애플 연구진, 단백질 서열·구조 함께 만드는 AI '심플디자인' 공개

서열과 구조를 함께 만드는 모델

심플디자인은 아미노산 순서와 입체 형태를 따로 구하지 않고 한 번에 함께 만들어내는 공동 설계 모델이다. 연구진은 단백질이 어떤 일을 하는지가 서열과 입체 형태의 맞물림에서 정해진다고 밝혔다.

공동 설계와 무조건부 서열·구조 생성 벤치마크에서는 경쟁력 있는 성능이 나왔다. 디지털투데이는 만들어진 서열이 대부분의 경쟁 멀티모달 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보였다고 전했다.

확인된 범위는 컴퓨터 평가

지금까지 나온 성능은 컴퓨터 안에서 측정한 값이다. 이 범위를 두고 디지털투데이는 평가가 컴퓨터 기반에 한정됐다고 보도했다. 같은 매체는 만들어진 단백질이 생물학적 시스템 안에서 접히는지, 제 기능을 하는지, 안전하게 작동하는지가 실험으로 확인되지 않았다고 덧붙였다.

학습 단계를 하나로 합친 방식

기존 공동 설계 모델은 데이터를 잠재 표현으로 바꾸는 오토인코더를 먼저 학습하고, 그 표현을 쓰는 생성 모델을 이어서 학습하는 경우가 많았다. 심플디자인은 이런 중간 표현을 거치지 않고 서열·구조 데이터 공간에서 바로 학습하도록 설계됐다.

학습에는 서열의 이산 교차 엔트로피와 구조의 회귀 목적을 합친 단일 단계 종단간 목적함수가 쓰였다. 종단간 학습은 중간 단계를 따로 훈련하지 않고 하나의 목적함수로 전 과정을 한 번에 익히는 방식이다. 같은 자료는 모델이 서열과 구조를 각기 처리하면서도 두 양식 전체에 전역 자기주의를 적용하는 트랜스포머 기반 멀티모달 백본을 쓴다고 밝혔다.

200만 쌍 학습 데이터

심플디자인의 학습에 쓰인 단백질 서열·구조 쌍은 200만 개가 넘는다. 디지털투데이는 학습 데이터가 알파폴드 데이터베이스의 예측 구조와 추가 샘플을 합친 AFESM 데이터셋을 중심으로 구성됐고, 서열 일부를 가리고 구조에는 노이즈를 더했다고 보도했다. 같은 매체는 이런 교란의 강도를 달리해 하나의 모델이 구조 예측과 서열 생성, 공동 설계를 함께 익혔다고 전했다.

Apple Machine Learning Research는 생성 모델이 다루는 서열과 구조의 관계가 신약 개발과 단백질 공학에 중요하다고 설명했다. 같은 페이지에 표시된 연구진은 지아루이 루, 유양 왕, 이저 장, 지아타오 구, 나브딥 자이틀리, 조슈아 서스킨드, 미겔 앙헬 바우티스타이며, 단백질 접힘 모델 ‘심플폴드’의 게시일은 2025년 9월 24일로 적혀 있다.