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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…
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디지털 결정학(Digital Crystallography), 구조생물학의 임계점을 넘어 새로운 지평을 열다
구조생물학은 인류가 생명의 비밀을 분자 수준에서 들여다볼 수 있게 해준 가장 강력한 창이었습니다. X-ray 결정학부터 초저온 전자현미경(Cryo-EM), 그리고 최근 전 세계를 뒤흔든 대형 AI 예측 모델(AlphaFold, Boltz 등)에 이르기까지 우리는 수많은 단백질의 3차원 청사진을 빠른 속도로 손에 넣고 있습니다. 하지만 우리가 마주한 가상 공간의 진실은 여전히 미시적 한계를 안고 있습니다. 실험 구조는 거친 노이즈와 결정화…
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[Refinement Insight] AI 모델의 완성, ‘수화 네트워크’ 복구에서 시작되다
최근 AlphaFold 3(AF3)의 등장은 구조 생물학계에 커다란 충격을 주었습니다. 하지만 우리 모두가 알고 있듯, 예측된 ‘모양(Shape)’이 곧 ‘작동하는 실체(Functioning reality)’를 의미하지는 않습니다. AI가 제시한 고정밀 백본 구조 위에, 생체 내 환경인 수화층(Hydration Shell)과 물리적 평형을 입혀야만 비로소 계산 가능한 생물학적 데이터가 탄생합니다. 오늘은 HanjariFold Zenith 엔진을 통해 TRPC1/C4 이종 복합체 모델을 리파인먼트하며 얻은 통찰을 공유하고자 합니다.…