ProteinMaker

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  • [구조생물학/계산화학] 단백질 구조의 한계를 넘다: ‘초정밀 하이브리드 리파인먼트’의 개념과 과학적 당위성

    구조생물학의 발전으로 고해상도 X-ray 결정 구조나 Cryo-EM 데이터가 신약 개발과 분자역학 시뮬레이션의 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 그러나 수많은 연구자가 실험실에서 규명된 PDB(Protein Data Bank) 구조를 그대로 실전 시뮬레이션이나 가상 도킹(Virtual Screening)에 투입할 때 예기치 못한 장벽에 부딪히곤 합니다. 실험 구조가 가진 불가피한 미시적 한계 때문입니다. ProteinMaker™는 이러한 실험 구조의 가치를 훼손하지 않으면서도 계산과학적 활용도를 극대화하기…

  • 생성형 AI 기반 단백질 설계의 최신 연구 및 산업 동향 분석 보고서

    1부: 생성형 AI 기반 단백질 설계의 혁신 사례 분석 1.1. 개요: 단백질 설계의 새로운 시대, AI의 등장 지난 몇 년간, AlphaFold와 같은 혁신적인 딥러닝 모델들은 단백질 구조 예측 분야에 혁명을 가져왔다. 이 모델들은 아미노산 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 높은 정확도로 예측함으로써, 수십 년간 생명과학계의 난제였던 단백질 접힘(protein folding) 문제를 사실상 해결했다.1 그러나 이는 본질적으로 자연에…