리적 무결성 완성

    최신 단백질 구조 예측 모델인 AlphaFold3(AF3)는 혁신적인 정확도를 보여주지만, 여전히 원자 수준의 미세한 steric clash(원자 간 충돌)나 기하학적 왜곡(Geometry outliers) 문제를 완벽히 해결하지 못하는 경우가 많습니다. 본 분석에서는 EGFR 구조를 대상으로 기본 AF3 모델과 이를 hanjarifold 엔진으로 정밀화(Refinement)한 모델의 MolProbity 데이터를 비교 검증하였습니다. 그 결과, hanjarifold가 단백질 구조의 물리적 타당성을 어디까지 끌어올릴 수 있는지 확인했습니다.…