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  • 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.…