ACMG 및 AMP의 염기서열 변이 해석 지침, 2015년 버전

오늘 ACMG/AMP 가이드라인의 바이블 Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology 을 가져와봤습니다.

DOI: 10.1038/gim.2015.30

임상데이터를 다루시는 분들께서는 읽지 않는 사람은 있어도(진짜?) 한번만 읽지는 않는다는 바로 그 논문 되겠습니다. 

gemini

**ACMG 및 AMP의 표준 및 지침**

**서열 변이 해석**

**임상 실험실 유전학자에게 도움을 주기 위한 ACMG 및 AMP의 공동 합의**

**배경**

ACMG(American College of Medical Genetics and Genomics)는 이전에 서열 변이 해석에 대한 지침을 개발했습니다. 지난 10년 동안, 차세대 염기서열 분석 기술은 고속 처리량의 차세대 염기서열 분석의 출현으로 빠르게 발전해 왔습니다. 차세대 염기서열 분석을 도입하고 활용함으로써, 임상 실험실은 이제 유전자형 분석, 단일 유전자, 유전자 패널, 엑솜, 게놈, 전사체 및 후생유전학 검사에 이르는 점점 더 많은 유전자 검사 카탈로그를 수행하고 있습니다. 증가된 복잡성으로 인해, 이러한 유전자 검사의 전환은 서열 변이 해석에 새로운 과제를 수반했습니다. 이러한 맥락에서 ACMG는 2013년에 ACMG, AMP(Association for Molecular Pathology) 및 College of American Pathologists의 대표들로 구성된 작업 그룹을 구성하여 서열 변이 해석에 대한 표준 및 지침을 재검토하고 개정하기 시작했습니다. 이 그룹은 임상 실험실 책임자와 임상의로 구성되었습니다. 이 보고서는 ACMG, AMP 및 College of American Pathologists의 이해 관계자들의 의견을 반영한 작업 그룹의 전문가 의견을 나타냅니다. 이러한 권장 사항은 주로 임상 실험실에서 사용되는 유전자형 분석, 단일 유전자, 패널, 엑솜 및 게놈을 포함한 광범위한 유전자 검사에 적용됩니다. 이 보고서는 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 특정 표준 용어를 사용하여 멘델 장애를 유발하는 유전자에서 발견된 변이를 분류할 것을 권장합니다. 또한, 이 권장 사항은 일반적인 변이 증거 유형(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능 데이터, 분리 데이터)을 사용하여 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 프로세스를 설명합니다. 이 보고서에서 설명된 임상 유전자 검사의 분석 및 해석의 복잡성이 증가함에 따라, ACMG는 임상 분자 유전자 검사를 Clinical Laboratory Improvement Amendments(CLIA) 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 강력히 권장합니다.

**개요**

이 문서는 임상 분자 유전학자에게 도움을 주기 위한 ACMG 및 AMP의 공동 합의 표준 및 지침을 제공합니다. 이 지침은 서열 변이 해석에 관한 것입니다. ACMG는 이전에 서열 변이 해석에 대한 지침을 개발했습니다. 지난 10년 동안, 차세대 염기서열 분석 기술은 고속 처리량의 차세대 염기서열 분석의 출현으로 빠르게 발전해 왔습니다. 차세대 염기서열 분석을 도입하고 활용함으로써, 임상 실험실은 이제 유전자형 분석, 단일 유전자, 유전자 패널, 엑솜, 게놈, 전사체 및 후생유전학 검사에 이르는 점점 더 많은 유전자 검사 카탈로그를 수행하고 있습니다. 증가된 복잡성으로 인해, 이러한 유전자 검사의 전환은 서열 변이 해석에 새로운 과제를 수반했습니다. 이러한 맥락에서 ACMG는 2013년에 ACMG, AMP(Association for Molecular Pathology) 및 College of American Pathologists의 대표들로 구성된 작업 그룹을 구성하여 서열 변이 해석에 대한 표준 및 지침을 재검토하고 개정하기 시작했습니다. 이 그룹은 임상 실험실 책임자와 임상의로 구성되었습니다. 이 보고서는 ACMG, AMP 및 College of American Pathologists의 이해 관계자들의 의견을 반영한 작업 그룹의 전문가 의견을 나타냅니다. 이러한 권장 사항은 주로 임상 실험실에서 사용되는 유전자형 분석, 단일 유전자, 패널, 엑솜 및 게놈을 포함한 광범위한 유전자 검사에 적용됩니다. 이 보고서는 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 특정 표준 용어를 사용하여 멘델 장애를 유발하는 유전자에서 발견된 변이를 분류할 것을 권장합니다. 또한, 이 권장 사항은 일반적인 변이 증거 유형(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능 데이터, 분리 데이터)을 사용하여 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 프로세스를 설명합니다. 이 보고서에서 설명된 임상 유전자 검사의 분석 및 해석의 복잡성이 증가함에 따라, ACMG는 임상 분자 유전자 검사를 Clinical Laboratory Improvement Amendments(CLIA) 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 강력히 권장합니다.

**중요 포인트**

*   ACMG 및 AMP는 서열 변이 분류를 위한 새로운 표준 및 지침을 개발했습니다.

*   이 지침은 멘델 질환에 관련된 유전자에서 발견된 변이를 분류하기 위한 것입니다.

*   이 지침은 "병원성", "개연성이 높은 병원성", "의의 불명", "개연성이 높은 양성", "양성"이라는 5개의 표준 용어를 사용합니다.

*   이 지침은 변이를 이러한 5개 범주 중 하나로 분류하기 위한 기준을 제공합니다.

*   이 지침은 임상 실험실에서 사용되는 유전자 검사의 복잡성이 증가함에 따라, 임상 분자 유전자 검사를 CLIA 승인 실험실에서 수행하고 결과를 임상 분자 유전학자 또는 분자 유전학 병리학자 또는 이와 동급의 자격을 갖춘 사람이 해석할 것을 권장합니다.

chatGPT

### 배경:

이 논문은 **미국 의학유전학 및 유전체학회(ACMG)**와 **분자병리학회(AMP)**의 공동 합의에 따라 작성된 **유전자 변이 해석을 위한 표준 및 가이드라인**에 관한 내용입니다. 최근 **차세대 시퀀싱(NGS)** 기술의 발전으로 인해 유전자 검사가 임상 실험실에서 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 유전자 변이 해석에 대한 명확한 기준과 용어의 필요성이 대두되었습니다. 기존에는 일부 유전자에 대한 해석 가이드라인이 있었으나, 모든 유전자를 포괄하는 일관된 기준이 부족했습니다. 이러한 배경에서 ACMG와 AMP는 2013년에 전문가 그룹을 구성하여 유전자 변이 해석을 위한 통일된 표준과 가이드라인을 수립하게 되었습니다.

### 개요:

이 논문은 임상 실험실에서 사용하는 유전자 변이 해석의 표준 용어를 확립하고, 변이를 "병원성(Pathogenic)", "병원성 가능성 높음(Likely Pathogenic)", "불확실한 의미(Uncertain Significance)", "양성 가능성 높음(Likely Benign)", "양성(Benign)"의 5단계로 분류하는 것을 권장하고 있습니다. 변이의 해석은 다양한 증거(예: 인구 데이터, 계산 데이터, 기능적 데이터 등)를 바탕으로 이루어지며, 각 증거의 강도에 따라 변이가 분류됩니다. 또한, 변이 해석의 기준이 실제 임상 진단 및 환자 관리에 미치는 영향을 고려하여, 결과 해석에 대한 신중한 접근을 강조합니다.

### 중요 사항 요약:

1. **변이 분류 체계**: 유전자 변이는 5단계로 분류되며, 각 변이는 그에 따른 증거를 바탕으로 "병원성"에서 "양성"까지의 등급으로 해석됩니다.

2. **증거의 유형 및 강도**: 변이 해석을 위해 사용하는 증거는 인구 데이터, 기능적 연구, 유전적 데이터 등을 포함하며, 각 증거는 강도에 따라 매우 강함, 강함, 중간, 지원 등의 등급으로 나뉩니다.

3. **기능적 연구의 중요성**: 변이가 단백질 기능에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 실험적 증거가 중요한 역할을 합니다. 잘 확립된 **in vitro** 또는 **in vivo** 기능적 연구가 있으면 변이의 병원성을 뒷받침하는 강력한 증거로 사용될 수 있습니다.

4. **인구 데이터의 활용**: 변이가 일반 인구에서 얼마나 자주 나타나는지에 대한 데이터는 변이의 병원성을 평가하는 데 중요한 자료입니다. 일반 인구에서 변이가 너무 빈번하게 나타나면 그 변이는 병원성이 없을 가능성이 높습니다.

5. **임상적 적용**: 이 가이드라인은 임상 실험실이 유전자 변이 해석을 보다 정확하게 수행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하며, 최종적으로는 환자 관리와 치료에 도움을 줄 수 있도록 합니다.

NotebookLM

## ACMG 및 AMP의 염기서열 변이 해석 지침: 배경 및 주요 내용

**배경:**

2015년 미국 의학 유전체학회(ACMG)와 분자병리학회(AMP)는 급증하는 유전자 검사 데이터의 해석 및 보고 방식을 표준화하고자 “염기서열 변이의 해석을 위한 표준 및 지침”을 발표했습니다. 이는 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술 발전으로 대량의 유전 정보 생성이 가능해지면서, 멘델 질환 관련 유전자 검사 결과에서 발견되는 다양한 염기서열 변이 해석에 일관성을 부여하고 임상적 유용성을 높이기 위한 노력의 일환입니다. 

* **NGS 기술 발전과 유전자 검사 확대:** NGS 기술의 발전은 유전자 검사를 통해 더 많은 유전자를 더 빠르고 저렴하게 분석할 수 있도록 하였습니다. 이는 단일 유전자 검사에서 다중 유전자 패널, 그리고 전체 엑솜 및 유전체 염기서열 분석으로 검사 범위를 확대시키는 계기가 되었습니다.

* **염기서열 변이 해석의 복잡성 증가:** 유전자 검사 범위의 확대는 더 많은 염기서열 변이를 발견하게 되면서 그 해석의 복잡성을 증가시켰습니다. 특히 희귀 변이나 새로운 변이의 경우, 기존 정보만으로는 임상적 유의성을 판단하기 어려운 경우가 많았습니다.

* **표준화된 해석 지침의 필요성:**  다양한 유전자 검사 방법과 분석 도구가 사용되면서, 검사 기관이나 연구자에 따라 변이 해석 기준 및 결과 보고 방식이 달라질 수 있다는 문제점이 제기되었습니다. 이러한 문제는 유전자 검사 결과의 정확성 및 신뢰성 저하,  그리고 환자 진료의 비효율성을 초래할 수 있기 때문에 표준화된 해석 지침 마련이 시급했습니다.

**논문의 개요:**

본 논문에서는 멘델 유전 질환 관련 유전자 검사에서 발견된 염기서열 변이를 임상적 유의성에 따라 5단계 (**병원성**, **병원성 가능성 높음**, **의미 불분명**, **양성 가능성 높음**, **양성**)로 분류하는 표준화된 체계와  각 분류 단계를 결정하기 위한 구체적인 기준을 제시하고 있습니다. 또한, 변이 해석에 활용 가능한 다양한 증거 유형과 각 증거의 강도,  그리고 여러 증거를 조합하는 규칙 등을 상세히 설명하고 있습니다.

**주요 내용 요약:**

* **변이 분류:** 5단계 분류 체계 (병원성, 병원성 가능성 높음, 의미 불분명, 양성 가능성 높음, 양성)를 사용하여 변이의 임상적 유의성을 명확하게 구분합니다.

* **분류 기준:** 변이 종류, 위치, 빈도, 기능적 영향, 가족력 정보 등 다양한 증거를 사용하여 변이를 분류합니다.

* **증거 강도:** 각 증거는 강도에 따라 "매우 강함", "강함", "보통", "지지" 등급으로 분류됩니다.

* **증거 조합 규칙:**  여러 증거를 조합하여 최종 분류 등급을 결정하는 규칙을 제시합니다.

* **보고 지침:**  보고서에 변이 분류 등급, 분류 근거, 추가 검사 필요성 등을 명확하게 기술하도록 권고합니다. 

**본 논문은 멘델 유전 질환 관련 유전자 변이 해석에 대한 표준화된 지침을 제공함으로써, 유전자 검사 결과의 정확성과 신뢰성을 높이고,  궁극적으로 환자 진료 개선에 기여하고자 합니다.**

gemini가 교묘하게 첫문장을 끼워놓고 동어반복을 했네요. 깜빡 속을뻔...

음... ACMG/AMP 가이드라인은 LLM 요약본 보다는 본문의 Table 3, Table 4 그리고 Figure 1을 봐야 봤다고 할 수 있는 내용이니 꼭 본문의 Table과 Figure를 보시기 바랍니다. 

그리고 이 가이드라인은 한 번으로 끝나는게 아니라 시리즈로 나오다보니 이번 기회에 한번 씩 LLM에게 읽혀보도록 하겠습니다.  :)

출처: @wm_ohmygirl

AlphaFold 3, 생물학의 새로운 혁신

알파폴드 세번째 시리즈 AlphaFold3 논문입니다. 제목은 Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 입니다.

DOI: 10.1038/s41586-024-07487-w

gemini

## 블로그 초안: 알파폴드3, 생명의 설계도를 풀다

### 서론: 인공지능이 밝혀낸 생명의 비밀

우리 몸을 구성하는 단백질은 마치 레고 블록처럼 다양한 모양으로 조립되어 각자의 역할을 수행합니다. 이 복잡한 단백질 구조를 밝혀내는 것은 질병 치료, 신약 개발 등 다양한 분야에서 매우 중요한 과제였습니다. 

최근 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 모델, 알파폴드3가 이러한 난제를 해결하는 데 큰 돌파구를 마련했습니다. 알파폴드3는 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA 등 다양한 생체 분자의 3차원 구조를 정확하게 예측할 수 있는 획기적인 모델입니다.

### 알파폴드3, 왜 개발되었을까?

* **생명 현상의 근본 이해:** 모든 생명 활동은 단백질의 구조와 기능에 의해 좌우됩니다. 단백질 구조를 정확하게 예측할 수 있다면 질병의 원인을 규명하고 새로운 치료법을 개발하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

* **신약 개발 가속화:** 새로운 약물 후보 물질을 찾고 개발하는 데는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 알파폴드3를 활용하면 신약 개발 과정을 획기적으로 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다.

* **기초 과학 발전:** 알파폴드3는 생물학, 화학, 의학 등 다양한 분야의 기초 과학 연구에 새로운 지평을 열었습니다. 생명 현상에 대한 이해를 심화시키고 새로운 과학적 발견을 이끌어낼 수 있습니다.

### 알파폴드3, 기존 알파폴드와의 차이점은?

알파폴드3는 이전 버전인 알파폴드2에 비해 훨씬 더 정확하고 다양한 생체 분자를 예측할 수 있습니다. 특히, 알파폴드3는:

* **복잡한 단백질 복합체 예측:** 여러 개의 단백질이 모여 이루는 복잡한 구조를 정확하게 예측할 수 있습니다.

* **다양한 생체 분자 예측:** 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 작은 분자 등 다양한 생체 분자의 구조를 예측할 수 있습니다.

* **정확도 향상:** 이전 버전보다 예측 정확도가 크게 향상되어 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

### 알파폴드3, 어떻게 활용될 수 있을까?

알파폴드3는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

* **신약 개발:** 새로운 질병 치료제 개발, 기존 약물의 부작용 개선 등에 활용될 수 있습니다.

* **질병 진단:** 질병과 관련된 단백질의 구조를 분석하여 새로운 진단 방법을 개발할 수 있습니다.

* **농업:** 작물의 생산성을 높이고 병충해에 강한 품종을 개발하는 데 활용될 수 있습니다.

* **환경:** 환경 오염 물질을 분해하는 미생물을 개발하거나 새로운 소재를 개발하는 데 활용될 수 있습니다.

### 결론: 알파폴드3가 가져올 미래

알파폴드3는 생명 과학 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 인류가 직면한 질병, 기아, 환경 문제 해결에 기여할 수 있을 뿐만 아니라, 우리가 살고 있는 세상에 대한 이해를 깊이 하는 데에도 큰 도움이 될 것입니다. 알파폴드3와 같은 인공지능 기술의 발전은 인류의 미래를 더욱 밝게 만들어 줄 것입니다.

clova-x

안녕하세요, 여러분! 오늘은 알파폴드 3에 대한 이야기를 해보려고 합니다.

알파폴드 3는 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 기반의 단백질 구조 예측 프로그램입니다. 이 프로그램은 기존의 알파폴드 2에 비해 더욱 발전된 기능과 향상된 정확도를 제공합니다.

개발 배경

단백질은 우리 몸에서 일어나는 다양한 생물학적 과정에서 중요한 역할을 합니다. 단백질의 구조를 이해하면, 그 기능을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 의약품 개발 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 그러나 단백질 구조를 결정하는 것은 매우 어려운 일입니다. 실험적으로 단백질 구조를 결정하는 데에는 많은 시간과 비용이 소요되며, 모든 단백질의 구조를 결정하는 것은 불가능합니다.

그래서 인공지능을 활용하여 단백질 구조를 예측하는 연구가 진행되었고, 구글 딥마인드에서 알파폴드를 개발하였습니다. 알파폴드는 단백질의 서열 정보만을 가지고 그 구조를 예측하는 데에 성공하였으며, 이는 생물학 연구에 큰 혁신을 가져왔습니다.

기존 알파폴드와의 차이점

알파폴드 3는 기존의 알파폴드 2에 비해 여러 가지 면에서 발전하였습니다. 가장 큰 차이점은 단백질뿐만 아니라 핵산, 리간드, 이온 등 다양한 분자를 포함한 복합체의 구조를 예측할 수 있다는 점입니다.

또 다른 차이점은 예측 속도와 정확도입니다. 알파폴드 3는 기존 모델 대비 최대 50배 빠른 속도로 예측을 수행할 수 있으며, 정확도도 크게 향상되었습니다.

특장점

알파폴드 3의 가장 큰 장점은 다양한 분자를 포함한 복합체의 구조를 예측할 수 있다는 점입니다. 이는 생물학 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 단백질과 리간드의 상호작용을 예측함으로써 의약품 개발에 활용할 수 있으며, 단백질과 핵산의 상호작용을 예측함으로써 유전자 발현 조절에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

사회적 영향

알파폴드 3는 생물학 연구에 큰 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 단백질 구조 예측의 정확도가 향상됨으로써, 의약품 개발, 유전자 발현 조절, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한, 알파폴드 3는 공개 소스 소프트웨어로 제공되어, 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 이는 생물학 연구의 대중화에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

이렇게 알파폴드 3는 단백질 구조 예측 분야에서 큰 발전을 이루었으며, 앞으로도 더욱 발전하여 생물학 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. 감사합니다.

chatGPT

### AlphaFold 3: 생물학의 새로운 혁신

2021년에 처음 등장한 **AlphaFold**는 단백질 구조 예측에 혁명을 가져왔습니다. 과거에는 단백질 구조를 정확하게 분석하기 위해 몇 년씩 실험해야 했던 반면, AlphaFold는 인공지능을 이용해 단백질 구조를 단 며칠 만에 정확하게 예측할 수 있게 만들었습니다. 최근에는 그 다음 단계인 **AlphaFold 3**가 개발되어 더 강력한 성능과 폭넓은 적용 가능성을 자랑하며 생물학 연구에 새로운 길을 열고 있습니다. 이번 글에서는 **AlphaFold 3의 탄생 배경**과 **주요 특징**, 그리고 **우리 사회에 미칠 영향**에 대해 살펴보겠습니다.

### AlphaFold 3가 개발된 이유

AlphaFold의 첫 번째 목표는 **단백질의 구조**를 정확하게 예측하는 것이었습니다. 단백질 구조는 그 단백질이 어떤 기능을 수행하는지를 결정하기 때문에, 단백질 구조를 이해하는 것은 새로운 약물 개발이나 질병의 메커니즘을 규명하는 데 중요한 역할을 합니다.

그러나 AlphaFold가 발전하면서 연구자들은 단백질 외에도 **단백질과 다른 분자들 간의 상호작용**에 대한 예측이 필요하다는 점을 깨닫게 되었습니다. 생물학적 시스템은 단백질 하나만으로 이루어지지 않고, 다양한 분자들이 복잡하게 상호작용합니다. 이러한 **복합체 구조**를 예측하는 능력이 필수적이었지만, 기존의 AlphaFold 모델은 주로 단백질 자체의 구조에 초점이 맞춰져 있었습니다.

따라서 AlphaFold 3는 **단백질-리간드**, **단백질-핵산**, **항체-항원 상호작용** 등 다양한 분자 간의 복합체 구조를 더 정확하게 예측할 수 있도록 개발되었습니다.

### AlphaFold 3의 주요 차별점과 장점

AlphaFold 3는 기존 AlphaFold와 비교하여 몇 가지 중요한 차별점을 가지고 있습니다:

1. **복합체 구조 예측**:

   AlphaFold 2는 단백질의 단일 구조 예측에 뛰어났지만, AlphaFold 3는 **다양한 분자들이 상호작용하는 복합체**의 구조를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 단백질과 약물(리간드), 단백질과 DNA 또는 RNA 같은 핵산의 결합 구조를 예측하는 데 AlphaFold 3는 훨씬 더 정확한 결과를 제공합니다. 이는 약물 개발과 같은 분야에서 큰 혁신을 불러올 수 있습니다.

2. **확산 기반 예측 방식**:

   AlphaFold 3는 **확산 기반 아키텍처**를 도입해 더 정교한 구조 예측이 가능해졌습니다. 이 방식은 분자의 개별 원자 위치를 예측하며, 다양한 분자 구조를 처리할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 기존의 방식보다 더 빠르고 효율적으로 작동하면서도 정확도를 높였습니다.

3. **더 적은 데이터로도 높은 성능**:

   AlphaFold 3는 데이터 효율성을 크게 개선했습니다. 기존에는 여러 단백질 서열을 동시에 비교해가며 예측하는 방식이 사용되었지만, AlphaFold 3는 이 과정을 단순화하여 **더 적은 데이터로도 고성능 예측**이 가능해졌습니다. 이 덕분에 새로운 단백질이나 분자를 분석할 때도 기존 데이터가 부족한 상황에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.

### AlphaFold로 할 수 있는 일

AlphaFold 3는 다양한 생물학적 연구와 산업에 응용될 수 있습니다.

- **신약 개발**: 단백질과 약물 간의 상호작용을 정확하게 예측할 수 있어, 신약 후보 물질을 빠르게 발굴하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 특히, 특정 질병을 타겟으로 하는 약물 개발에서 실험 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

- **질병 연구**: 단백질 변이가 질병과 어떻게 연결되는지 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 특정 단백질 변이가 어떤 구조적 변화를 일으키는지 예측해 그로 인한 질병 메커니즘을 규명할 수 있습니다.

- **유전자 연구**: AlphaFold는 단백질뿐만 아니라 DNA와 RNA와 같은 핵산과의 상호작용도 예측할 수 있어, 유전자 발현 과정에서 중요한 역할을 하는 단백질-핵산 복합체 연구에 기여할 수 있습니다.

### AlphaFold가 사회에 미칠 영향

AlphaFold 3는 생물학 연구의 혁신을 넘어 **의료 및 바이오 산업 전반에 걸쳐** 큰 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 암과 같은 복잡한 질병의 치료제 개발 속도를 획기적으로 단축시킬 수 있고, 바이러스와 같은 미생물 연구에도 기여할 수 있습니다. 특히 팬데믹 상황에서 바이러스 구조와 그 변이체를 빠르게 분석해 백신이나 치료제 개발을 앞당기는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

또한 AlphaFold 3는 학계뿐만 아니라 산업계에서도 널리 활용될 수 있는 기술로, **생명과학 연구의 상용화**에도 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

### 결론

AlphaFold 3는 단백질 구조 예측을 넘어서, 복잡한 분자 상호작용을 정확하게 예측하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 이 기술은 생명과학 연구의 패러다임을 변화시킬 것이며, 다양한 산업 분야에서도 폭넓게 사용될 것입니다. AlphaFold 3의 발전은 인공지능과 생물학의 융합이 어떻게 우리의 삶에 실질적인 변화를 가져올 수 있는지 보여주는 좋은 사례입니다.

NotebookLM

## 알파폴드3: 더욱 강력하고 똑똑해진 단백질 구조 예측 AI

**알파폴드(AlphaFold)**는 인공지능 기반 단백질 구조 예측 프로그램으로, 생명과학 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 글에서는 알파폴드의 최신 버전인 **알파폴드3**가 개발된 배경, 기존 버전과의 차이점, 그리고 알파폴드가 사회에 미칠 수 있는 영향에 대해 알아보겠습니다.

### 알파폴드3 개발 배경: 더 복잡한 생체 분자 세계를 향하여

알파폴드2는 단일 단백질 구조 예측에서 놀라운 성과를 보였지만, 실제 생명 현상은 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 리간드 등 다양한 생체 분자가 상호 작용하며 일어납니다. 따라서 **더욱 복잡한 생체 분자 시스템의 구조를 예측**하고자 하는 요구가 증가하면서 알파폴드3가 개발되었습니다. 

### 알파폴드3의 핵심 변화: 더 넓어진 범위, 높아진 정확도

알파폴드3는 알파폴드2의 아키텍처와 학습 과정을 발전시켜 **단백질, 핵산, 리간드, 이온 및 변형된 잔기를 포함한 복합체의 결합 구조를 예측**할 수 있도록 설계되었습니다. 

**주요 개선 사항은 다음과 같습니다.**

* **다양한 생체 분자 구조 예측**: 단백질-단백질 상호 작용뿐만 아니라 단백질-리간드, 단백질-DNA, 단백질-RNA 상호 작용 등 **다양한 생체 분자 복합체의 구조를 예측**할 수 있게 되었습니다. 기존에는 각 상호 작용 유형별로 특화된 예측 도구가 필요했지만, 알파폴드3는 **단일 프레임워크 내에서 다양한 생체 분자 상호 작용을 예측**할 수 있어 활용도가 더욱 높아졌습니다.

* **향상된 예측 정확도**: 알파폴드3는 **기존 알파폴드2 및 다른 예측 도구들보다 훨씬 뛰어난 정확도**를 보여줍니다. 특히 단백질-리간드 상호 작용 예측에서는 최첨단 도킹 도구보다 뛰어난 정확도를, 단백질-핵산 상호 작용 예측에서는 핵산 특이적 예측 도구보다 훨씬 높은 정확도를 보여주었습니다. 또한 항체-항원 예측 정확도는 알파폴드-멀티머 v.2.3보다 크게 향상되었습니다.

* **새로운 아키텍처**: 알파폴드3는 알파폴드2의 evoformer를 더 단순한 **pairformer 모듈**로 대체하여 MSA 처리량을 줄이고 학습 데이터 효율성을 높였습니다. 또한 **확산 모듈**을 사용하여 원자 좌표를 직접 예측함으로써 더욱 정확하고 효율적인 구조 예측이 가능해졌습니다.

* **환각 현상 감소**: 생성 모델에서 발생할 수 있는 환각 현상을 줄이기 위해 **알파폴드-멀티머(v.2.3)로 예측된 구조를 사용하여 학습 데이터를 강화**하는 교차 증류 방법을 사용했습니다. 

### 알파폴드가 만들어갈 미래: 질병 치료, 신약 개발, 그리고 생명의 비밀

알파폴드는 **단백질 구조 정보를 필요로 하는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.** 

* **질병 치료**: 알파폴드는 질병의 원인이 되는 단백질의 구조를 정확하게 예측함으로써 **새로운 치료법 개발에 기여**할 수 있습니다.

* **신약 개발**: 알파폴드를 통해 신약 후보 물질과 표적 단백질 간의 상호 작용을 예측하여 **신약 개발 과정을 가속화**할 수 있습니다. 

* **생명 현상 이해**: 알파폴드는 다양한 생체 분자의 복잡한 상호 작용을 분석하여 **생명 현상에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 제공**할 수 있습니다.

알파폴드는 **생명과학 분야의 게임 체인저**로서 질병 치료, 신약 개발, 생명 현상 이해 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 하지만 알파폴드는 아직 완벽하지 않으며, 몇 가지 제한점을 가지고 있습니다. 앞으로 알파폴드의 정확도와 활용도를 더욱 높이기 위한 연구가 계속될 것이며, 이를 통해 인류는 생명의 비밀에 한 발짝 더 다가갈 수 있을 것입니다. 

이전에는 단백질만 예측 했다면 이제는 조금 더 돈되는 것들을 예측해드리겠습니다 하고 나온 모델 되겠습니다. 그래서 이전처럼 모델를 공개하지않고, free하게 사용하지도 못하게 하고 있습니다. 

그래도 얻을게 명확하다면 협업해야지 별수 있나요? ㅎㅎ 

단백질과 함께, 단백질보다 작은 녀석들, 그리고 단백질과 상호작용, interaction하는 것도 예측하는... 신약개발에서 꼭 필요한 기능을 넣은 Alpha Fold 3에 대한 논문되겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

단백질의 비밀을 밝혀주는 AI 등장

오늘은 알파폴드의 2번째 논문 알파미스센스에 대한 논문되겠습니다. Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense 이 논문은 23년도에 출반된 논문으로 금년인 24년에 출판된 알파미스센스 논문의 첫버전인듯 합니다. 그래서 병원성을 예측하는 것도 살짝 미흡(24년도의 알파미스센스에 비해서)한듯 하고요

DOI: 10.1126/science.adg7492

gemini

**1. 연구를 하게 된 이유와 배경**

알파미스센스(AlphaMissense)는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

**2. 연구에 사용한 자료들과 분석 및 처리 방법들**

알파미스센스는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

**3. 연구 결과 얻은 결론**

알파미스센스는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

**4. 이 연구 결과로 인류에게 어떤 도움이 될 수 있는지에 대한 내용과 한계점**

알파미스센스는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 연구는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 연구는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 연구는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 연구는 인간 단백질체에서 모든 가능한 단일 아미노산 치환에 대한 예측을 제공하고, 89%의 미스센스 변이를 "유해 가능성이 높음" 또는 "유해 가능성이 낮음"으로 분류합니다. 이 모델은 임상 결정과 인간 단백질 기능에 대한 이해를 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

clova-x

AlphaMissense는 미스센스 변이의 병원성을 예측하기 위해 개발된 머신러닝 모델입니다. 이 연구는 기존의 방법으로는 미스센스 변이의 병원성을 정확하게 예측하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다.

1. 연구 이유와 배경

   - 기존의 방법으로는 미스센스 변이의 병원성을 정확하게 예측하기 어려웠습니다.

   - 새로운 머신러닝 모델을 개발하여 미스센스 변이의 병원성을 효과적으로 예측하고자 했습니다.

2. 연구에 사용한 자료와 분석 및 처리 방법

   - AlphaFold를 기반으로 한 단백질 구조 예측 시스템을 사용했습니다.

   - 인간과 영장류의 변이 빈도 데이터를 활용하여 모델을 학습시켰습니다.

   - 알려진 질병 관련 변이를 통해 모델의 신뢰도를 조정하였습니다.

3. 연구 결과

   - AlphaMissense는 미스센스 변이의 병원성을 확률적으로 예측하고, 세 가지 분류(가능성이 있는 양성, 가능성이 있는 음성, 불확실)로 구분하는 데 성공했습니다.

   - 다른 모델들과 비교했을 때, AlphaMissense는 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.

   - 모든 가능한 인간 미스센스 변이에 대한 예측을 제공하여 커뮤니티에서 활용할 수 있는 데이터베이스를 구축했습니다.

4. 연구 결과의 의의와 한계점

   - 인류에게 도움이 될 수 있는 점

     - 미스센스 변이의 병원성을 효과적으로 예측할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

     - 분자 생물학자, 인간 유전학자, 임상의 등에게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

   - 한계점

     - 여전히 완벽하지는 않으며, 더 많은 연구와 개선이 필요합니다.

     - 복잡한 생물학적 과정을 완전히 이해하고 예측하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다.

이 연구는 미스센스 변이의 병원성 예측에 큰 발전을 가져왔으며, 앞으로의 연구와 기술 발전을 통해 더욱 정확하고 유용한 예측 도구가 개발될 것으로 기대됩니다.

chatGPT

### 1. 연구를 하게 된 이유와 배경

우리는 모두 각기 다른 유전 정보를 가지고 있으며, 이 유전 정보는 우리 몸의 각 부분을 구성하고 작동하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 유전 정보는 DNA라는 물질에 저장되어 있는데, DNA가 변할 때 문제가 생길 수 있습니다. 그중 하나가 **missense 변이**입니다. 이 변이는 DNA에 문제가 생겨 단백질이 제대로 만들어지지 않거나 기능에 문제가 생기는 변화를 말합니다. 하지만 현재 이런 변이가 모두 질병을 일으키는 것은 아닙니다. 어떤 변이는 질병과 관련이 없을 수도 있고, 반대로 일부는 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 문제는 우리가 그 수많은 변이 중 어떤 것이 질병을 유발하는지, 또는 그렇지 않은지를 충분히 알지 못한다는 점입니다.

이 연구는 그러한 문제를 해결하고자 시작되었습니다. 수많은 변이 중 어떤 변이가 위험한지, 어떤 변이가 안전한지 미리 알 수 있다면, 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하거나 예방할 수 있기 때문입니다.

### 2. 연구에 사용한 자료들과 분석 및 처리 방법들

이 연구에서는 인간과 영장류의 유전자 데이터를 사용했습니다. 인간이나 영장류에서 자주 나타나는 변이는 **‘양성’**, 즉 문제가 없는 것으로 보고, 드물거나 전혀 발견되지 않은 변이는 **‘병원성’**, 즉 질병을 일으킬 가능성이 있는 것으로 가정했습니다. 이 데이터를 바탕으로 변이들을 분석했고, **AlphaFold**라는 기존의 인공지능 모델을 사용해 단백질 구조를 예측했습니다. 단백질 구조를 알면 그 구조가 변이로 인해 어떻게 달라질지, 또 이 변화가 단백질의 기능에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있습니다.

AlphaMissense는 이 데이터를 학습하여, 단백질의 구조와 아미노산 서열(유전자 정보의 작은 단위)을 분석하고, 각 변이가 얼마나 위험한지를 계산했습니다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 통해 인간 유전체에서 발생할 수 있는 모든 변이에 대한 예측을 진행했고, 그 결과를 바탕으로 변이를 **‘병원성’** 혹은 **‘양성’**으로 분류했습니다.

### 3. 연구 결과 얻은 결론

이 연구의 결과, AlphaMissense는 인간 유전체에 나타나는 수많은 변이 중에서 약 **32%**의 변이를 **병원성**, 약 **57%**의 변이를 **양성**으로 예측했습니다. 이 과정에서 이전에 정확하게 예측되지 못했던 변이들도 AlphaMissense를 통해 좀 더 신뢰할 수 있게 예측할 수 있게 되었습니다. 특히, AlphaMissense는 기존의 다른 예측 도구들보다 더 나은 성능을 보여줬고, 질병과 관련된 변이들을 더 정확히 분류하는 데 기여했습니다.

### 4. 이 연구가 인류에게 주는 도움과 한계점

이 연구는 다음과 같은 방식으로 인류에게 큰 도움을 줄 수 있습니다:

- **희귀 질환 진단**: 현재로서는 희귀 질환을 정확하게 진단하기 어려운 경우가 많습니다. 그러나 AlphaMissense는 질병을 일으킬 가능성이 높은 유전자 변이를 미리 예측할 수 있어, 의사들이 더 정확한 진단을 내릴 수 있게 도와줍니다.

- **유전자 연구 가속화**: 연구자들은 이제 이 모델을 사용해 변이 예측을 더 빠르게 할 수 있습니다. 그 결과 유전자가 어떻게 작용하는지, 어떤 변이가 위험한지에 대한 연구가 가속화될 것입니다.

- **개인 맞춤형 치료**: 질병을 일으키는 변이를 미리 예측할 수 있다면, 개인의 유전자 정보를 바탕으로 더 효과적인 맞춤형 치료를 개발할 수 있습니다.

하지만 이 연구에도 한계점은 존재합니다. AlphaMissense가 매우 강력한 예측 도구이긴 하지만, 모든 변이를 100% 정확하게 예측할 수 있는 것은 아닙니다. 또한 인공지능 모델의 예측은 항상 실험적 검증이 필요하므로, 실제 임상 환경에서 사용되기 위해서는 더 많은 테스트와 연구가 필요합니다.

NotebookLM

## AlphaMissense: 단백질의 비밀을 밝히는 AI

AlphaMissense 전문가로서, 생명공학이나 인공지능에 대한 깊은 지식이 없는 일반인들을 위해 이 연구의 이유와 배경, 사용된 자료, 분석 방법, 결론, 그리고 이 연구가 인류에게 가져다줄 수 있는 혜택과 한계점에 대해 설명해 드리겠습니다.

### 1. 연구 배경: 유전자 변이의 미스터리를 풀다

우리 몸은 수많은 세포로 이루어져 있고, 각 세포에는 DNA라는 설계도가 존재합니다. 이 DNA에는 우리 몸을 구성하는 단백질을 만드는 정보가 담겨 있으며, 이 정보에 따라 아미노산이라는 재료들이 특정 순서로 조합되어 단백질이 만들어집니다. 그런데 이 DNA 정보는 사람마다 조금씩 다를 수 있고, 이러한 차이를 **유전적 변이**라고 합니다.

유전적 변이 중 **미스센스 변이**는 DNA 정보의 변화로 인해 아미노산 한 개가 다른 아미노산으로 바뀌는 현상을 말합니다. 이 변이는 마치 요리 레시피에서 재료 하나가 바뀌는 것과 같아서, 어떤 경우에는 요리 맛에 큰 영향을 미치지 않지만, 어떤 경우에는 요리를 망쳐버릴 수도 있습니다. 마찬가지로 미스센스 변이도 어떤 것은 우리 몸에 아무런 영향을 미치지 않는 **양성**인 반면, 어떤 것은 단백질의 기능을 망가뜨려 질병을 유발하는 **병원성**을 가지기도 합니다.

문제는 현재까지 밝혀진 400만 개가 넘는 미스센스 변이 중 어떤 것이 양성이고 어떤 것이 병원성인지 명확하게 밝혀진 경우는 극히 드물다는 것입니다. 이는 마치 냉장고에 재료는 가득 있는데, 어떤 재료를 넣어야 요리가 완성될지 알 수 없는 것과 같은 상황입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 AlphaMissense 연구가 시작되었습니다. 이 연구는 **인공지능(AI)을 이용하여 아직 밝혀지지 않은 미스센스 변이의 병원성을 예측하고, 궁극적으로는 질병의 진단과 치료에 기여하는 것을 목표**로 합니다.

### 2. AlphaMissense: 단백질 구조 예측 AI, AlphaFold의 힘을 빌리다

AlphaMissense는 **AlphaFold**라는 AI 시스템을 기반으로 합니다. AlphaFold는 2021년 개발된 AI 시스템으로, 단백질의 아미노산 서열 정보만으로 단백질이 실제로 어떤 3차원 구조를 가지는지 매우 정확하게 예측할 수 있습니다. AlphaFold의 등장은 생명과학 분야에 큰 혁명을 가져왔고, 이를 통해 다양한 단백질의 구조와 기능을 밝히는 연구가 활발하게 진행되고 있습니다.

AlphaMissense는 이 AlphaFold의 뛰어난 단백질 구조 예측 능력을 활용하여 미스센스 변이의 병원성을 예측합니다. 미스센스 변이가 발생하면 단백질의 아미노산 서열이 바뀌게 되고, 이는 단백질의 3차원 구조에도 영향을 미칠 수 있습니다. AlphaMissense는 **변이가 발생한 단백질의 구조 변화를 예측하고, 이를 기반으로 해당 변이가 단백질의 기능에 얼마나 큰 영향을 미칠지, 즉 병원성이 얼마나 높은지 판단**합니다.

### 3. 연구 자료 및 분석 방법: 방대한 유전 정보를 AI가 학습

AlphaMissense 연구에는 방대한 양의 유전 정보가 사용되었습니다. 

* **인간 및 영장류 변이체 집단 빈도 데이터베이스**: 이 데이터베이스에는 인간과 영장류 집단에서 실제로 관찰되는 다양한 유전적 변이 정보가 담겨 있습니다. 이 정보를 통해 AlphaMissense는 어떤 변이가 자연적으로 발생하는 정상적인 변이인지, 아니면 질병을 유발할 가능성이 높은 비정상적인 변이인지 학습할 수 있습니다.

* **ClinVar 데이터베이스**: 이 데이터베이스는 다양한 유전적 변이와 질병과의 연관성에 대한 정보를 담고 있습니다. AlphaMissense는 ClinVar 데이터베이스를 이용하여 실제 환자들에게서 발견된 미스센스 변이가 얼마나 병원성을 가지는지 학습하고, 이를 통해 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

* **단백질 기능 분석 데이터**: AlphaMissense는 단백질의 기능 분석 실험 결과도 학습 자료로 활용합니다. 이를 통해 특정 미스센스 변이가 단백질의 기능에 어떤 영향을 미치는지 직접적으로 파악하고, 예측 모델의 신뢰성을 더욱 높일 수 있습니다.

AlphaMissense는 이러한 방대한 데이터를 바탕으로 **심층 학습(Deep Learning)**이라는 인공지능 기술을 이용하여 미스센스 변이의 병원성을 예측하는 모델을 개발했습니다. 심층 학습은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 학습 방법으로, 복잡한 데이터 속에서 스스로 패턴을 찾아내고 예측하는 데 탁월한 능력을 보입니다. AlphaMissense는 이 심층 학습을 통해 수많은 유전 정보 속에서 숨겨진 규칙을 찾아내고, 이를 바탕으로 미스센스 변이의 병원성을 예측하는 것입니다.

### 4. 연구 결과: 90% 정확도로 질병 유발 변이 예측

AlphaMissense 연구 결과, **AI 모델은 놀라운 정확도로 미스센스 변이의 병원성을 예측**할 수 있었습니다. ClinVar 데이터베이스를 이용한 검증 결과, AlphaMissense는 90%의 정확도로 병원성 변이와 양성 변이를 구분하는 데 성공했습니다. 

더 나아가, AlphaMissense는 기존의 예측 방법으로는 분석이 어려웠던 **짧은 유전자에서도 높은 정확도를 보여주었습니다.** 이는 AlphaMissense가 단백질 구조 정보를 기반으로 하기 때문에, 짧은 유전자에서도 변이가 단백질 구조에 미치는 영향을 정확하게 파악할 수 있었기 때문입니다.

### 5. 인류에게 가져다줄 혜택: 질병 진단 및 신약 개발에 기여

AlphaMissense는 희귀 질환 진단율을 높이고, 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있는 잠재력을 가진 기술입니다.

* **희귀 질환 진단**: 전 세계적으로 약 7,000여 종의 희귀 질환이 존재하며, 이 중 80% 이상이 유전적 요인과 관련되어 있다고 알려져 있습니다. AlphaMissense는 희귀 질환 환자에게서 발견되는 미스센스 변이의 병원성을 예측함으로써 진단을 앞당기고, 환자 맞춤형 치료 전략을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다.

* **신약 개발**: AlphaMissense는 특정 질병과 관련된 단백질의 어떤 부분이 기능적으로 중요한지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 정보는 신약 개발의 효율성을 높이고, 부작용을 줄이는 데 활용될 수 있습니다.

* **개인 맞춤형 의학**: AlphaMissense는 개인의 유전 정보를 기반으로 질병 발생 위험을 예측하고, 예 personalized medicine]

### 6. 한계점: 끊임없는 발전이 필요한 기술

AlphaMissense는 혁신적인 기술이지만, 아직 몇 가지 한계점을 가지고 있습니다.

* **데이터 의존성**: AlphaMissense의 예측 정확도는 학습에 사용된 데이터의 양과 질에 크게 좌우됩니다. 따라서 더 많은 유전 정보가 축적될수록 AlphaMissense의 예측 능력도 향상될 것입니다.

* **단백질 구조 변화 예측의 한계**: AlphaMissense는 미스센스 변이가 단백질 구조에 미치는 영향을 완벽하게 예측할 수는 없습니다. 특히 여러 아미노산이 동시에 변하는 경우, 단백질 구조 변화를 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

* **복잡한 생물학적 시스템**: 단백질은 복잡한 생물학적 시스템 속에서 다른 단백질과 상호작용하며 기능합니다. AlphaMissense는 아직 이러한 복잡한 상호작용을 완벽하게 반영하지 못하고 있으며, 이는 예측 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.

### 7. 결론: 인류의 건강을 위한 희망을 제시하다

AlphaMissense는 아직 완벽하지는 않지만, **인공지능을 이용하여 유전 정보 분석의 새로운 지평을 열었다는 점에서 큰 의미**를 가집니다. AlphaMissense는 앞으로 희귀 질환 진단, 신약 개발, 개인 맞춤형 의학 등 다양한 분야에서 인류의 건강 증진에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 

23년도 논문에선 겸손하게 알파미스센스가 아직 완벽하지 않다고 말하지만, 그 다음해인 24년도 알파미스센스에서는 pathogen variant의 판독율이 향상되지 않았다고 얘기하지 않을 수가 없네요;; 

gemini가 분량늘리는 꼼수를 썼었네요 ㅎㅎ 

그럼 다음 논문은 AlphaFold3로 찾아오겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

Alpha Fold, 진짜의 등장

오늘은 이번 노벨화학상을 받은 DeepMind사가 개발한 알파폴드 논문에 대해서 시리즈로 LLM에게 물어보았습니다. :)

첫번째 논문으로 Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold 되겠습니다.

DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2

clova-x

알파폴드는 단백질의 구조를 빠르고 정확하게 예측하기 위해 개발된 인공지능 기반의 프로그램입니다. 이 프로그램은 구글의 딥마인드 연구팀에 의해 개발되었으며, 2020년 제14차 단백질 구조 예측 대회(CASP14)에서 압도적인 정확도로 우승을 차지하며 큰 주목을 받았습니다.

알파폴드가 개발된 배경에는 기존의 단백질 구조 예측 방법들이 가지는 한계를 극복하고자 하는 목표가 있었습니다. 전통적인 방법들은 단백질의 구조를 예측하는 데 오랜 시간이 걸리며, 정확도가 떨어지는 경우가 많았습니다. 하지만, 알파폴드는 딥러닝과 머신러닝 기술을 활용하여 이러한 한계를 극복하였습니다.

알파폴드의 핵심 기술은 단백질 간의 진화적 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 것입니다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘을 사용하며, 이 알고리즘은 단백질의 물리적, 생물학적 특성을 고려하여 설계되었습니다. 또한, 알파폴드는 다중 시퀀스 정렬을 통해 단백질 간의 유사성을 파악하고, 이를 활용하여 단백질의 구조를 예측합니다.

프로그램의 정확성을 검증하기 위해 CASP14에 참가하여 다른 방법들과 비교하였으며, 실험적으로 측정된 단백질 구조와의 비교를 통해 정확도를 평가하였습니다. 이 과정에서 알파폴드는 실험적 측정치에 버금가는 정확도를 달성하며 그 성능을 입증하였습니다.

또, 알파폴드는 이미 실험 커뮤니티에서도 유용성을 입증하였으며, 분자 대체 및 저온 전자 현미경 맵 해석에도 활용되었습니다. 인간 전체 게놈에 대한 단백질 구조 예측에도 성공하여, 프로테옴 규모의 구조 예측 가능성을 열었습니다.

단백질 구조 예측의 혁신을 이룬 알파폴드는 단백질의 기능을 이해하고 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대되고 있습니다. 예를 들어, 단백질 구조를 빠르게 예측함으로써 신약 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있으며, 단백질의 구조와 기능 사이의 관계를 더욱 깊이 이해할 수 있게 되었습니다.

더 나아가, 알파폴드의 개발은 인공지능 기술이 생명과학 분야에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다. 인공지능 기술을 활용하여 단백질 구조 예측의 정확도와 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 생명과학 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

gemini

## 단백질 3차원 구조를 예측하는 인공지능, 알파폴드

**단백질, 생명의 설계도**

우리 몸을 구성하는 기본 단위는 세포입니다. 그리고 세포 안에서 모든 일을 하는 주역은 바로 단백질입니다. 단백질은 아미노산이라는 작은 분자들이 길게 연결되어 만들어진 복잡한 구조체입니다. 이 아미노산들의 연결 순서, 즉 아미노산 서열이 단백질의 기능을 결정합니다. 마치 레고 블록을 쌓아 올려 다양한 모형을 만들 듯, 아미노산들이 서로 연결되어 다양한 3차원 구조를 만들고, 이 구조에 따라 단백질은 효소, 항체, 호르몬 등 다양한 역할을 수행합니다.

**단백질 구조 예측의 중요성**

단백질의 구조를 정확하게 파악하는 것은 생명 현상을 이해하고, 질병을 치료하며, 새로운 약물을 개발하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 바이러스의 단백질 구조를 알면 바이러스가 어떻게 우리 몸을 감염시키는지 이해하고, 이를 막는 약을 개발할 수 있습니다. 

**알파폴드의 등장**

기존에는 단백질의 구조를 밝히기 위해 X선 결정학이나 핵자기공명 분광법과 같은 실험적인 방법을 주로 사용했습니다. 하지만 이러한 방법들은 시간과 비용이 많이 들고, 모든 단백질에 적용하기 어려운 한계가 있었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 프로그램, 알파폴드입니다. 알파폴드는 단백질의 아미노산 서열만으로 3차원 구조를 예측할 수 있습니다. 마치 단어의 순서를 보고 문장의 의미를 파악하는 것처럼, 알파폴드는 아미노산 서열의 순서를 분석하여 단백질의 구조를 예측합니다.

**알파폴드의 작동 원리**

알파폴드는 방대한 양의 단백질 데이터를 학습하여, 아미노산 서열과 3차원 구조 사이의 관계를 파악합니다. 마치 아이가 많은 책을 읽고 세상을 배우는 것처럼, 알파폴드는 수많은 단백질 데이터를 통해 학습하며 단백질 구조에 대한 이해를 높입니다.

**알파폴드의 성능**

알파폴드는 기존의 어떤 방법보다도 정확하게 단백질 구조를 예측합니다. 마치 바둑에서 인간 프로기사를 압도했던 알파고처럼, 알파폴드는 단백질 구조 예측 분야에서 새로운 시대를 열었습니다.

**알파폴드가 가져올 변화**

알파폴드는 생명과학 분야에 큰 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 

* **신약 개발:** 알파폴드를 활용하여 새로운 약물 후보 물질을 발굴하고, 질병 치료에 필요한 단백질의 구조를 밝혀낼 수 있습니다.

* **질병 연구:** 질병과 관련된 단백질의 구조를 분석하여 질병의 원인을 밝히고, 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.

* **생명공학:** 새로운 단백질을 디자인하고 합성하여 산업적으로 유용한 물질을 생산할 수 있습니다.

**결론**

알파폴드는 단백질 연구에 혁신을 가져온 획기적인 도구입니다. 알파폴드의 등장으로 우리는 생명 현상에 대한 이해를 한층 더 깊이 할 수 있게 되었으며, 이는 인류의 건강과 삶의 질 향상에 크게 기여할 것입니다. 

**핵심 정리**

* 알파폴드는 단백질의 아미노산 서열만으로 3차원 구조를 예측하는 인공지능 프로그램입니다.

* 방대한 양의 단백질 데이터를 학습하여, 기존의 어떤 방법보다도 정확하게 단백질 구조를 예측합니다.

* 알파폴드는 신약 개발, 질병 연구, 생명공학 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.

chatGPT

오늘은 많은 분들이 궁금해하시는 AlphaFold에 대해 쉽게 설명해드리고자 합니다. AlphaFold는 과학자들이 오랫동안 해결하고자 했던 단백질 구조 예측 문제를 풀기 위해 개발된 인공지능(AI) 시스템입니다. 이 기술은 생물학과 의학 분야에 큰 변화를 일으킬 가능성이 큽니다.

### 왜 AlphaFold를 개발하게 되었을까요?

단백질은 우리 몸을 구성하는 중요한 분자로, 그 기능을 이해하기 위해서는 단백질의 **3차원 구조**를 알아야 합니다. 단백질의 구조는 그 기능을 결정짓는 요소 중 하나입니다. 하지만 단백질의 구조를 실험적으로 알아내는 과정은 매우 복잡하고 시간이 오래 걸립니다. 전통적인 실험 방식은 수개월에서 수년이 걸릴 수 있어, 모든 단백질의 구조를 밝혀내는 것은 사실상 불가능한 일이었습니다. 

따라서 DeepMind의 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하여 단백질 구조를 자동으로 예측하는 방법을 개발하기로 했습니다. **AlphaFold**는 이렇게 해서 탄생한 결과물입니다.

### AlphaFold는 어떻게 단백질 구조를 예측할까요?

AlphaFold는 **딥러닝**이라는 AI 기술을 사용합니다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 많은 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있는 기술입니다. AlphaFold는 단백질의 **아미노산 서열**을 입력으로 받아 그 서열이 어떤 3차원 구조를 형성할지 예측합니다. 

특히 AlphaFold는 **다중 서열 정렬(MSA)**이라는 기법을 사용합니다. 이 기법은 진화적으로 유사한 단백질들이 어떻게 변해왔는지를 분석하여 단백질 구조를 추론하는 데 도움을 줍니다. 또한, AlphaFold는 **Evoformer**라는 특별한 신경망 구조를 통해 단백질 내의 잔기(아미노산) 간의 상호작용을 분석하고, 이 정보를 이용해 예측을 점점 더 정확하게 만듭니다. 

이 과정에서 AlphaFold는 **반복적 정제(Iterative Refinement)**라는 방법을 사용합니다. 처음부터 완벽한 구조를 예측하는 것이 아니라, 예측한 구조를 여러 번에 걸쳐 조금씩 개선해 나가는 방식입니다. 이를 통해 매우 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.

### AlphaFold를 검증하기 위해 사용한 자료

AlphaFold는 과학자들이 이미 밝혀낸 단백질 구조와 비교하여 그 정확도를 검증했습니다. 이때 사용한 자료가 바로 **PDB(Protein Data Bank)**라는 데이터베이스입니다. PDB에는 실험적으로 밝혀진 수많은 단백질의 3차원 구조가 저장되어 있습니다. AlphaFold는 이 데이터를 기반으로 훈련되고, 예측한 결과가 실제 구조와 얼마나 일치하는지를 확인했습니다.

또한, AlphaFold는 **Uniclust**, **BFD(Big Fantastic Database)** 등과 같은 대규모 데이터베이스를 활용하여 단백질 서열을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 단백질 구조를 예측할 수 있었습니다. 이 과정에서 수많은 단백질 서열이 AlphaFold에 학습되어, AlphaFold는 생물학적으로 유의미한 패턴을 찾아내는 능력을 가지게 되었습니다.

### AlphaFold의 의의와 미래의 영향

AlphaFold는 단백질 구조 예측 문제를 해결하는 데 있어서 엄청난 진전을 이루었습니다. 이 기술은 생명공학, 의학, 신약 개발 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, AlphaFold를 통해 우리는 질병과 관련된 단백질의 구조를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있으며, 이는 새로운 치료법을 개발하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

또한, AlphaFold는 단백질 구조 예측을 자동화함으로써 과학자들이 실험에 소요되는 시간을 줄이고, 더 많은 단백질 구조를 예측할 수 있게 합니다. 이는 생물학 연구뿐만 아니라, 단백질 공학, 농업, 환경 과학 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.

AlphaFold는 이제 막 시작 단계에 불과하지만, 앞으로 이 기술이 가져올 변화는 무궁무진할 것입니다. 과학계뿐만 아니라 일반인들도 AlphaFold가 생물학과 의학에 어떤 영향을 미칠지 주목하고 있습니다. AlphaFold는 단백질 구조 예측을 넘어서, 다양한 생물학적 문제들을 푸는 데 있어 중요한 도구가 될 것입니다.

NotebookLM

## 알파폴드: 단백질 구조 예측의 혁신과 미래

**단백질은 생명의 기본 구성 요소**이며, 그 복잡한 3차원 구조는 **각 단백질의 기능을 결정**하는 데 중요한 역할을 합니다. 과학자들은 수십 년 동안 단백질의 아미노산 서열을 기반으로 그 3차원 구조를 예측하는 방법을 연구해왔습니다. 이는 매우 어려운 문제였지만, **알파폴드**의 등장으로 단백질 구조 예측 분야는 혁명적인 변화를 맞이하게 되었습니다.

 오늘 여러분께 알파폴드가 무엇이며 어떻게 작동하는지, 그리고 이 기술이 가져올 미래에 대해 설명해드리고자 합니다.

**1. 알파폴드 개발 배경: 50년 난제, '단백질 접힘 문제'**

단백질은 생명체 내에서 매우 다양한 기능을 수행합니다. 효소, 호르몬, 항체 등이 모두 단백질이며, 이들의 기능은 **단백질의 독특한 3차원 구조에 의해 결정**됩니다.  단백질의 3차원 구조를 아는 것은 생명 현상을 이해하고 질병 치료제를 개발하는 데 매우 중요하지만, 실험적인 방법으로 단백질 구조를 밝혀내는 것은 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다.

**'단백질 접힘 문제'**라고 불리는 이 난제를 해결하기 위해, 과학자들은 아미노산 서열 정보만을 사용하여 단백질의 3차원 구조를 예측하는 방법을 연구해 왔습니다. 하지만 기존의 방법들은 물리적 상호 작용 기반의 방법과 진화 역사 기반의 방법 모두 한계를 가지고 있었습니다. 특히, 유사한 구조를 가진 단백질에 대한 실험 데이터가 부족한 경우 예측 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있었습니다.

**2. 딥러닝, 혁신을 이끌다: 알파폴드의 탄생**

알파폴드는 **딥러닝 기술을 이용하여 개발된 인공지능 시스템**으로,  단백질 구조 예측의 정확도를 획기적으로 향상시켰습니다. 알파폴드는 **단백질 데이터베이스(PDB)**에 공개된 방대한 단백질 구조 데이터를 학습하여 개발되었습니다. PDB는 실험을 통해 밝혀진 단백질의 3차원 구조 정보를 담고 있는 데이터베이스입니다. 

알파폴드는 이 방대한 데이터를 기반으로 단백질 구조와 아미노산 서열 사이의 복잡한 관계를 학습하고, 새로운 아미노산 서열이 주어졌을 때 그에 해당하는 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있게 되었습니다.

**3. 알파폴드의 비밀:  Evoformer, IPA, End-to-End 예측**

알파폴드의 핵심 기술은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

* **Evoformer**:  단백질 구조 예측을 3차원 공간에서의 그래프 추론 문제로 접근하여 새롭게 개발한 신경망 구조입니다. Evoformer는 다중 서열 정렬(MSA) 정보와 단백질 구조의 물리적, 기하학적 제약 조건을 효과적으로 통합하여 단백질 구조를 예측합니다.

* **Invariant Point Attention (IPA)**: 단백질 구조의 공간 정보를 효과적으로 학습하는 데 사용되는 주의 기반 메커니즘입니다. IPA는 각 아미노산 잔기를 3차원 공간상의 점으로 보고, 이들 사이의 상대적인 위치 정보를 학습합니다. IPA를 통해 알파폴드는 단백질 구조의 회전이나 이동에 관계없이 일관된 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

* **End-to-end structure prediction**: 아미노산 서열을 입력으로 받아 복잡한 중간 과정 없이 3차원 좌표를 직접 출력하는 방식입니다. 이러한 방식은 기존 방법들에 비해 더욱 정확하고 효율적인 예측을 가능하게 합니다.

**4. 알파폴드, 시험대에 오르다:  CASP14를 통한 검증**

알파폴드는 **CASP14 (Critical Assessment of protein Structure Prediction)**에서 뛰어난 성능을 보여주며 그 정확성을 인정받았습니다. CASP는 단백질 구조 예측 분야의 가장 권위 있는 국제 경진 대회로, 알파폴드는 CASP14에서 기존 방법들을 압도하는 정확도를 기록했습니다.  

알파폴드는 대부분의 경우 **실험적으로 결정된 구조와 거의 동일한 수준의 정확도**로 단백질 구조를 예측했습니다. 특히, 기존의 방법들이 어려움을 겪었던, 유사한 구조를 가진 단백질에 대한 정보가 부족한 경우에도 높은 정확도를 보여주었습니다.

**5. 데이터:  알파폴드 학습의 밑거름**

알파폴드 학습에는 2018년 4월 30일 이전에 공개된 PDB 데이터를 사용했습니다. PDB 데이터는 단백질 사슬들을 40% 서열 동일성 기준으로 군집화하고, 군집 크기에 반비례하도록 샘플링하여 학습 데이터의 편향을 최소화했습니다.

또한, 알파폴드는  **Uniclust30, UniRef90, MGnify, BFD**  등의 다양한 단백질 서열 데이터베이스를 활용했습니다. 특히, BFD는 알파폴드 개발팀에서 직접 구축한 대규모 단백질 서열 데이터베이스로, 22억 개 이상의 단백질 서열 정보를 담고 있습니다.

알파폴드는 이처럼 방대한 데이터를 기반으로 훈련되었으며,  **자기 지도 학습(self-distillation)** 기법을 통해 그 성능을 더욱 향상시켰습니다.  자기 지도 학습은 이미 학습된 모델을 사용하여 레이블이 없는 데이터에 대한 예측값을 생성하고, 이를 새로운 학습 데이터로 활용하는 방법입니다. 

**6.  알파폴드가 열어갈 미래: 무한한 가능성**

알파폴드는 단백질 구조 예측 분야의 획기적인 발전을 이루었으며, **생명과학, 의학, 생명공학 등 다양한 분야에  큰 영향**을 미칠 것으로 예상됩니다. 

* **질병 치료제 개발**: 알파폴드는 질병의 원인이 되는 단백질의 구조를 정확하게 예측하여 새로운 치료제 개발에 기여할 수 있습니다.

* **효소 설계**: 알파폴드는 특정 화학 반응을 촉매하는 새로운 효소를 설계하는 데 활용될 수 있습니다.

* **생명 현상 이해**: 알파폴드를 통해 다양한 단백질의 구조를 밝혀냄으로써 생명 현상에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 얻을 수 있습니다.

* **단백질 공학**: 알파폴드는 특정 기능을 가진 새로운 단백질을 설계하는 단백질 공학 분야의 발전에 기여할 수 있습니다.

**7. 결론: 새로운 시대를 여는 알파폴드**

알파폴드는 딥러닝 기술을 이용하여 단백질 구조 예측 분야의 오랜 난제였던 '단백질 접힘 문제' 해결에 significant한 진전을 이루었습니다. 알파폴드는 생명과학 및 의학 연구에 혁명을 가져올 잠재력이 있으며, 앞으로 더욱 발전된 형태로 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 

2016년 이세돌 9단과의 대국 이후, 2020년에 CASP14에 나왔던 알파폴드 논문으로 CASP에서 좋은 결과로 세상을 떠들썩하게 했었죠. 이 알파폴드가 매해 거듭해서 놀라운, 특히나 바이오쪽도 많이 들썩 들썩이는 현재가 되었죠.

이제 이어서 3편의 논문도 더 LLM에게 물어보도록 하겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

COVID-19를 더 빠르고 정확하게 진단하기위한 PCR 프라이머 디자인 방법

오늘은 국내 연구진에 의해서 고안된 COVID-19의 진단 프라이머 디자인 방법에 대한 논문을 가져와봤습니다. 논문 제목은 Identification of conserved regions from 230,163 SARS-CoV-2 genomes and their use in diagnostic PCR primer design 입니다.

DOI: 10.1007/s13258-022-01264-7

기존 COVID-19 진단에 사용하고 있었던 영역 외에 GISAID db에 공개되어 있는 SARS-CoV-2 유전체 서열을 확인해서 새로운 보존된 영역으로 COVID-19를 탐지 할 수 있는 Primer Set를 디자인한 내용되겠습니다.

gemini

**SARS-CoV-2 바이러스의 보존된 영역을 기반으로 PCR 프라이머를 설계하는 방법**

**배경**

SARS-CoV-2는 코로나바이러스과에 속하는 폐렴 유발 바이러스로, 2019년 말 중국에서 처음 발생한 COVID-19 감염증의 원인이다. SARS-CoV-2는 RNA 바이러스로, 게놈은 약 30,000개의 뉴클레오타이드로 이루어져 있다. SARS-CoV-2는 변이를 일으키며, 이로 인해 PCR 프라이머가 바이러스를 검출하지 못하는 경우가 발생할 수 있다.

**방법**

이 연구에서는 NCBI SARS-CoV-2 Resources 및 GISAID EpiCoV 데이터베이스에서 230,163개의 SARS-CoV-2 전체 게놈을 수집하였다. 이 중에서 5' 및 3' 비번역 영역을 제거하고 중복 게놈을 제거하여 32,483개의 게놈을 남겼다. 이후 32,483개의 게놈을 기준 서열에 맞춰 정렬하고 보존된 서열을 추출하였다. 보존된 서열을 기반으로 프라이머 세트를 설계하고, in silico PCR 및 RT-qPCR로 평가하였다.

**결과**

17개의 보존된 서열 (총 4.3 kb) 중 nsp2 및 ORF3a 유전자를 표적으로 하는 2개의 프라이머 세트가 99.9% 이상의 in silico 증폭 범위를 보였다. 또한, 이들 프라이머 세트는 9개의 SARS-CoV-2 변이 RNA 샘플 (Alpha, Beta, Gamma, Delta, Epsilon, Zeta, Eta, Iota 및 Kappa)을 실험적 RT-qPCR 검증에서 성공적으로 검출하였다.

**저자의 의견**

이 연구는 SARS-CoV-2의 보존된 서열을 기반으로 PCR 프라이머를 설계하는 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존의 다중 서열 정렬 방법에 비해 훨씬 빠르고 정확하며, 새로운 SARS-CoV-2 변이가 출현할 경우 쉽게 적용할 수 있다.

이 연구는 SARS-CoV-2의 진단에 있어서 매우 중요한 발견이다. 이 연구를 통해 개발된 PCR 프라이머는 기존의 프라이머보다 더욱 정확하고 신속하게 SARS-CoV-2를 검출할 수 있을 것이다. 이는 COVID-19 감염증의 진단 및 치료에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

chatGPT

COVID-19가 전 세계적으로 확산되면서, 이 바이러스를 정확하고 빠르게 진단하는 것이 매우 중요해졌습니다. COVID-19를 일으키는 SARS-CoV-2 바이러스는 RNA 바이러스로, 계속해서 변이합니다. 이러한 변이는 기존의 진단 방법이 잘 작동하지 않게 만들 수 있기 때문에, 새로운 변이체에도 적용할 수 있는 진단 방법을 만드는 것이 매우 중요합니다. 이번 연구에서는 SARS-CoV-2의 변이에도 영향을 받지 않는 보존된 유전자 영역을 찾아내어 이를 이용한 PCR 진단법을 설계한 내용을 소개하고 있습니다.

### 연구 배경

PCR(Polymerase Chain Reaction, 중합효소 연쇄 반응)은 DNA나 RNA와 같은 유전물질을 증폭시키는 방법으로, COVID-19 진단에 널리 사용되고 있습니다. 특히 RT-qPCR은 바이러스의 RNA를 검출하는 데 사용되며, 현재 가장 신뢰할 수 있는 진단 방법 중 하나입니다. 하지만 SARS-CoV-2는 빠르게 변이하는 바이러스이기 때문에, 변이체가 기존 진단 프라이머(유전자 증폭을 위한 짧은 서열)를 인식하지 못하면 검출되지 않을 수 있습니다. 이런 이유로, 연구진은 변이에도 영향을 받지 않는 보존된 유전자 영역을 찾아 그에 맞는 새로운 진단 프라이머를 설계하고자 했습니다.

### 연구 방법

연구진은 전 세계에서 수집된 230,163개의 SARS-CoV-2 유전체 데이터를 분석했습니다. 이 데이터를 이용해 여러 변이체에도 변하지 않는 보존된 유전자 서열을 찾아내고, 그 서열을 기반으로 PCR 프라이머를 설계했습니다. 연구 과정에서 중복되는 서열이나 불완전한 서열을 제거하고, 고속 서열 정렬 방법을 사용하여 보존된 영역을 정확하게 식별했습니다. 총 17개의 보존 서열이 확인되었으며, 그중 두 개의 프라이머 세트(nsp2와 ORF3a 유전자 영역)를 선택하여 실험적으로 검증했습니다.

### 연구 결과

연구진이 설계한 두 개의 프라이머 세트는 실험에서 매우 높은 정확도를 보였습니다. 230,163개의 SARS-CoV-2 유전체를 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션에서 99.9% 이상의 검출률을 기록했으며, 실제로 알파, 베타, 감마, 델타 등 주요 변이체 9종을 검출하는 데 성공했습니다. 이 결과는 새로운 변이체가 등장하더라도, 이러한 프라이머를 사용하면 정확한 진단이 가능하다는 것을 시사합니다.

### 연구자의 의견

연구진은 기존의 PCR 진단법이 주로 특정 유전자(예: RdRp, E, N, S 유전자)를 타깃으로 한 것과 달리, 이번 연구에서는 새로운 유전자(nsp2, ORF3a)를 타깃으로 한 진단법을 개발한 것이 큰 차별점이라고 설명했습니다. 이러한 접근법은 변이체가 계속해서 등장하는 상황에서 새로운 타깃을 찾아내는 데 중요한 전략이 될 수 있다고 강조했습니다.

이 연구는 향후 SARS-CoV-2뿐만 아니라 다른 팬데믹 바이러스가 발생할 경우에도 진단법을 설계하는 데 중요한 기여를 할 것으로 보입니다. 진단의 정확도를 높이고 변이에 대응할 수 있는 방법을 지속적으로 개발하는 것이 코로나와 같은 바이러스 질환의 조기 발견과 확산 방지에 필수적입니다.

### 결론

이 연구는 COVID-19와 같은 감염병을 진단하는 데 있어 바이러스 변이에 대응할 수 있는 새로운 PCR 진단법을 제시했습니다. SARS-CoV-2 바이러스의 유전체 데이터를 광범위하게 분석해 보존된 유전자 영역을 찾아낸 이 방법은 앞으로도 변이체가 계속해서 등장하는 상황에서 매우 유용할 것입니다.

NotebookLM

## 코로나19 진단, 더 정확하고 빠르게: 새로운 PCR 프라이머 디자인 방법

**SARS-CoV-2 바이러스는 끊임없이 변이를 일으키며 전 세계를 위협하고 있습니다.** 기존 PCR 검사에 사용되는 프라이머는 바이러스 유전자의 특정 부분을 표적으로 하기 때문에, 바이러스 변이가 발생하면 그 부분의 유전자 서열이 바뀌어 PCR 검사의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 

**이 연구는 23만 개가 넘는 SARS-CoV-2 게놈 데이터를 분석하여 바이러스 변이에도 잘 작동하는 새로운 PCR 프라이머를 디자인하는 방법을 제시합니다.** 연구팀은 NCBI와 GISAID 데이터베이스에서 수집한 230,163개의 SARS-CoV-2 전체 게놈 서열을 분석했습니다. 

**연구팀은 먼저 방대한 게놈 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 5'-/3'-비번역 영역을 제거하고 중복되는 서열을 제거하여 데이터 크기를 줄였습니다.** 이 과정을 통해 분석에 사용될 데이터의 크기를 85.8% 줄일 수 있었습니다.

**다음으로, 연구팀은 참조 게놈 서열을 기반으로 다중 서열 정렬(MSA)을 수행하여 바이러스 게놈에서 변이가 거의 없는 보존된 영역(CS)을 찾았습니다.** 이때 ViralMSA라는 도구를 사용하여 빠르게 분석을 수행했습니다.  기존의 MSA 도구는 방대한 데이터를 처리하는 데 시간이 오래 걸리지만, ViralMSA는 1분 이내에 분석을 완료할 수 있었습니다. 연구팀은 이 과정에서 얻은 17개의 CS를 이용하여 PCR 프라이머를 설계했습니다.

**연구 결과, nsp2 및 ORF3a 유전자를 표적으로 하는 두 종류의 프라이머 세트가 높은 증폭 효율을 보였습니다.** 이 프라이머들은 기존 프라이머 세트와 비교했을 때, 특히 Delta 변이 바이러스를 검출하는 데 뛰어난 성능을 보였습니다. 또한, 실험을 통해 Alpha, Beta, Gamma, Delta, Epsilon, Zeta, Eta, Iota, Kappa 등 9가지 주요 변이 바이러스를 모두 성공적으로 검출할 수 있음을 확인했습니다.

**이 연구는 새로운 변이 바이러스 출현에도 빠르게 대응할 수 있는 PCR 프라이머 디자인 전략을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.** 연구팀은 앞으로 더 많은 SARS-CoV-2 게놈 서열 데이터가 공개될수록 '진정한' CS를 찾는 것이 더 어려워질 것이라고 예상하며, 정기적인 데이터 업데이트와 대규모 협력 연구의 필요성을 강조했습니다. 

**하지만 이 연구에서는 Omicron 변이 바이러스에 대한 실험적 검증은 수행되지 않았습니다.** Omicron 변이는 연구 당시 주요 변이가 아니었고, 국내에서 Omicron RNA 샘플을 구할 수 없었기 때문입니다. 연구팀은 in silico PCR 분석 결과를 통해 설계된 프라이머가 Omicron 변이를 검출하는 데 충분한 성능을 보일 것으로 예상했습니다.

**이 연구는 앞으로 더 정확하고 효율적인 코로나19 진단 검사법 개발에 중요한 기반을 제공할 것으로 기대됩니다.**

기존 MSA대신에 ViralMSA를 사용했다는데 나중에 한번 활용해보면 좋을것 같습니다. 기존 MSA tool을 사용해서 보존된 영역인 CS(Conserved Sequences)를 찾는게 생각보다 쉽지가 않더라구요 ㅎㅎ 

여하튼 여기서는 virus를 대상으로 시도했는데 꼭 virus로 한정할 필요는 없겠죠?

Omicron 변이들도 포함되었다면 더 좋았을 것 같은데, 이 방법을 활용해서 PCR로 더 정확한 진단 방법을 개발하게 되면 좋을 듯 합니다. :)

출처: @wm_ohmygirl

기계학습 모델을 활용한 약물 재사용

오늘은 drug repurposing, drug repositioning에 대한 내용을 가져와 봤습니다. 제목은 A foundation model for clinician-centered drug repurposing 입니다.

DOI: 10.1038/s41591-024-03233-x

gemini

약물 재사용이란 이미 승인된 약물을 새로운 질병에 대해 사용하는 것을 의미합니다. 이는 기존 약물의 안전성과 효능에 대한 데이터를 활용하여 새로운 약물을 개발하는 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.

이 문서에서 제시된 모델은 TxGNN입니다. TxGNN은 의료 지식 그래프(KG)를 사용하여 약물과 질병 간의 관계를 학습합니다. 그런 다음 이러한 관계를 기반으로 약물이 질병에 대한 치료제가 될 가능성을 예측합니다.

TxGNN은 기존의 기계 학습 모델에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 첫째, TxGNN은 의료 지식 그래프를 사용하여 약물과 질병 간의 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다. 둘째, TxGNN은 제로 샷 예측이 가능합니다. 즉, TxGNN은 학습 중에 본 적이 없는 질병에 대해서도 약물을 예측할 수 있습니다. 셋째, TxGNN은 예측 결과를 해석할 수 있습니다. 즉, TxGNN은 약물이 질병에 대한 치료제가 될 가능성이 있는 이유를 설명할 수 있습니다.

TxGNN은 약물 재사용에 대한 잠재력이 높은 모델입니다. TxGNN은 기존 약물의 안전성과 효능에 대한 데이터를 활용하여 새로운 질병에 대한 치료제를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

약물 재사용의 어려움

 약물 재사용은 매우 어려운 문제입니다. 약물은 매우 복잡한 시스템에서 작용하기 때문에, 약물이 어떤 질병에 효과가 있을지 예측하기가 어렵습니다. 또한, 약물은 부작용을 일으킬 수도 있습니다. 따라서 약물 재사용을 위해서는 안전성과 효능이 검증된 약물을 사용해야 합니다.

기계학습을 이용한 약물 재사용

 기계 학습은 약물 재사용을 위한 유망한 기술입니다. 기계 학습은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내는 데 뛰어납니다. 이 기술을 사용하면 약물과 질병 간의 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.

TxGNN 모델

 TxGNN은 의료 지식 그래프를 사용하여 약물 재사용을 예측합니다. 의료 지식 그래프는 약물, 질병, 단백질, 유전자 등에 대한 정보를 담고 있습니다. TxGNN은 이러한 정보를 사용하여 약물과 질병 간의 관계를 학습합니다.

TxGNN은 제로 샷 예측이 가능합니다. 이는 TxGNN이 학습 중에 본 적이 없는 질병에 대해서도 약물을 예측할 수 있다는 의미입니다. 이는 약물 재사용에 있어서 매우 중요한 특징입니다.

TxGNN은 예측 결과를 해석할 수 있습니다. 이는 TxGNN이 약물이 질병에 대한 치료제가 될 가능성이 있는 이유를 설명할 수 있다는 의미입니다. 이는 약물 재사용을 위해서 매우 중요한 특징입니다.

약물 재사용에 대한 기계 학습의 영향

기계 학습을 이용한 약물 재사용은 약물 개발의 비용과 시간을 줄일 수 있습니다. 또한, 기존 약물의 안전성과 효능에 대한 데이터를 활용할 수 있기 때문에, 새로운 약물의 안전성과 효능을 높일 수 있습니다.

약물 재사용은 향후에도 더욱 중요한 기술이 될 것입니다. 기계 학습의 발전으로 인해 더욱 정확한 약물 재사용 모델이 개발될 것입니다. 또한, 더욱 많은 데이터가 축적됨에 따라, 약물 재사용의 범위도 더욱 넓어질 것입니다.

약물 재사용은 인류의 건강과 복지에 크게 기여할 수 있는 기술입니다. 기계 학습을 이용한 약물 재사용의 발전으로 인해, 더 많은 사람들이 질병으로부터 벗어날 수 있게 됩니다.

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신약 개발은 많은 시간과 비용이 소요되는 과정입니다. 이에 대한 대안으로 기존에 허가받은 약물을 새로운 용도로 사용하는 약물 재창출(drug repurposing)이 최근 주목받고 있습니다. 약물 재창출은 이미 안전성과 유효성이 검증된 약물을 활용하기 때문에 임상시험 기간과 비용을 단축할 수 있고, 새로운 치료제가 없는 질환에 적용할 수 있다는 장점이 있습니다.

기계학습(AI) 기술을 활용하여 약물 재창출을 위한 후보 약물을 발굴하는 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 대표적인 예로, 그래프 신경망(GNN)을 이용하여 약물과 질병 간의 관계를 학습하고 이를 바탕으로 약물의 용도를 예측하는 모델인 'TxGNN'이 개발되었습니다. 이 모델은 대규모의 의료 지식 그래프를 학습 데이터로 사용하여, 약물과 질병 간의 복잡한 상호작용을 모델링하고 이를 바탕으로 약물의 새로운 용도를 예측합니다.

'TxGNN' 모델은 기존의 약물 재창출 방법에 비해 높은 정확도와 예측 속도를 보여주며, 특히 기존에 치료제가 없는 질병에 대한 예측에서도 높은 정확도를 보였습니다. 이는 기계학습을 통해 기존의 데이터로부터 새로운 패턴을 발견하고 이를 활용하여 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 가능성을 보여줍니다.

또한, 기계학습 모델은 그 결과를 해석하기 어렵다는 단점이 있는데, 'TxGNN' 모델은 해석 가능성을 크게 향상시켜 약물과 질병 간의 관계를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이는 의사나 연구자가 약물 재창출 과정에서 모델의 예측을 더욱 신뢰하고 활용할 수 있게 해줍니다.

약물 재창출과 기계학습의 결합은 신약 개발의 패러다임을 바꾸고, 의학 연구와 치료에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 기계학습을 통해 기존의 약물로부터 새로운 가치를 창출함으로써, 인류의 건강과 복지에 더욱 기여할 수 있을 것입니다.

chatGPT

이 연구는 **약물 재창출**에 관한 내용입니다. 약물 재창출이란, 원래 다른 질병 치료를 위해 승인된 약물을 새로운 질병 치료에 사용하는 방법입니다. 이를 통해 새로운 약물을 개발하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있으며, 이미 승인된 약물이기 때문에 안전성과 효능이 어느 정도 검증되어 있습니다. 그러나 지금까지는 이 방법이 우연이나 의사들의 경험에 의존하는 경우가 많았습니다. 따라서, 더 체계적이고 효율적인 방법이 필요했습니다.

### 연구 배경 및 목적

현재 전 세계적으로 약 7,000개의 희귀질환이 존재하지만, 그중 5-7%만이 승인된 치료법을 가지고 있습니다. 이러한 이유로 기존 약물을 새로운 질병에 활용할 수 있는 방법을 찾는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 치료법이 없는 질병의 치료 가능성을 높이고, 많은 사람들의 삶의 질을 개선할 수 있습니다. 이 연구는 **TxGNN**이라는 인공지능(AI) 기반의 **그래프 신경망** 모델을 개발하여, 특히 치료법이 없는 질병에 대한 약물 후보를 예측하고자 했습니다.

### 머신러닝을 통한 약물 재창출

이번 연구에서 사용된 **TxGNN** 모델은 수천 개의 질병과 약물, 그리고 그들 간의 관계를 하나의 **의료 지식 그래프(Knowledge Graph)**로 만들어 학습했습니다. 그래프 신경망(GNN)이라는 기술을 이용해 이 데이터의 복잡한 관계를 분석하고, 특정 약물이 새로운 질병에도 효과가 있을지 예측할 수 있었습니다. 이 과정에서 사용된 머신러닝 기술은, 기존에 치료법이 있는 질병을 통해 학습한 데이터를 바탕으로, 치료법이 없는 질병에 대한 예측도 가능하도록 했습니다. 이를 "제로샷 예측(zero-shot prediction)"이라고 부릅니다.

### 데이터 전처리

**의료 지식 그래프**는 수십 년간의 연구 데이터를 기반으로 구축되었습니다. 이 그래프에는 17,080개의 질병, 7,957개의 약물, 그리고 그들 간의 다양한 관계가 포함되어 있습니다. 예를 들어, 어떤 약물이 특정 단백질에 영향을 미치는지, 또는 그 단백질이 어떤 질병과 연관이 있는지를 그래프 형태로 표현했습니다. 이 데이터를 머신러닝 모델이 학습할 수 있도록 적절하게 전처리한 후, 모델이 질병과 약물 간의 관계를 파악할 수 있게 했습니다.

### 연구 결과 및 미래의 영향

TxGNN 모델을 통해, 기존의 8가지 방법보다 19% 높은 정확도로 질병에 적합한 약물을 예측할 수 있었습니다. 특히, 임상 실험이 부족한 희귀질환이나 복잡한 질병에서도 유의미한 결과를 도출했습니다. 이 모델은 의사들이 약물을 새롭게 처방할 때 참고할 수 있는 도구가 될 수 있으며, 실제로 과거에 의사들이 **오프라벨(off-label)**로 처방한 약물과도 일치하는 경우가 많았습니다.

### 미래의 영향

이 연구는 우리가 아직 잘 모르는 질병에 대해 새로운 치료법을 찾는 데 큰 기여를 할 수 있습니다. 앞으로는 더 많은 데이터가 축적되고, 이러한 AI 모델들이 발전하면서, 약물 재창출은 훨씬 더 빠르고 효율적으로 이루어질 것입니다. 이는 궁극적으로 새로운 약물 개발에 드는 시간과 비용을 절감하고, 많은 환자들에게 더 빠르게 치료 기회를 제공할 수 있게 할 것입니다.

NotebookLM

## 약물 재사용에 기계 학습을 사용하는 방법: TxGNN 모델 소개

###  연구 배경 및 목적

전 세계적으로 희귀 질환을 포함하여 치료법이 없는 질병이 많습니다. 새로운 약물을 개발하는 데는 막대한 비용과 시간이 소요되기 때문에 **기존 약물의 새로운 용도를 찾는 약물 재사용 (Drug Repurposing)**이 주목받고 있습니다. 하지만 현재까지 대부분의 약물 재사용은 의사의 처방이나 환자 경험을 통한 우연한 발견에 의존하고 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 **인공지능(AI), 특히 기계 학습을 이용한 약물 재사용 기술 개발**이 활발히 이루어지고 있습니다. 

###  기계 학습의 활용 및 데이터 전처리

TxGNN은 **질병에 대한 제한적인 치료 옵션과 분자 데이터 문제를 해결하기 위해 개발된 그래프 기반 모델**입니다.  TxGNN은 방대한 생물 의학 지식 그래프(KG)를 기반으로 학습되어 질병과 약물의 관계를 예측합니다. 이때,  **질병과 약물은 그래프의 노드(node)로 표현되고, 이들 간의 관계는 엣지(edge)로 표현**됩니다.

#### 1. 지식 그래프 구축 및 데이터 전처리

TxGNN 모델 학습에 사용된 데이터는 **다양한 공개 데이터베이스에서 수집된 17,080개의 질병, 7,957개의 약물 및 이들 간의 관계 정보를 포함**합니다. 이러한 정보는 질병 메커니즘, 약물 작용 메커니즘, 유전자, 단백질, 생물학적 과정 등을 포괄적으로 포함하고 있습니다. 수집된 데이터는 **10가지 유형의 노드와 29가지 유형의 엣지를 가진 이질적인 KG**로 구축되었습니다.

#### 2. TxGNN 모델 학습 및 검증

TxGNN은 수집된 KG 데이터를 사용하여 **질병과 약물 간의 관계를 예측하도록 학습**되었습니다. 이 과정에서 **질병 유사성 기반 메트릭 학습 디코더**를 사용하여 분자적 특성이 부족한 질병에 대한 정보를 보완하고 예측 정확도를 향상시켰습니다. 또한, 모델의 일반화 능력을 평가하기 위해 **제로샷(Zero-shot) 약물 재사용 평가**를 수행했습니다. 이는 모델이 학습 중에 접하지 못했던 질병에 대해서도 효과적으로 약물을 예측할 수 있는지 확인하는 방법입니다.

#### 3. 다중 홉 해석 가능 경로 생성

TxGNN은 예측 결과에 대한 신뢰도를 높이기 위해 **예측 근거를 설명하는 다중 홉 해석 가능 경로(Multi-hop interpretable paths)를 생성**합니다. 이 경로는 질병과 약물 사이의 관계를 설명하는 일련의 생물학적 상호작용을 보여줍니다.

###  주요 결과 및 미래 영향

TxGNN은 기존의 기계 학습 모델보다 **제로샷 약물 재사용 작업에서 월등한 성능**을 보였습니다. 특히, 치료법이 없는 질병이나 정보가 제한된 질병에 대해서도 효과적인 약물을 예측했습니다. 또한, TxGNN이 예측한 약물 중 다수는 **실제 임상 현장에서 오프라벨(Off-label) 처방으로 사용되는 것으로 확인**되어 모델의 임상적 유용성을 뒷받침했습니다.

**TxGNN은 의학 연구 및 신약 개발에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.**

*   **신약 개발 비용 및 시간 단축:** TxGNN은 기존 약물의 새로운 용도를 빠르게 찾아내어 신약 개발에 소요되는 비용과 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.

*   **희귀 질환 및 복잡한 질병 치료제 개발 촉진:** TxGNN은 정보가 제한된 질병에 대한 연구를 촉진하고 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있습니다.

*   **개인 맞춤형 치료 가능성 제시:** 향후 환자 정보를 KG에 통합하면 개인 맞춤형 약물 재사용 예측을 제공할 수 있습니다.

###  결론

TxGNN은 **AI 기반 약물 재사용 기술의 발전 가능성을 보여주는 중요한 사례**입니다. TxGNN은 의학 지식을 체계적으로 활용하여 효과적인 약물 재사용을 가능하게 하고, 궁극적으로는 환자들에게 더 나은 치료 기회를 제공할 것으로 기대됩니다. 

일단 데이터가 쌓이면 이것저것 할 수 있는 것이 많습니다. 

기계학습을 AI로 볼 수 있나... 그렇긴하지만 모 기계의 힘을 빌리지 않고 할 수 있는 일이 없으니 그냥 넘어가는 것으로.. :)

사실 이제는 기존 약을 다른 질병에 재사용을 하는 것이 아닌 개개인의 병에 맞춰 약을 디자인하는 시대가 도래하지 않겠습니까?

조만간 오겠죠, 가격이 문제일뿐 ㅎㅎ 

출처: @wm_ohmygirl

변이 조합으로 질병 예측하기

24년도 노벨상에서 AI의 위상이 높아졌기에 2019년에 나왔었던 기계학습 논문 하나 슬쩍 가져와봤습니다. Predicting disease-causing variant combinations 입니다.

DOI: 10.1073/pnas.1815601116

gemini

**VarCoPP: 유전자 쌍 변이 조합의 병원성을 예측하는 기계 학습 방법**

* **소개**

    * 단일 변이 병원성 식별에 관한 중요한 발전이 이루어졌음에도 불구하고, 많은 희귀 질병의 기원을 밝히기 위해서는 더 복잡한 유전 모델을 식별할 수 있는 방법이 필요합니다.

    * 이 논문에서는 변이 조합 병원성 예측기(VarCoPP)라는 기계 학습 방법을 제시합니다. VarCoPP는 유전자 쌍의 변이 조합의 병원성을 예측할 수 있습니다.

    * VarCoPP는 Digenic Diseases Database(DIDA)에서 얻은 데이터를 사용하여 훈련되었습니다. DIDA는 유전자 쌍의 병원성 변이 조합에 대한 정보를 포함하고 있습니다. VarCoPP는 병원성과 중립적인 이중 위치 조합을 구분하도록 훈련되었습니다.

    * 결과는 VarCoPP가 높은 정확도로 병원성 조합을 식별할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 VarCoPP는 예측에 대한 신뢰도 점수를 제공하여 임상의가 어떤 조합을 더 조사해야 하는지 우선순위를 매길 수 있도록 도와줍니다.

    * VarCoPP는 희귀 질병의 유전적 원인을 연구하는 연구원과 임상의에게 유용한 도구입니다.

* **결과**

    * VarCoPP는 유전자 쌍의 병원성 변이 조합을 정확하게 식별할 수 있습니다.

    * VarCoPP는 예측에 대한 신뢰도 점수를 제공하여 임상의가 어떤 조합을 더 조사해야 하는지 우선순위를 매길 수 있도록 도와줍니다.

    * VarCoPP는 희귀 질병의 유전적 원인을 연구하는 연구원과 임상의에게 유용한 도구입니다.

    * 전체적으로, Papadimitriou et al.의 연구는 VarCoPP가 유전자 쌍의 변이 조합의 병원성을 예측하기 위한 유망한 새로운 도구임을 시사합니다. 이는 희귀 질병의 진단과 치료에 중요한 의미를 가질 수 있습니다.

* **추가 연구**

    * VarCoPP는 유전자 쌍의 변이 조합의 병원성을 예측하기 위한 유망한 새로운 도구입니다.

    * VarCoPP의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터가 필요합니다.

    * VarCoPP는 희귀 질병의 진단과 치료에 중요한 도구가 될 수 있습니다.

    * VarCoPP는 유전자 쌍의 변이 조합의 병원성을 예측하기 위한 유망한 새로운 도구입니다.

    * VarCoPP의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터가 필요합니다.

    * VarCoPP는 희귀 질병의 진단과 치료에 중요한 도구가 될 수 있습니다.

    * VarCoPP는 유전자 쌍의 변이 조합의 병원성을 예측하기 위한 유망한 새로운 도구입니다.

    * VarCoPP의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터가 필요합니다.

    * VarCoPP는 희귀 질병의 진단과 치료에 중요한 도구가 될 수 있습니다.

clova-x

제목: 유전자 변이 조합과 질병의 관계를 기계학습으로 설명하다

최근 생명공학 분야에서는 유전자 변이와 질병 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히, 단일 유전자 변이뿐만 아니라 여러 유전자 변이의 조합이 질병의 발병과 진행에 영향을 미치는 것으로 밝혀지면서, 이를 분석하기 위한 새로운 방법이 필요하게 되었습니다.

오늘은 'papadimitriou-et-al-2019-predicting-disease-causing-variant-combinations.pdf' 파일을 통해 소개된 연구에 대해 이야기해 보려고 합니다. 이 연구에서는 기계학습 방법을 이용하여 유전자 변이의 조합과 질병 사이의 관계를 분석하였습니다.

기계학습은 데이터로부터 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측을 수행하는 인공지능의 한 분야입니다. 이 연구에서는 유전자 변이 데이터와 질병 정보를 결합하여 기계학습 모델을 학습시키고, 이를 통해 유전자 변이 조합이 질병과 어떤 관련이 있는지를 파악하였습니다.

구체적으로, 'Variant Combinations Pathogenicity Predictor (VarCoPP)'라는 머신러닝 알고리즘을 개발하여 두 유전자 간의 변이 조합(이중 유전자 또는 이 위치 변이 조합)의 병원성을 식별하였습니다. 이 방법은 높은 정확도와 정밀도를 보였으며, 독립적인 질병 유발 데이터를 사용하여 검증했을 때도 효과적이었습니다.

이러한 연구 결과는 유전자 변이 조합이 질병의 발병과 진행에 미치는 영향을 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 유전자 변이 조합이 특정 질병의 발병 위험을 증가시키거나, 질병의 진행 속도에 영향을 미칠 수 있다는 것을 파악할 수 있다면, 이를 바탕으로 질병의 예방, 진단 및 치료에 대한 새로운 접근 방법을 개발할 수 있을 것입니다.

하지만 이 연구에도 몇 가지 한계점이 있습니다. 우선, 유전자 변이 데이터와 질병 정보가 완벽하게 일치하지 않을 수 있으며, 이는 기계학습 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 기계학습 모델이 학습한 패턴이 항상 실제 상황에서도 적용되는 것은 아니기 때문에, 예측의 정확도를 높이기 위해서는 추가적인 연구와 검증이 필요합니다.

그럼에도 불구하고, 이 연구는 유전자 변이 조합과 질병의 관계를 이해하는 데 있어서 매우 중요한 진전을 이루었으며, 앞으로 더욱 발전된 기술과 연구를 통해 더욱 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.

우리 모두가 건강한 삶을 살기 위해서는 유전자 변이와 질병 사이의 복잡한 관계를 이해하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 계속해서 노력해야 할 것입니다.

chatGPT

네, 이 논문은 질병과의 연관성을 단일 변이보다는 여러 유전자의 변이 조합을 통해 설명하려는 기계 학습 방법에 대한 연구입니다. 이 연구에서 제안된 기법은 특히 희귀 질환에서 그 효과가 두드러집니다. 일반적으로 사람들은 특정 유전자가 변이를 일으키면 그 변이로 인해 질병이 발생한다고 생각하지만, 실제로는 여러 유전자가 서로 상호작용을 하면서 질병의 원인이 되는 경우가 많습니다. 이를 더 잘 설명하기 위해 연구팀은 **VarCoPP(Variant Combinations Pathogenicity Predictor)**라는 기계 학습 모델을 제안했습니다.

### 연구 배경과 내용

이 연구는 기존에 단일 유전자 변이를 분석하는 방식에서 벗어나, 두 개 이상의 유전자에서 변이가 발생했을 때 그 변이들이 서로 어떻게 작용해 질병을 유발할 수 있는지를 예측하려 합니다. 이를 **이종 유전자 변이 조합**이라고 부르며, VarCoPP는 이러한 변이 조합이 질병을 유발할 가능성을 평가합니다. 예를 들어, 유전자 A에서 변이가 일어났을 때는 아무런 문제가 없더라도, 유전자 B에서 특정 변이가 동시에 발생하면 두 변이가 서로 상호작용하여 질병을 일으킬 수 있습니다.

이러한 복합적인 유전자 변이 모델은 여러 질병, 특히 드문 유전 질환에서 더 정확한 진단을 가능하게 합니다. 연구진은 실제로 환자의 유전자 데이터를 기반으로 변이 조합을 분석한 결과, 많은 사례에서 이 방법이 질병의 원인을 설명할 수 있음을 확인했습니다.

### 연구 결과가 우리 삶에 미치는 영향

이 연구는 우리가 기존에 알지 못했던 유전적 질병의 원인을 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. VarCoPP를 활용하면 희귀 질환을 앓고 있는 환자의 유전자 데이터를 분석해 그들이 어떤 유전자 변이 조합 때문에 질병에 걸렸는지 더 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 좀 더 개인화된 의료, 즉 **맞춤형 치료**가 가능해집니다. 예를 들어, 특정 유전자 조합 때문에 특정 질병에 걸린 환자는 그 유전자 변이에 맞춘 치료법을 적용할 수 있습니다.

또한 이 방법은 **유전자 상담**에도 유용합니다. 유전자 검사를 받은 사람들이 단일 변이가 아니라 여러 유전자 변이의 조합으로 인해 질병에 걸릴 가능성을 더 정확히 알 수 있기 때문에, 더 나은 건강 관리 및 예방 전략을 세울 수 있습니다.

### 한계와 문제점

그러나 이 연구에도 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, **데이터의 부족**입니다. 희귀 질환의 경우 환자 데이터가 많지 않기 때문에, 더 많은 데이터를 확보해야 VarCoPP와 같은 기계 학습 모델의 성능을 더 정확하게 평가하고 개선할 수 있습니다. 둘째, 이 모델은 주로 **유전자 변이 간의 상호작용**에 집중하고 있지만, 환경적 요인이나 생활습관 등도 질병 발생에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 유전자 변이만을 고려하는 것이 모든 경우에 적용될 수는 없습니다.

셋째, **거짓 양성(잘못된 예측)**의 가능성입니다. VarCoPP는 높은 정확성을 자랑하지만, 일부 변이 조합이 실제로는 질병을 유발하지 않음에도 불구하고 질병 유발 가능성이 있다고 예측될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면, 더 많은 임상적 검증이 필요합니다.

### 결론

VarCoPP와 같은 기계 학습 모델은 유전자의 복합적인 변이 조합이 질병과 어떻게 연관되는지를 이해하는 데 중요한 도구가 될 수 있습니다. 이는 특히 희귀 질환의 진단과 치료에서 유용하며, 더 나아가 맞춤형 의료의 발전을 이끌 것으로 기대됩니다. 다만, 더 많은 데이터와 환경적 요인에 대한 고려가 필요하며, 잘못된 예측을 줄이기 위한 추가적인 검증 작업도 중요합니다.

NotebookLM

## 유전자 변이 조합으로 질병 예측: VarCoPP 이야기

선택하신 자료는 **단일 유전자 변이가 아닌, 여러 유전자 변이의 조합을 분석하여 질병과의 연관성을 밝히는 기계학습 방법**에 대한 연구입니다. **VarCoPP(Variant Combinations Pathogenicity Predictor)**라는 혁신적인 기술을 소개하며, 희귀 질환의 유전적 원인을 파악하는 데 새로운 지평을 열고 있습니다.

### 희귀 질환, 유전자 조합으로 풀어낸다

기존 연구들은 주로 하나의 유전자 변이가 질병을 일으킨다는 관점에서 접근했습니다. 그러나 실제로는 **여러 유전자의 변이가 복합적으로 작용하여 질병을 유발하는 경우가 많습니다.** 마치 여러 조각들이 모여 하나의 그림을 완성하듯, 유전자 변이들의 조합이 질병 발생에 핵심적인 역할을 한다는 것입니다. 

### VarCoPP, 유전자 조합의 비밀을 밝히다

VarCoPP는 **유전자 쌍에서 질병을 유발할 가능성이 있는 변이 조합을 예측하는 기계학습 모델**입니다. 방대한 유전 정보를 분석하고 학습하여, 특정 변이 조합이 질병을 유발할 가능성을 계산합니다. 

VarCoPP는 **DIDAv1(Digenic Diseases Database)**라는 데이터베이스를 활용합니다. DIDAv1은 과학 논문들을 통해 밝혀진, 질병을 유발하는 유전자 변이 조합들을 체계적으로 정리한 자료입니다. VarCoPP는 이 데이터베이스를 기반으로 학습하여, **새로운 변이 조합의 질병 유발 가능성을 정확하게 예측**할 수 있습니다.

### VarCoPP는 어떻게 질병을 예측할까?

VarCoPP는 유전자 변이의 **병원성(CADD score)**, **유전자의 열성 여부**, **유전자 간의 생물학적 거리** 등 다양한 정보들을 종합적으로 분석하여 질병 예측에 활용합니다. 

1. **변이의 병원성**: CADD score는 특정 유전자 변이가 얼마나 질병을 유발할 가능성이 높은지 나타내는 점수입니다. VarCoPP는 각 변이의 CADD score를 분석하여, 변이 조합의 질병 유발 가능성을 평가합니다.

2. **유전자의 열성 여부**: 어떤 유전자는 변이가 하나만 있어도 질병을 유발하지만, 어떤 유전자는 두 개의 변이가 모두 존재해야 질병이 발생합니다. VarCoPP는 유전자의 이러한 특성을 고려하여, 변이 조합의 질병 유발 가능성을 판단합니다.

3. **유전자 간의 생물학적 거리**: 유전자들은 서로 협력하여 단백질을 만들고 생명 활동을 유지합니다. VarCoPP는 유전자 간의 상호작용 정보를 분석하여, 변이 조합이 질병 발생에 미치는 영향을 파악합니다.

### VarCoPP, 우리 삶을 어떻게 바꿀까?

**VarCoPP는 희귀 질환 진단 및 치료에 혁신을 가져올 잠재력**을 가지고 있습니다. 

* **정확한 진단**: VarCoPP는 기존 검사 방법으로는 찾기 어려웠던 희귀 질환의 유전적 원인을 밝혀낼 수 있습니다. 

* **맞춤형 치료**: 환자 개개인의 유전적 특성에 맞는 맞춤형 치료법 개발에 기여할 수 있습니다. 

* **신약 개발**: 질병 발생 메커니즘에 대한 이해를 높여, 새로운 치료제 개발을 촉진할 수 있습니다.

### VarCoPP의 한계와 과제

VarCoPP는 획기적인 기술이지만, 아직 몇 가지 한계점과 해결해야 할 과제들이 남아 있습니다.

* **데이터 부족**: VarCoPP의 정확도를 높이기 위해서는 더 많은 유전 정보 데이터가 필요합니다.

* **분석 범위 확대**: 현재는 유전자 쌍만 분석 가능하지만, 3개 이상의 유전자 조합 분석 기술 개발이 필요합니다. 

* **해석의 복잡성**: VarCoPP는 다양한 정보를 복합적으로 분석하기 때문에 결과 해석에 전문적인 지식이 요구됩니다.

### 미래를 향한 도약

VarCoPP는 희귀 질환 정복을 향한 희망의 빛입니다. 지속적인 연구 개발을 통해 VarCoPP의 정확성과 활용 범위를 넓혀나간다면, 희귀 질환으로 고통받는 환자들에게 더 나은 미래를 선물할 수 있을 것입니다. 

gemini가 내용 설명해주기 싫었는지 같은 내용을 뱉어낸거 제외하고는... LLM들 모두 잘 설명해준듯 합니다. 이때가 2019년이니 이제 내년쯤이면 쓸만한 킬러 서비스들이 -지금까지 나온 AI, 머신러닝, 기계학습을 사용한 interpretation 방법이 jab이었다면, 이제 나오는 것들은 Hook 수준의 것들이- 등장하지 않을까 하는 생각입니다.

출처: @wm_ohmygirl

개인프로젝트 -DAA 계산하기-

오늘은 지난번까지 모은 주식 정보를 활용해서 DAA 전략을 계산하는 파이썬 스크립트를 작성해보도록 하겠습니다.

물론 우리의 chatGPT가 작성하였습니다.

DAA전략과, DAA에서 사용하는 모멘텀 스코어에 대해서 설명해주고, 파이썬 스크립트를 작성해줘 하면 짠하고 작성해주죠 ㅎㅎ 

위 사이트에 소개된 DAA 전략 내용과 수집한 database내에서 주가 정보를 어떻게 끌어올지 그리고 재귀적으로 현재 시점의 모멘텀 스코어를 바탕으로 구성해야할 포트폴리오를 알려주는 기능 외에도, 이전에 모멘텀 스코어를 계산 할 수 시기의 모멘텀 스코어를 계산해서 정리하도록 했습니다.

오늘의 코드

strategy_DAA.py: 12개의 공격자산, 3개의 방어자산, 2개의 카나리아 자산을 바탕으로 각각의 모멘텀 스코어를 바탕으로 자산 배분을 어떻게 할지 알려주는 코드 되겠습니다. 덤으로 어떤 자산에 얼마큼의 비율로 포트폴리오를 구성해야하는 결과외에 각 자산의 모멘텀 스코어도 함께 확인 할 수 있도록 하였고 결과는 엑셀 파일에 저장되도록 하였습니다.

DAA전략에 사용되는 자산군은 똑똑하신 분들이 구성해놓은 것이라서 믿어도 되지 않을까 합니다만 개별 단가들이 높은 주식들이 있고, 진짜 이대로 할 수 있을 날이 올지는 모르겠습니다. 

물론 나중에 가서 항상 왜 그떄 안했을까 하고 후회하고 있을것 같지만... :)

출처: @wm_ohmygirl

단백질 언어 모델을 통한 모든 가능한 질병 변이 예측

오늘은 변이가 질병에 미치는 영향을 예측하는 내용의 논문을 가져와봤습니다. 제목은 Genome-wide prediction of disease variant effects with a deep protein language model 으로, 비슷한 내용으로는 alphafold의 alphamissense가 있지않을까 합니다. 

DOI: 10.1038/s41588-023-01465-0

gemini

이 논문은 단백질 언어 모델을 사용하여 모든 인간 유전자 변이가 질병에 미치는 영향을 예측하는 방법을 제시합니다. 이 방법은 기존 방법보다 정확하고, 모든 유전자 변이에 대해 예측이 가능하며, 단백질 언어 모델을 사용하기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다.

**연구 배경**

유전자 변이가 질병에 미치는 영향을 예측하는 것은 인간 유전학에서 매우 중요한 과제입니다. 유전자 변이는 단백질의 아미노산 서열을 변경하여 단백질의 기능을 변경할 수 있습니다. 이러한 변경은 질병을 유발하거나 질병을 악화시킬 수 있습니다. 그러나 유전자 변이의 영향을 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 기존의 방법은 유전자 변이의 위치, 아미노산 서열의 변경, 단백질의 구조 및 기능 등을 고려하여 예측을 수행합니다. 그러나 이러한 방법은 매우 복잡하고, 많은 데이터가 필요하며, 일부 유전자 변이는 예측이 불가능합니다.

**연구 방법**

이 논문에서는 단백질 언어 모델을 사용하여 유전자 변이의 영향을 예측하는 방법을 제시합니다. 단백질 언어 모델은 자연어 처리 기술을 사용하여 단백질 서열을 분석하는 모델입니다. 이 모델은 단백질의 아미노산 서열을 입력으로 받아, 단백질의 기능을 예측할 수 있습니다. 이 논문에서는 ESM1b라는 단백질 언어 모델을 사용하여 모든 인간 유전자 변이의 영향을 예측했습니다. ESM1b는 650억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델이며, 250억 개의 단백질 서열을 학습했습니다.

**연구 결과**

연구 결과, ESM1b는 기존 방법보다 모든 유전자 변이의 영향을 더 정확하게 예측할 수 있었습니다. 또한, ESM1b는 모든 유전자 변이에 대해 예측이 가능했습니다. 이는 기존 방법에서는 불가능한 것이었습니다. ESM1b는 또한 단백질의 기능을 예측할 수 있기 때문에, 유전자 변이가 단백질의 기능을 어떻게 변경하는지도 예측할 수 있었습니다.

**연구의 의미**

이 논문의 결과는 단백질 언어 모델을 사용하여 유전자 변이의 영향을 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 인간 유전학에서 매우 중요한 발전입니다. 이 방법을 사용하면, 유전자 변이의 영향을 더 정확하게 예측할 수 있기 때문에, 유전자 변이에 기반한 질병 진단과 치료에 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이 방법은 단백질 언어 모델을 사용하기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 많은 연구자들이 이 방법을 사용하여 유전자 변이의 영향을 예측할 수 있게 될 것입니다.

**우리 삶에 미치는 영향**

이 논문의 결과는 인간 유전학에서 매우 중요한 발전입니다. 이 방법을 사용하면, 유전자 변이의 영향을 더 정확하게 예측할 수 있기 때문에, 유전자 변이에 기반한 질병 진단과 치료에 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이 방법은 단백질 언어 모델을 사용하기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 많은 연구자들이 이 방법을 사용하여 유전자 변이의 영향을 예측할 수 있게 될 것입니다.

이 논문의 결과는 우리 삶에 많은 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 이 방법을 사용하여 유전자 변이에 기반한 질병 진단과 치료를 개발할 수 있습니다. 또한, 이 방법을 사용하여 새로운 약물을 개발할 수도 있습니다. 이러한 발전은 인류의 건강과 복지에 큰 도움이 될 것입니다.

**결론**

이 논문에서는 단백질 언어 모델을 사용하여 모든 인간 유전자 변이의 영향을 예측하는 방법을 제시했습니다. 이 방법은 기존 방법보다 정확하고, 모든 유전자 변이에 대해 예측이 가능하며, 단백질 언어 모델을 사용하기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 논문의 결과는 인간 유전학에서 매우 중요한 발전이며, 우리 삶에 많은 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

clova-x

제목: 단백질 언어 모델을 통한 인간 게놈의 모든 가능한 미스센스 변이 예측

인간 게놈에는 약 20,000개의 유전자가 있으며, 각 유전자는 여러 가지 변형 버전인 isoform을 가질 수 있습니다. 이러한 isoform들은 유전자의 기능에 영향을 미치며, 일부 변형은 질병과 관련이 있을 수 있습니다. 따라서, 유전자의 변형을 이해하고 예측하는 것은 의학 연구와 치료에 매우 중요합니다.

최근 연구에서는 단백질 언어 모델을 사용하여 인간 게놈의 모든 가능한 미스센스 변이 효과를 예측하는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 기존의 방법보다 더 정확하고 포괄적으로 변이를 예측할 수 있어, 의학 연구와 치료에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

연구팀은 6억 5천만 개의 매개변수를 가진 단백질 언어 모델인 ESM1b를 사용하여 인간 게놈의 약 4억 5천만 개 가능한 미스센스 변이 효과를 예측하는 워크플로우를 개발했습니다. ESM1b는 이미 많은 양의 단백질 데이터를 학습하여 단백질의 구조와 기능을 예측하는 데 사용되고 있었습니다. 이번 연구에서는 이 모델을 확장하여 미스센스 변이의 효과를 예측하는 데 사용했습니다.

이 모델은 기존의 방법보다 15만 개의 ClinVar/HGMD 미스센스 변이를 병원성 또는 양성으로 분류하고 28개의 딥 돌연변이 스캔 데이터 세트의 측정값을 예측하는 데 더 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 인프레임 삽입 및 정지 획득과 같은 더 복잡한 코딩 변이에도 일반화될 수 있었습니다.

이러한 연구 결과는 단백질 언어 모델이 변이 효과를 예측하는 데 효과적이고 정확하며 일반적인 접근 방법임을 입증합니다. 이는 앞으로 의학 연구와 치료에 큰 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 특정 질병과 관련된 유전자의 변이를 미리 예측하고, 이에 대한 맞춤형 치료법을 개발할 수 있게 될 것입니다. 또한, 개인의 유전자 정보를 분석하여 건강 상태를 모니터링하고 예방하는 데도 활용될 수 있습니다.

chatGPT

이번 블로그 포스트에서는 2023년 9월 *Nature Genetics*에 발표된 연구 내용을 쉽고 간단하게 설명해 드리려고 합니다. 이 연구는 인간 유전자에서 발생할 수 있는 모든 미스센스 변이(missense variants)가 우리 건강에 미치는 영향을 예측하는 방법을 다룹니다. 미스센스 변이는 유전자 변이의 한 형태로, 단백질을 구성하는 아미노산이 바뀌면서 질병을 일으킬 수 있습니다. 이번 연구에서는 ESM1b라는 단백질 언어 모델을 이용해 이 변이가 우리 몸에 어떤 영향을 줄 수 있는지 예측하는 방법을 제시했습니다.

### 연구의 배경

유전자 변이는 사람마다 다르게 나타날 수 있고, 이 중 일부는 질병을 일으킬 수 있습니다. 특히 미스센스 변이는 단백질의 기능에 영향을 미칠 수 있어서 많은 질병과 관련이 있는데요. 예를 들어, 암이나 유전병과 같은 질환은 단백질의 기능이 제대로 작동하지 않아서 발생할 수 있습니다. 그러나 현재까지는 유전자 변이가 실제로 어떤 영향을 미치는지 명확하게 예측하기 어려웠습니다. 기존 방법은 단백질의 특정 부분만 분석하거나, 비슷한 단백질 서열에만 의존하기 때문에 한계가 있었습니다.

### 연구에 사용된 도구

이번 연구에서 사용된 ESM1b는 6억 5천만 개의 매개변수를 가진 대규모 단백질 언어 모델입니다. 이 모델은 약 2억 5천만 개의 단백질 서열을 학습해서, 단백질 서열이 어떻게 구조와 기능을 결정하는지 파악할 수 있습니다. 이렇게 학습된 모델을 통해 약 450만 개의 미스센스 변이를 분석했습니다. 이 모델의 특징은 단백질 서열의 일부분만 분석하는 것이 아니라, 전체 서열을 고려할 수 있다는 점입니다.

### 연구 결과

이 연구에서 밝혀진 주요 결과는 다음과 같습니다.

1. **미스센스 변이 예측**: 연구진은 인간 유전자에서 발생할 수 있는 모든 미스센스 변이를 분석하여, 그 중 병을 일으킬 가능성이 높은 변이와 그렇지 않은 변이를 분류했습니다. 약 15만 개의 변이에 대해 기존 방법보다 더 높은 정확도로 병리학적 영향을 예측할 수 있었습니다.

2. **특정 단백질 아이소폼(isoform)에서만 손상되는 변이**: 약 200만 개의 변이가 특정 단백질 아이소폼에서만 손상을 일으키는 것으로 나타났습니다. 단백질은 다양한 형태로 존재할 수 있는데, 같은 유전자 변이도 어떤 형태에서는 문제가 되지만 다른 형태에서는 그렇지 않을 수 있습니다.

### 우리의 삶에 미칠 영향

이 연구는 우리가 유전자 변이를 더 정확하게 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 유전적 검사를 통해 알게 된 변이가 병을 일으킬 가능성이 높은지, 아니면 단순한 변이인지 더 쉽게 판단할 수 있게 될 것입니다. 또한, 특정 변이가 질병을 일으키는지 아닌지 더 정확히 알 수 있기 때문에, 의사들은 환자에게 더 적절한 치료 방법을 제공할 수 있습니다.

이 기술은 유전자 변이로 인해 발생하는 질병을 진단하고 치료하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 암이나 희귀 질환과 같은 복잡한 유전적 질환을 진단하는 데 더 빠르고 정확한 도구로 사용될 수 있으며, 이는 환자들이 더 나은 치료를 받을 수 있도록 도울 것입니다.

이번 연구는 유전 정보 해석에 새로운 길을 열었으며, 앞으로 질병 진단과 개인 맞춤형 치료에 많은 기여를 할 것으로 기대됩니다.

NotebookLM

##  단백질 언어 모델을 이용한 질병 변이 예측: ESM1b

**들어가며:**

우리 몸의 유전 정보를 담고 있는 DNA는 생명 현상 유지에 중요한 역할을 합니다. DNA에는 단백질을 만드는 정보가 담겨 있으며, 이 정보에 따라 다양한 단백질이 생성되어 우리 몸의 기능을 조절합니다. 하지만, DNA 정보에 변이가 발생하면 비정상적인 단백질이 만들어져 질병을 일으킬 수 있습니다. 이러한 질병을 유전 질환이라고 합니다.

최근 과학자들은 DNA 변이가 단백질에 미치는 영향을 예측하는 연구를 활발하게 진행하고 있습니다. 이 연구는 유전 질환의 진단과 치료에 중요한 단서를 제공할 수 있습니다. 이번 블로그 글에서는 **ESM1b**라는 단백질 언어 모델을 사용하여 질병 변이 효과를 예측하는 **새로운 연구**를 소개하고자 합니다.

**연구 배경:**

인간 게놈에는 4억 5천만 개가 넘는 미스센스 변이가 존재할 수 있으며, 이 변이들은 단백질의 아미노산 서열을 변화시켜 단백질의 기능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 변이 중 일부는 질병을 유발하는 반면, 다른 변이는 아무런 영향을 미치지 않거나 심지어 유익한 경우도 있습니다. 따라서 어떤 변이가 질병을 유발하는지 예측하는 것은 매우 중요하며, 이를 **변이 효과 예측 (Variant Effect Prediction, VEP)**이라고 합니다.

기존의 VEP 방법들은 주로 단백질의 진화적 정보를 활용하는 상동성 기반 방법을 사용해왔습니다. 하지만, 이러한 방법들은 충분한 진화적 정보가 없는 경우 예측 정확도가 떨어지는 한계점을 가지고 있었습니다. 

**새로운 접근 방식: 단백질 언어 모델**

이번 연구에서는 **ESM1b**라는 단백질 언어 모델을 사용하여 VEP의 정확도를 향상시키는 새로운 접근 방식을 제시했습니다. 단백질 언어 모델은 대량의 단백질 서열 데이터를 학습하여 아미노산 서열 간의 복잡한 관계를 파악합니다. 이를 통해 ESM1b는 기존 방법들보다 더 정확하게 질병을 유발하는 변이를 예측할 수 있습니다.

**연구 결과:**

연구팀은 ESM1b를 사용하여 ClinVar와 HGMD 데이터베이스에 등재된 다양한 유전 질환 변이들을 분석했습니다. 그 결과, ESM1b는 기존의 상동성 기반 방법들보다 **높은 정확도로 병원성 변이를 예측**하는 것으로 나타났습니다. 

**더 나아가 ESM1b는:**

* **모든 가능한 미스센스 변이의 효과 예측**: 상동성 기반 방법들과 달리, ESM1b는 충분한 진화적 정보가 없는 경우에도 모든 가능한 미스센스 변이의 효과를 예측할 수 있습니다. 

* **다양한 단백질 이소폼의 변이 효과 평가**:  ESM1b는 단백질의 서로 다른 형태인 이소폼을 고려하여 변이의 효과를 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다.

* **복잡한 코딩 변이 예측**: ESM1b는 단일 아미노산 변화뿐만 아니라, 인프레임 인델 및 정지획득과 같은 더욱 복잡한 코딩 변이도 예측할 수 있습니다.

**우리 삶에 미치는 영향:**

본 연구는 단백질 언어 모델이 VEP에 효과적으로 사용될 수 있음을 보여주었으며, 이는 유전 질환 연구에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 특히, **개인별 맞춤형 의료 시대**에 더욱 중요해질 **유전체 분석** 분야에 큰 도움을 줄 수 있습니다.  

* **정확한 질병 진단**:  ESM1b를 이용하면 기존 방법으로는 알 수 없었던 질병 유발 변이를 찾아내어 질병 진단율을 높일 수 있습니다. 

* **새로운 치료법 개발**:  ESM1b를 통해 질병을 유발하는 단백질 변이를 정확하게 파악함으로써, 이를 표적으로 하는 새로운 치료법 개발에 활용될 수 있습니다.

* **희귀 질환 치료**: 특히, 희귀 질환의 경우 원인 유전자를 찾는 것이 매우 어려운데, ESM1b를 이용하면  **희귀 질환의 진단 및 치료에 큰 도움**이 될 수 있습니다.

**결론:**

본 연구는 단백질 언어 모델 ESM1b를 이용한 질병 변이 예측 연구를 소개했습니다. ESM1b는 기존 방법보다 정확하고 다양한 변이를 예측할 수 있으며, 이를 통해 유전 질환 연구 및 개인 맞춤형 의료 시대에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 

이 논문에서 사용한 ESM1b 모델은 ESM, Evolutionary Scale Modeling에서 파생된 모델로 자세한 내용은 esm github에 방문하시면 더 잘 확인 하실 수 있습니다. 여튼 단백질 언어 모델을 통한 모든 가능한 질병 변이 예측이라고 제목을 달았지만 정확히는 missense로 인한 질병 변이 예측만 가능합니다. 좀더 확장하자면... mRNA의 stop gain, stop loss에 대한 질병의 예측은 가능하겠지만 그외 DNA의 차이로 생기는 문제는 예측하지 못한다는... 한계는 있습니다. 그래도 단백질로 translation되는 부위에서의 문제라도 예측 할 수 있다는 것도 엄청난것이긴 합니다. alphamissense도 그렇고 점점 좋은 예측 tool들이 나와주기에 활용만 잘 하면 될 것 같습니다. :)

출처: @wm_ohmygirl

식이요법과 장내 미생물의 복잡 미묘한 관계에 대해서 알아보자

오늘은 식이요법과 장내미생물과의 관계에 대해서 알아본 2021년 논문을 한번 가져와봤습니다. The complexities of the diet-microbiome relationship: advances and perspectives 으로장내미생물과 식이요법이 관계없지는 않지만 절대적이지도... 절대적이지는 않지만.. 그렇다고 영향이 없는것은 아닌... 아놔 너무 케바케 사바사로 결과에 영향을 주는 외부 요인들이 너무 많은것이 문제인듯 합니다.

DOI: 10.1186/s13073-020-00813-7 

clova-x

제목: 식이요법과 장내 미생물의 놀라운 관계

안녕하세요! 오늘은 조금 색다른 주제를 다뤄보려고 해요. 바로 우리가 먹는 음식과 장 속에 살고 있는 미생물들의 관계에 대한 이야기인데요.

우리 장 속에는 수많은 미생물들이 살고 있다는 거, 알고 계셨나요? 이 미생물들은 우리가 먹는 음식에 따라 종류와 수가 달라지며, 우리 건강에도 큰 영향을 미친답니다. 놀랍죠?

최근 연구에 따르면, 우리가 먹는 음식은 장 속 미생물의 종류와 수를 변화시킬 뿐만 아니라, 이 미생물들이 만들어내는 물질에도 영향을 미친다고 해요. 이 물질들은 다시 우리 몸에 흡수되어 건강에 영향을 미치는데, 예를 들어, 장 건강에 도움이 되는 비타민이나 영양소를 만들어내기도 하고, 반대로 해로운 물질을 제거하는 역할을 하기도 해요.

그렇다면, 어떤 음식을 먹어야 장 속 미생물이 건강해지고, 우리 몸도 건강해질까요? 이 논문에서는 다양한 식이 패턴과 장내 미생물 군집의 상관관계를 분석하고, 이를 통해 개인 맞춤형 영양 조언을 제공할 수 있는 방법을 모색하고 있어요. 아직은 연구가 진행 중이지만, 머지않아 나에게 딱 맞는 맞춤형 영양 식단을 제공받을 수 있는 날이 올지도 몰라요!

또, 이 논문에서는 식이 데이터 수집의 어려움, 다양한 요인의 상호작용 등 식이요법과 장내 미생물 연구의 복잡성과 도전에 대해서도 다루고 있는데요. 이런 어려움들을 극복하고, 더 정확하고 표준화된 연구 방법을 개발하는 것이 중요하다고 강조하고 있어요.

아직은 생소한 분야이지만, 식이요법과 장내 미생물의 관계는 우리 건강에 매우 중요한 역할을 하고 있어요. 앞으로의 연구를 통해 더 많은 사실들이 밝혀지고, 우리가 더 건강한 삶을 살 수 있게 되기를 기대해 봅니다.

chtaGPT

### 장내 미생물과 식단의 관계: 우리의 건강에 미치는 영향
최근 연구에 따르면, 우리의 **식단**이 **장내 미생물**(gut microbiota)과 밀접한 관련이 있으며, 이 관계가 건강 관리에 매우 중요하다고 합니다. 장내 미생물은 소화 기관에 사는 다양한 미생물 군집으로, 우리 몸의 면역 체계, 소화, 그리고 심지어 정신 건강에도 영향을 미치는 중요한 역할을 합니다. 그러면 어떻게 식단이 장내 미생물에 영향을 주고, 이 미생물들이 우리의 건강에 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아보겠습니다.
### 1. 장내 미생물과 건강의 연결고리
장내 미생물은 우리 몸 속에서 "작은 생태계"처럼 작용합니다. 수백 가지 종류의 미생물들이 상호작용하며, 이 중에는 **건강에 유익한 미생물**도 있고, **질병을 유발할 수 있는 미생물**도 있습니다. 건강한 장내 미생물 균형을 유지하는 것은 매우 중요한데, 이 균형이 깨지면 다양한 건강 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 최근 연구에서는 비만, 당뇨병, 심장병 등 여러 만성 질환과 장내 미생물의 불균형이 관련이 있다는 사실이 밝혀졌습니다.
### 2. 식단이 장내 미생물에 미치는 영향
식단은 장내 미생물의 구성과 활동에 큰 영향을 미칩니다. **영양소**가 장내 미생물에게 중요한 "먹이"가 되기 때문에, 우리가 무엇을 먹느냐에 따라 장내 미생물 군집이 변화합니다. 예를 들어, **섬유질이 풍부한 식단**은 건강한 미생물을 증가시키는 반면, **지방과 설탕이 많은 식단**은 해로운 미생물을 증가시킬 수 있습니다.
- **지중해식 식단**처럼 채소, 과일, 견과류, 올리브 오일을 많이 섭취하는 식단은 장내 미생물 다양성을 높여서 건강을 증진시키는 데 도움이 됩니다.
- 반면, **가공식품**이 많은 서구식 식단은 장내 미생물의 다양성을 감소시키고, 염증 반응을 유발하는 경향이 있습니다.
### 3. 개인 맞춤형 식단의 가능성
이 논문에서 중요한 점은, **개인 맞춤형 식단**을 통해 장내 미생물의 균형을 조절하고 건강을 개선할 수 있다는 것입니다. 모든 사람의 장내 미생물 구성이 다르기 때문에, 같은 식단이 사람마다 다른 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 자신의 장내 미생물 상태에 맞춘 식단을 개발하면 더욱 효과적인 건강 관리가 가능할 것입니다.
연구자들은 아직 이 분야에서 표준화된 방법이 부족하지만, **메타볼로믹스**(metabolomics) 같은 최신 기술을 사용하여 미생물과 음식이 상호작용하는 방식에 대해 더 깊이 이해할 수 있다고 말합니다. 이러한 기술은 음식이 장내 미생물에 어떻게 분해되고, 그 과정에서 어떤 화학물질이 생성되는지 분석하는 데 도움을 줍니다.
### 4. 앞으로의 연구 과제
이 분야는 아직 연구 초기 단계에 있습니다. 연구자들은 장내 미생물과 식단의 관계를 더 잘 이해하기 위해 **장기적인 연구**와 **더 정교한 데이터 수집 방법**이 필요하다고 강조합니다. 예를 들어, **식단 기록의 정확성**을 높이고, 장내 미생물의 **유전자 분석**과 **대사 산물 분석**을 결합한 연구가 필요합니다.
또한, 식단뿐만 아니라 **생활 습관**, **지리적 위치**, **문화적 차이** 등이 장내 미생물에 미치는 영향도 무시할 수 없습니다. 이러한 복잡한 요소들을 고려한 연구가 이루어지면, 장내 미생물 연구는 우리의 건강을 개선하는 데 큰 도움을 줄 수 있을 것입니다.
### 결론
장내 미생물과 식단의 관계는 우리의 건강을 이해하는 데 중요한 열쇠가 될 수 있습니다. 미래에는 개인의 장내 미생물 상태를 기반으로 한 맞춤형 식단이 보편화될 가능성이 있으며, 이를 통해 질병을 예방하거나 관리할 수 있는 방법이 개발될 것입니다. 따라서, 우리 몸 안의 작은 생태계를 잘 이해하고, 건강한 식습관을 유지하는 것이 중요합니다. 앞으로 더 많은 연구가 이루어지면, 우리는 장내 미생물과 식단을 통해 더욱 건강한 삶을 살 수 있을 것입니다.

NotebookLM

## **식이요법과 장내 미생물: 복잡한 관계 파헤치기**

최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라, 장내 미생물과 식이요법의 연관성에 많은 이목이 집중되고 있습니다. 하지만 복잡한 인간의 몸과 미생물의 세계는 단순한 연구로는 그 관계를 명확하게 밝히기 어렵습니다. 이번 블로그 글에서는 일반인도 이해하기 쉽도록 최근 연구 결과를 바탕으로 식이요법과 장내 미생물의 관계를 **자세히 살펴보고, 앞으로 연구가 나아가야 할 방향**에 대해 소개하겠습니다.

### **1. 장내 미생물: 우리 몸속의 작은 우주**

우리 장 속에는 수백 조 마리의 미생물이 살고 있으며, 이들을 통틀어 **장내 미생물**이라고 합니다. 이들은 마치 하나의 우주처럼 복잡한 생태계를 이루며 서로 영향을 주고받으며, **우리 몸의 다양한 기능에 영향**을 미칩니다.

* **다양성**: 장내 미생물은 개인마다 구성이 다르며, 같은 사람이라도 시간에 따라 변화합니다. 

    * 이러한 **개인의 특수성** 때문에 표준화된 연구 방식을 적용하기 어려우며 결과 해석에도 주의가 필요합니다.

* **상호작용**: 장내 미생물은 서로 경쟁하고 협력하며 균형을 유지하며, 숙주인 인간의 세포 활동에도 영향을 미칩니다.

* **시간적 변화**:  장내 미생물은 하루 주기, 계절, 식습관 변화 등에 따라 **끊임없이 변화**합니다. 

    * 따라서 단편적인 정보보다는 **장기적인 관점에서의 연구**가 필요합니다. 

* **공간적 구성**: 장내 미생물은 장 내에서도 특정 위치에 따라 군집을 이루며 살아갑니다. 

    * 예를 들어, 산소를 싫어하는 혐기성 세균은 장 내부에 주로 분포합니다.

    * 이처럼 **미생물의 공간적 분포** 또한 그 기능과 연관되어 있기 때문에 연구 과정에서 고려해야 할 중요한 요소입니다.

### **2. 식이요법: 장내 미생물에 영향을 주는 중요한 요인**

식이요법은 장내 미생물에 영향을 미치는 가장 중요한 환경적 요인 중 하나입니다.  하지만 식단은 개인마다, 문화권마다, 심지어 계절에 따라도 달라지기 때문에 연구에 어려움을 더합니다. 

* **다양한 영양소**: 우리가 먹는 음식에는 탄수화물, 단백질, 지방과 같은 다량 영양소뿐만 아니라 비타민, 무기질 같은 미량 영양소 등 **수많은 영양소가 함유**되어 있습니다.

* **식품의 조리법**:  같은 재료라도 **어떤 방식으로 조리하느냐에 따라 장내 미생물에 미치는 영향이 달라질 수 있습니다.** 예를 들어, 익힌 음식은 생으로 먹는 것보다 미생물 다양성을 감소시키는 것으로 보고되었습니다. 

* **식사 시간 및 빈도**:  언제, 얼마나 자주 식사를 하는지 또한 장내 미생물에 영향을 미칠 수 있습니다.

### **3. 식이요법 연구의 복잡성과 개선 방향**

식이요법과 장내 미생물 연구는 그 복잡성 때문에 많은 어려움에 직면해 있습니다. 하지만 최근 기술 발전과 함께 연구 방법 또한 끊임없이 발전하고 있습니다.

* **정확한 식단 정보 수집**:  

    * 현재까지는 **식사 기록, 24시간 회상법, 식품 빈도 조사** 등의 방법이 주로 사용되어 왔지만, **기억 오류, 보고 누락** 등의 문제점이 존재합니다.

    * 최근에는 **모바일 앱이나 웨어러블 기기를 활용**하여 실시간으로 식단 정보를 수집하는 방법이 개발되고 있습니다.

    * 하지만 이러한 방법 또한 **표준화된 프로토콜 및 검증**이 더 필요합니다.

* **다양한 요소 고려**:  

    * 식단과 장내 미생물 연구에서는 **식품의 종류, 조리법, 식사 시간 및 빈도** 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 

    * 특히 특정 영양소가 장내 미생물에 미치는 영향을 정확하게 파악하기 위해 **식품 매트릭스** 연구가 필요합니다.

* **연구 설계**: 

    * 현재 대부분의 연구는 **관찰 연구**에 의존하고 있지만, **인과 관계를 명확하게 밝히기 위해서는 무작위 대조 연구**가 더욱 필요합니다.

    * 또한 개인마다 다른 **장내 미생물의 특징**을 고려하여 개인 맞춤형 식단을 제시하는 **정밀 영양학** 분야의 발전이 기대됩니다.

### **4. 빅 데이터, 인공지능, 그리고 미래**

최근 급격히 발전하고 있는 **빅 데이터, 인공지능 기술**은 식이요법과 장내 미생물 연구에 새로운 가능성을 제시합니다.

* **방대한 데이터 분석**: 인공지능은 **복잡한 식단 정보와 장내 미생물 데이터를 효과적으로 분석**하고, 이를 기반으로 개인에게 최적화된 식단을 제시할 수 있습니다. 

* **새로운 상관관계 발견**: 빅 데이터 분석을 통해 기존 연구 방법으로는 알 수 없었던 **새로운 상관관계를 발견**하고, 질병 예방 및 치료에 활용할 수 있습니다. 

### **5. 결론: 더 건강한 미래를 향하여**

식이요법과 장내 미생물 연구는 **아직 밝혀지지 않은 부분이 더 많은 미지의 분야**입니다. 하지만 끊임없는 연구와 기술 발전을 통해, 언젠가 우리는 **장내 미생물을 조절하여 건강을 증진시키는 방법**을 찾을 수 있을 것입니다. 이를 위해서는 **다양한 분야의 전문가들이 협력**하여, 정확하고 심층적인 연구를 진행해야 합니다. 

결론은 상관관계는 있지만 아직 더 연구가 필요하다 . 아마.. 개인 정밀 맞춤으로 데이터 수집과 분석이 가능하게 되면.... 이게 되면 못하는게 어디 있겠냐가 정답일듯 :)

오늘 글에서 gemini가 제외된 이유는 답변을 못해서죠 :)

출처: @ye._.vely618

암 정복을 향한 Big Step, MSK-IMPACT

하브리다이제이션 캡쳐 방식의 패널의 바이블 MSK-IMPACT에 대한 논문 가져와봤습니다. Memorial Sloan Kettering-Integrated Mutation Profiling of Actionable Cancer Targets (MSK-IMPACT): A Hybridization Capture-Based Next-Generation Sequencing Clinical Assay for Solid Tumor Molecular Oncology

DOI: 10.1016/j.jmoldx.2014.12.006

gemini

MSK-IMPACT는 341개 핵심 암 유전자의 모든 엑손과 일부 인트론을 대상으로 하는 표적 심층 염기서열 분석을 위한 하이브리드 캡처 기반의 차세대 염기서열 분석 임상 검사입니다. 이 검사는 포르말린 고정 파라핀 포매 종양에서 수행되며 쌍을 이룬 종양 및 정상 샘플의 바코드 라이브러리를 캡처하고 염기서열을 분석하여 체세포 돌연변이를 식별합니다.

MSK-IMPACT의 개발과 검증은 2014년 12월 18일 미국 병리학회 및 분자 병리학 협회의 공식 저널인 The Journal of Molecular Diagnostics에 게재되었습니다.

## 1. 소개

MSK-IMPACT는 표적 염기서열 분석을 위해 341개 핵심 암 유전자의 모든 엑손과 일부 인트론을 대상으로 하는 하이브리드 캡처 기반의 차세대 염기서열 분석 임상 검사입니다. 이 검사는 포르말린 고정 파라핀 포매 종양에서 수행되며 쌍을 이룬 종양 및 정상 샘플의 바코드 라이브러리를 캡처하고 염기서열을 분석하여 체세포 돌연변이를 식별합니다.

## 2. 재료 및 방법

* **표적 패널 디자인 및 캡처 프로토콜:**

    * 341개 암 유전자의 모든 엑손과 일부 인트론을 대상으로 하는 DNA 프로브가 NimbleGen SeqCap 시스템을 사용하여 설계되었습니다.

    * 샘플 DNA는 Covaris E200 장비를 사용하여 분쇄되었습니다.

    * KAPA HTP 프로토콜과 Biomek FX 시스템을 사용하여 염기서열 라이브러리가 준비되었습니다.

    * 캡처된 염기서열 라이브러리는 Illumina HiSeq 2500 시스템에서 시퀀싱되었습니다.

    * 시퀀싱 출력은 맞춤형 분석 파이프라인을 사용하여 처리되어 단일 뉴클레오티드 변이(SNV), 짧은 삽입/결실(indel), 복제수 변이(CNV), 구조적 재배열이 검출되었습니다.

* **검증:**

    * 284개의 종양 샘플에서 이전에 알려진 SNV와 indel이 검증되었습니다.

    * 재현성은 샘플 반복과 샘플 내 반복으로 평가되었습니다.

    * 저빈도 변이의 검출 한계는 핫스팟 돌연변이의 경우 약 2%, 핫스팟이 아닌 돌연변이의 경우 약 5%였습니다.

    * CNV와 구조적 재배열은 또한 신뢰성 있게 검출되었습니다.

## 3. 결과

MSK-IMPACT는 341개 암 유전자의 체세포 돌연변이를 높은 정확도와 감도로 검출할 수 있습니다. 쌍을 이룬 종양 및 정상 샘플의 분석은 체세포 돌연변이의 명확한 검출을 가능하게 하여 치료 결정에 도움을 줍니다.

## 4. 의의 및 고찰

MSK-IMPACT는 종양 유전체학의 혁신으로서, 암 유전자에 대한 포괄적인 프로파일링을 가능하게 합니다. 이는 암 환자의 치료에 혁명을 일으킬 수 있으며, 더 나은 치료법을 개발하고, 환자의 예후를 개선할 수 있는 가능성을 제공합니다.

## 5. MSK-IMPACT 검사를 왜 해야 하는가?

MSK-IMPACT는 암 환자의 치료에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 도구입니다. 이 검사는 암 유전자에 대한 포괄적인 프로파일링을 가능하게 하여, 암 환자의 치료에 대한 더 나은 이해와 더 나은 치료법의 개발을 가능하게 합니다.

MSK-IMPACT 검사는 암 환자에게 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다.

* 더 나은 치료법의 개발: MSK-IMPACT 검사는 암 환자의 유전자 돌연변이를 식별하여, 이에 맞는 더 나은 치료법을 개발할 수 있습니다.

* 더 나은 예후: MSK-IMPACT 검사는 암 환자의 유전자 돌연변이를 식별하여, 이를 통해 암 환자의 예후를 예측할 수 있습니다.

* 더 나은 삶의 질: MSK-IMPACT 검사는 암 환자의 유전자 돌연변이를 식별하여, 이를 통해 암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다.

MSK-IMPACT 검사는 암 환자에게 큰 희망을 주는 검사입니다. 이 검사는 암 환자의 치료에 혁명을 일으킬 수 있으며, 암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

이상으로 MSK-IMPACT 검사에 대해서 알아보았습니다. 이 검사는 암 환자의 치료에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 도구입니다. MSK-IMPACT 검사는 암 환자에게 더 나은 치료법을 개발하고, 더 나은 예후를 예측하고, 더 나은 삶의 질을 향상시킬 수 있는 가능성을 제공합니다.

clova-x

이 연구는 Memorial Sloan Kettering Cancer Center에서 개발한 MSK-IMPACT라는 암 유전자 패널에 대한 내용을 담고 있습니다. 이 연구의 배경은 최근 암 진단과 치료에 있어서 유전자 분석의 중요성이 증가하면서, 보다 정확하고 민감한 유전자 분석법이 필요해진 것입니다.

실험에 사용된 재료와 샘플은 종양과 정상 조직에서 추출한 DNA입니다. 이 DNA를 라이브러리로 변환하여 분석에 사용하였습니다. 시료 준비 과정에서는 DNA 추출, 라이브러리 변환, hybridization capture를 수행하여 원하는 유전자 부위를 선택적으로 증폭시켰습니다.

분석 과정에서는 차세대 시퀀서를 사용하여 증폭된 유전자를 시퀀싱하고, 이를 분석하여 돌연변이 여부를 확인하였습니다. 이 분석법은 높은 정확도와 민감도를 가지고 있으며, 기존의 암 유전자 패널보다 더 많은 유전자를 포함하고 있어, 보다 포괄적인 분석이 가능합니다.

실험 결과, MSK-IMPACT는 종양 유래의 돌연변이를 정확하고 민감하게 검출할 수 있었습니다. 또한, 기존의 암 유전자 패널보다 더 많은 유전자를 포함하고 있어, 다양한 종류의 암을 진단하고 치료하는 데 활용될 수 있다는 것을 확인하였습니다.

이러한 결과를 바탕으로, MSK-IMPACT 검사는 암 환자의 진단과 치료에 있어서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 검사를 통해 종양의 유전적 특성을 파악하여 맞춤형 치료를 제공하거나, 예후를 예측할 수 있습니다. 또한, 기존의 검사로는 발견하기 어려운 돌연변이를 검출하여, 암 치료의 효과를 높이는 데에도 기여할 수 있습니다.

따라서, 생명공학을 전공하지 않은 일반인들도 자신의 건강과 미래를 위해 MSK-IMPACT 검사에 대해 관심을 가지고, 필요한 경우에는 적극적으로 검사를 받는 것이 좋습니다.

chatGPT

이번 연구는 암 치료에 중요한 정보를 제공하는 **MSK-IMPACT** 검사에 대해 설명합니다. 이 검사는 암 환자의 종양에서 나타나는 **돌연변이**를 정확하게 찾아내어 맞춤형 치료를 가능하게 합니다. 암은 세포가 정상적으로 자라지 않고, 계속해서 증식하는데, 이런 과정을 일으키는 여러 유전자 변이가 종양 세포 안에 존재할 수 있습니다. **MSK-IMPACT** 검사는 이러한 변이를 찾아내어 환자 개개인에게 맞는 치료 방법을 제시하기 위해 개발되었습니다.

### 연구 배경

암 치료에서 최근 중요한 흐름은 환자의 유전자 변이를 기반으로 치료를 결정하는 방식입니다. 이는 **정밀 의료**라고 불리며, 각 환자의 종양에서 어떤 유전자 변이가 발생했는지에 따라 치료 방법을 달리하는 것입니다. 이를 위해 **MSK-IMPACT** 검사는 341개의 주요 암 관련 유전자를 분석하여 어떤 변이가 발생했는지 알아냅니다. 이를 통해 **암세포의 특성**을 더 잘 이해하고, 효과적인 **표적 치료제**를 선택할 수 있습니다.

### 실험 재료 및 샘플

이 검사는 암 환자의 **고형 종양**(신체의 고정된 위치에서 발생하는 종양)에서 **포르말린으로 고정된 파라핀에 담긴 조직**(FFPE 샘플)을 이용합니다. 암 환자의 **종양 샘플**뿐만 아니라, **정상 조직 샘플**도 함께 분석하여 체세포 돌연변이, 즉 정상 조직에는 없고 암 조직에만 있는 변이를 정확히 찾아냅니다. 이러한 방식은 치료 결정을 더 정확하게 하는 데 도움을 줍니다.

### 실험 준비 및 분석 방법

1. **샘플 준비**: 종양 조직과 정상 조직에서 DNA를 추출하여 이 샘플을 분석할 준비를 합니다.

2. **유전자 분석**: **차세대 시퀀싱(NGS)** 기술을 사용하여 341개의 유전자 엑손(유전자가 단백질로 변환되는 부분)과 인트론(유전자 비활성 영역)에서 발생한 변이를 분석합니다. 이때 특수한 **바코드**를 사용하여 각 환자의 샘플을 구분합니다.

3. **데이터 분석**: 분석된 데이터를 바탕으로 **유전적 돌연변이**를 찾아내고, 이를 기반으로 환자에게 적합한 치료법을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 유전자 변이가 있는 환자에게는 그 변이에 맞춘 **표적 항암제**를 사용할 수 있습니다.

### 실험 결과 및 의의

이 검사는 **종양과 정상 조직**을 비교하여 **유전자 변이**를 정확하게 검출하는 데 성공했습니다. 또한, 저빈도의 변이도 감지할 수 있어 암세포 안의 작은 변이까지 찾아내는 데 매우 유용합니다. **유전자 복제 수 변이**와 **구조적 재배열**(유전자가 엉뚱한 위치로 이동하거나 바뀌는 현상)도 신뢰성 있게 탐지했습니다. 이로 인해 환자들은 더 정확한 진단과 적합한 치료 방법을 받을 수 있게 됩니다.

### MSK-IMPACT 검사의 필요성

암은 매우 복잡하고 다양한 형태로 나타나기 때문에, **모든 환자에게 동일한 치료법을 적용하는 것은 한계**가 있습니다. 각 환자의 유전자 변이에 맞춘 치료가 필요한데, **MSK-IMPACT** 검사는 이 과정에서 중요한 정보를 제공합니다. 이 검사를 통해 **정확한 돌연변이 분석**이 가능하며, 이를 바탕으로 환자에게 최적화된 치료를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 돌연변이가 발견되면 그에 맞는 항암제나 임상 시험에 참여할 수 있는 기회를 얻게 되는 것입니다.

따라서, **MSK-IMPACT** 검사는 암 치료에 있어 매우 중요한 도구이며, 환자들이 보다 개인 맞춤형 치료를 받을 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

NotebookLM

## MSK-IMPACT 검사: 암 치료의 새로운 길을 열다

### 개요: 암 치료의 미래, 개인 맞춤형 정밀 의료

암 치료는 최근 몇 년 동안 획기적인 발전을 거듭해왔습니다. 특히, 암을 유발하는 특정 유전자 변이를 표적으로 하는 **표적 치료법**의 등장은 많은 암 환자들에게 새로운 희망을 안겨주었습니다. 하지만 이러한 표적 치료법은 특정 유전자 변이를 가진 환자들에게만 효과적이기 때문에 치료 효과를 극대화하기 위해서는 **개별 환자의 암 유전자 변이를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요합니다.**

### MSK-IMPACT 검사: 341개 암 유전자 분석으로 최적의 치료법 제시

**MSK-IMPACT (Memorial Sloan Kettering-Integrated Mutation Profiling of Actionable Cancer Targets)** 검사는 이러한 **개인 맞춤형 정밀 의료**를 실현하기 위해 개발된 차세대 염기서열 분석법입니다. 이 검사는 **고형 종양**에서 채취한 **포르말린 고정 파라핀 내장(FFPE) 종양 샘플**에서 **341개의 핵심 암 유전자**를 분석하여 환자에게 **가장 적합한 표적 치료법**을 찾아내고, 임상 시험 참여 기회를 충족하는지 판단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

### MSK-IMPACT 검사의 작동 방식: 하이브리드 포착 기반 차세대 시퀀싱 기술

MSK-IMPACT 검사는 **하이브리드 포착 기반 차세대 시퀀싱(NGS)** 기술을 사용합니다. 이 기술은 기존의 유전자 검사 방법보다 **훨씬 빠르고 정확하게** 유전자 변이를 검출할 수 있습니다.

1. **샘플 준비**: 환자의 종양 조직에서 DNA를 추출하고, MSK-IMPACT 검사를 위해 **라이브러리**를 구축합니다. 라이브러리는 DNA를 작은 조각으로 잘라 시퀀싱에 적합하게 준비한 것입니다.

2. **하이브리드 포착**: 특정 유전자 서열을 탐침으로 사용하여 341개 암 유전자에 해당하는 DNA 조각만을 선택적으로 **포착**합니다. 이 과정은 마치 수많은 책 중에서 특정 페이지만 골라내는 것과 유사합니다.

3. **시퀀싱**: 포착된 DNA 조각의 염기서열을 **해독**합니다. 이때, 환자의 샘플과 정상 샘플을 동시에 분석하여 종양에서만 특이적으로 발생한 **체세포 돌변변이**를 구별합니다.

4. **데이터 분석**: 해독된 염기서열 데이터를 분석하여 유전자 변이를 검출하고, 그 변이가 암의 발생, 진행, 약물 반응 등에 미치는 영향을 예측합니다.

### MSK-IMPACT 검사의 장점: 높은 정확도와 민감도, 그리고 포괄적인 분석

MSK-IMPACT 검사는 광범위한 분석 검증을 통해 **높은 정확도와 민감도, 그리고 뛰어난 재현성**을 입증했습니다. 

* **높은 정확도와 민감도**: MSK-IMPACT 검사는 암 유발 유전자 변이를 매우 정확하게 검출할 수 있으며, 기존 검사 방법으로는 검출하기 어려웠던 **낮은 비율의 변이도 검출**할 수 있습니다.

* **뛰어난 재현성**: 동일한 샘플을 여러 번 검사했을 때 **일정한 결과**를 얻을 수 있으며, 이는 검사 결과의 신뢰성을 보장합니다.

* **포괄적인 분석**: 단일 검사로 **341개의 암 유전자**를 동시에 분석하여 광범위한 유전 정보를 제공하기 때문에 환자에게 **가장 적합한 치료법**을 찾는 데 도움이 됩니다.

### MSK-IMPACT 검사의 중요성: 개인 맞춤형 정밀 의료 시대의 필수 검사

MSK-IMPACT 검사는 단순히 유전자 변이를 검출하는 것을 넘어 **환자 개개인에게 최적화된 치료법**을 제시하는 데 도움을 주는 중요한 검사입니다. 

* **표적 치료제 선택**: 특정 유전자 변이를 표적으로 하는 **표적 치료제**는 그 변이를 가진 환자에게만 효과가 있으므로, MSK-IMPACT 검사를 통해 환자에게 **가장 적합한 표적 치료제를 선택**할 수 있습니다.

* **임상 시험 참여 기회 제공**: MSK-IMPACT 검사 결과를 토대로 특정 유전자 변이를 가진 환자를 대상으로 하는 **임상 시험**에 참여할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

* **예후 예측 및 질병 관리**: 특정 유전자 변이는 암의 진행 경과나 예후와 관련이 있을 수 있으며, MSK-IMPACT 검사는 이러한 정보를 제공하여 환자의 **예후 예측 및 질병 관리**에 도움을 줄 수 있습니다.

### 결론: MSK-IMPACT 검사, 암 정복을 향한 큰 걸음

MSK-IMPACT 검사는 기존의 암 치료 패러다임을 바꾸는 혁신적인 검사 방법입니다. 이 검사를 통해 환자들은 자신에게 **가장 적합한 치료법**을 선택하고, **더 나은 치료 결과**를 기대할 수 있게 되었습니다. MSK-IMPACT 검사는 **개인 맞춤형 정밀 의료** 시대의 도래를 알리는 중요한 지표이며, 암 정복을 향한 큰 걸음이라고 할 수 있습니다. 

아.. LLM이 제목들을 잘 짓네요.. 음.. 약간 규칙이 있는 듯 하긴 한데..

논문이 발표된지 벌써 10년이 흘렀고 그 사이 Foundation Medicine과 같은 걸출한 경쟁자들이 나왔지만 NGS 암패널의 Steady Seller는 단연 MSK-IMPACT이지 않나해서 한번 올려봤습니다. :)

출처: @ye._.vely618

개인프로젝트 -주식정보를 모아보자-

이전에 파이썬 모듈인 yfinance를 사용한 파이썬 스크립트를 github에 업로드한 적이 있었는데.. 오늘은 살짝 업데이트를 해보았습니다.

기존에는 스크립트를 실행하기 전에 주식정보의 업데이트 기간을 직접 수정했었는데 이번에는 sqlite3에 저장되어 있는 정보를 기준으로 최신 자료가 아닐 때만 업데이트 하도록 수정했습니다.

뭐.. 물룬 chatGPT에게 이런 기능의 코드를 작성해줘 라고 하니 뚝딱 나오더라구요.

거기서 필요한 내용만 수정해서(거의 99.99% 동일) github에 첫 finance 프로젝트 코드를 업데이트 했습니다. 

물론 자동화 루틴에 airflow라는... 좋은 툴이 있기는 하지만.. 

개인 프로젝트 작업이다보니 그냥 시스템을 사용하기전에 한번 클릭해서 사용할 수 있도록 코드를 수정했다는 것에 만족하고 있습니다. :)

오늘 코드는

update_stock.py: Yahoo Finance에서 미국 주식 Ticker로 주식 정보를 저장하는 스크립트

update_stock.KR.py: Yahoo Finance에서 한국 주식 정보를 저장하는 스크립트

입니다.

출처: @ye._.vely618

AI 기반 병리학 진단 도우미의 등장, PathChat!!

오늘은 AI기반 병리학 진단 도우미인 PathChat를 개발한 논문을 들고와봤습니다. 논문은 A multimodal generative AI copilot for human pathology 이고, 오늘 포스트의 제목은 chatGPT가 뽑아줬습니다.

DOI: 10.1038/s41586-024-07618-3

gemini

**PathChat은 어떻게 만들어졌을까요?**

PathChat은 엄청난 양의 데이터를 학습하여 만들어졌습니다. 연구팀은 100,000개 이상의 슬라이드에서 약 1억 개의 병리학 이미지를 수집하고, 이를 바탕으로 인공지능 모델을 학습시켰습니다. 또한, 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 이용하여 이미지와 텍스트를 연결하는 방법을 학습했습니다.

**학습 방법은 어떻게 이루어졌을까요?**

1. **자기 지도 학습:** 먼저, 인공지능 모델은 스스로 데이터를 학습하여 이미지의 특징을 파악했습니다.

2. **비전-언어 사전 학습:** 이미지와 텍스트를 연결하여 이미지가 나타내는 내용을 이해하도록 학습했습니다.

3. **미세 조정:** 실제 병리학 데이터를 이용하여 모델의 성능을 향상시켰습니다.

**자기 지도 학습**

자기 지도 학습은 인공지능이 스스로 데이터를 학습하는 방법입니다. 이 방법은 인공지능이 데이터의 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있도록 도와줍니다. PathChat의 자기 지도 학습 과정에서는 인공지능이 100,000개 이상의 슬라이드에서 약 1억 개의 병리학 이미지를 학습했습니다.

**비전-언어 사전 학습**

비전-언어 사전 학습은 인공지능이 이미지와 텍스트를 연결하는 방법을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서는 인공지능이 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 학습했습니다. 이를 통해 인공지능은 이미지가 나타내는 내용을 텍스트로 표현할 수 있게 되었습니다.

**미세 조정**

미세 조정은 인공지능이 실제 병리학 데이터를 이용하여 성능을 향상시키는 과정입니다. 이 과정에서는 인공지능이 다양한 병리학 질문에 대해 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있도록 학습했습니다.

**PathChat의 결과는 어땠을까요?**

PathChat은 다양한 병리학 질문에 대해 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있었습니다. 특히, 병리학 이미지를 분석하고 질병을 진단하는 데 있어 뛰어난 성능을 보였습니다.

**PathChat과 같은 인공지능은 어떻게 발전할까요?**

* **더욱 정확한 진단:** 더 많은 데이터를 학습하고, 더욱 복잡한 모델을 개발함으로써 진단의 정확도를 높일 수 있습니다.

* **다양한 질병 진단:** 암뿐만 아니라 다른 질병에도 적용될 수 있도록 모델을 확장할 수 있습니다.

* **개인 맞춤형 치료:** 환자의 유전체 정보와 병리학 정보를 결합하여 개인에게 맞는 치료법을 제시할 수 있습니다.

**우리 생활에 어떻게 유용하게 될까요?**

* **조기 진단:** 질병을 조기에 발견하여 치료 효과를 높일 수 있습니다.

* **의료 비용 절감:** 불필요한 검사를 줄이고, 치료 효율성을 높여 의료 비용을 절감할 수 있습니다.

* **의료 접근성 향상:** 병원에 방문하지 않고도 인공지능을 통해 질병에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

**결론**

PathChat과 같은 인공지능은 병리학 분야에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로 인공지능은 의료 분야에서 더욱 중요한 역할을 수행하며, 우리의 건강한 삶에 기여할 것입니다.

NotebookLM

## AI 기반 병리학 진단 도우미, PathChat

**PathChat은 인간 병리학을 위한 멀티모달 생성 AI 보조 도구입니다.** 이는 쉽게 말해, PathChat은 의료 영상과 텍스트 정보를 동시에 이해하고, 마치 의사와 대화하듯 질문하면 전문적인 답변을 제공하는 AI 모델입니다. PathChat을 개발하게 된 배경에는 최근 병리학 분야의 두 가지 중요한 기술 발전이 있습니다.

**첫째, 디지털 슬라이드 스캐닝 기술의 발달과 이를 이용한 병리학 이미지 데이터의 축적입니다.** 과거 현미경을 통해서만 관찰 가능했던 병리학 슬라이드를 디지털 이미지로 변환하여 저장하고 분석할 수 있게 되면서, 이러한 방대한 데이터를 학습에 활용할 수 있게 되었습니다.

**둘째는, 자연어 처리(NLP) 기술의 비약적인 발전, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장입니다.** ChatGPT와 같은 LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. PathChat은 이러한 LLM을 기반으로, 여기에 병리학 이미지를 함께 분석할 수 있는 멀티모달 기능을 더하여 개발되었습니다.

PathChat을 만들기 위해 연구팀은 엄청난 양의 데이터와 정교한 학습 방법을 사용했습니다. 먼저, 10만 개가 넘는 슬라이드에서 얻은 1억 개 이상의 조직학 이미지 패치로 학습된 최첨단 비전 인코더인 UNI3을 사용했습니다. UNI3는 자가 지도 학습을 통해 이미지의 중요한 특징을 스스로 학습할 수 있습니다.

다음으로, UNI3에 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 추가로 학습시켜 이미지 정보와 텍스트 정보를 연결하는 능력을 향상시켰습니다. 즉, 특정 이미지에 대한 전문가의 설명을 함께 학습함으로써, AI 모델이 이미지의 내용을 텍스트로 표현하는 법을 배우도록 한 것입니다.

마지막으로, 130억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델인 Llama 2를 사용하여, 앞서 학습된 비전 인코더와 연결했습니다. 이 연결을 통해 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합되어 LLM에서 처리될 수 있습니다. 이렇게 만들어진 모델에 45만 개 이상의 다양한 지침과 질문-답변 쌍으로 구성된 데이터 세트를 사용하여 PathChat을 미세 조정했습니다. 이 과정을 통해 PathChat은 병리학 이미지와 텍스트를 이해하고 복잡한 질문에 답변하는 법을 배우게 됩니다.

**PathChat은 다양한 분야에서 그 성능을 입증했습니다.** 먼저, 다양한 장기 및 질병 모델의 사례에서 얻은 다중 선택 진단 질문에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 즉, 여러 개의 진단명 중에서 이미지에 맞는 정답을 선택하는 문제에서 높은 정확도를 보여주었습니다. 또한, 전문가가 직접 작성한 공개형 질문을 통해 평가한 결과, PathChat은 병리학 관련 질문에 대해 전반적으로 더 정확하고 병리학자가 선호하는 답변을 생성했습니다.

**PathChat과 같은 AI 모델은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.** 특히, 다음과 같은 방향으로 발전이 기대됩니다.

* **더 많은 데이터와 향상된 알고리즘을 통해 진단 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.**

* **전체 슬라이드 이미지(WSI) 분석 기능을 추가하여 더 넓은 범위의 진단 지원이 가능해질 수 있습니다.**

* **특정 세포 또는 조직의 개수를 세거나 위치를 파악하는 등의 특수 기능을 통해 병리학 연구를 가속화할 수 있습니다.**

PathChat은 아직 개발 단계이지만, 앞으로 병리학 교육, 연구, 임상 의사 결정 등 다양한 분야에서 의료진의 중요한 동반자로서 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 숙련된 병리학자가 부족한 지역에서 PathChat은 정확한 진단을 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 또한, 의료진의 교육 및 훈련 과정에서 PathChat은 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하고 의료 서비스의 질을 향상하는 데 기여할 수 있을 것입니다.

하지만 PathChat과 같은 AI 모델은 완벽하지 않으며, 앞으로 해결해야 할 과제도 남아 있습니다. 특히, **AI 모델은 학습 데이터에 의존하기 때문에, 최신 지식과 정보를 지속적으로 업데이트해야 합니다.** 또한, AI 모델이 의료 현장에서 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사 결정을 지원하고 효율성을 높이는 도구로서 사용될 수 있도록 윤리적인 측면에 대한 논의도 필요합니다. 

chatGPT

이 논문은 **병리학을 위한 멀티모달 생성 AI 조수(PathChat)**에 대해 설명하고 있습니다. 이 AI 모델은 병리학 분야에서 사람들의 진단을 돕기 위해 개발되었으며, 이미지와 자연어 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 모델은 병리학에서 사용되는 현미경 이미지와 텍스트 데이터를 활용하여 더 정확하고 신뢰성 있는 진단을 제공하기 위해 고안되었습니다.

### PathChat 모델 제안 배경

최근 인공지능(AI)이 다양한 의료 분야에서 활용되고 있지만, 병리학에서는 여전히 AI가 적극적으로 사용되지 않았습니다. 병리학은 주로 현미경으로 본 조직 샘플을 분석하여 질병을 진단하는 과정을 포함하는데, 이 과정은 매우 복잡하고 전문 지식이 필요합니다. 특히, 병리학에서는 시각적 데이터(조직 이미지)와 문서 데이터(진단 정보, 환자 기록 등)가 모두 중요한 역할을 합니다. 따라서 두 가지 정보를 동시에 처리할 수 있는 AI 모델이 필요했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 **PathChat**이라는 AI 모델이 제안되었습니다.

### 연구에 사용된 자료 및 데이터

PathChat은 100만 개 이상의 병리학 이미지와 이들에 대한 설명이 포함된 데이터셋을 활용해 학습되었습니다. 이 데이터는 암 조직 슬라이드 이미지나 진단 보고서 같은 다양한 병리학 데이터를 포함하며, 병리학 연구자와 의사들이 주로 사용하는 자료들로 구성되었습니다. 이외에도, 대화 형식의 데이터와 질의응답 형식의 자료들도 학습에 사용되었습니다. 이를 통해 PathChat은 단순히 이미지를 분석하는 것뿐만 아니라, 질문에 대한 대답이나 설명을 제공하는 능력도 갖추게 되었습니다.

### PathChat 모델 학습 방법

PathChat의 학습 과정은 두 단계로 이루어졌습니다. 첫 번째 단계는 **이미지 인코더**를 사용하여 병리학 이미지의 특징을 추출하는 과정입니다. 여기서는 조직 이미지에서 유의미한 패턴을 인식할 수 있도록, 수백만 개의 이미지로 모델을 사전 학습시켰습니다. 두 번째 단계에서는 **언어 모델**과 결합하여 이미지를 설명하거나 질문에 답할 수 있는 능력을 길렀습니다. 이 과정에서 45만 개 이상의 병리학 관련 질문과 답변 데이터셋이 사용되었습니다.

이 모델은 **Llama 2**라는 대규모 언어 모델을 기반으로 하여 학습되었으며, 이 모델은 문장을 생성하거나 사용자의 질문에 답할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이미지를 설명하고 그에 따른 진단을 제시하는 방식으로 학습된 PathChat은, 사람의 입력에 따라 적절한 진단을 제공할 수 있게 되었습니다.

### 연구 결과

PathChat은 다양한 병리학적 질문에 대한 답변에서 매우 높은 정확도를 보였습니다. 특히, 단순한 이미지 분석을 넘어 환자의 임상 정보나 조직 샘플의 세부적인 특징을 고려한 진단을 제공하는 데 있어 기존 AI 모델들보다 더 뛰어난 성능을 나타냈습니다. 연구에서 사용된 테스트에서는 78% 이상의 정확도로 진단을 수행하였으며, 이는 기존 모델들보다 훨씬 높은 성과입니다.

또한 PathChat은 교육용 도구로도 활용 가능성이 큽니다. 병리학을 공부하는 학생들이나 연구자들은 PathChat을 사용하여 병리 이미지를 분석하고, 다양한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 학생들은 보다 효과적으로 학습하고, 연구자들은 연구 과정을 더 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.

### PathChat과 같은 AI 모델의 미래 발전 가능성

PathChat과 같은 AI 모델은 병리학뿐만 아니라 의료 분야 전반에서 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이러한 AI는 전문가의 진단을 보조하거나, 질병의 초기 발견을 돕는 데 사용될 수 있습니다. 특히, AI가 현미경 이미지를 분석하고, 임상 정보를 결합하여 더 정확한 진단을 제공하는 능력은 의료진에게 큰 도움이 될 것입니다.

앞으로 PathChat과 같은 모델은 더 많은 데이터를 학습하고, 더욱 정교한 진단을 제공할 수 있게 될 것입니다. 또한, 이러한 모델은 사용자가 질문을 하거나 대화를 통해 진단 과정을 이해할 수 있도록 돕는 방식으로 발전할 것입니다. 이를 통해 병리학 분야뿐만 아니라, 다양한 의료 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡게 될 것입니다.

병리학 AI는 특히 교육과 연구, 그리고 임상 의사결정 과정에서 유용하게 사용될 것이며, 의료 자원의 불균형을 줄이고, 더 많은 환자들에게 빠르고 정확한 진단을 제공하는 데 기여할 것입니다.

### 결론

PathChat과 같은 AI 모델은 의료진의 보조 도구로서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 병리학의 복잡한 진단 과정을 지원하고, 의료 교육을 보조하며, 임상 의사결정을 돕는 등 다양한 방면에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한, 앞으로 AI가 더욱 발전함에 따라, 병리학뿐만 아니라 의료 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하게 될 것이며, 이는 의료 서비스의 질을 높이고, 더 많은 사람들에게 공평한 의료 서비스를 제공하는 데 기여할 것입니다.

결론적으로, PathChat은 병리학 분야에서 진단의 정확성을 높이고, 더 많은 환자들이 신속하고 적절한 치료를 받을 수 있도록 돕는 중요한 도구로 자리매김할 것입니다. AI의 지속적인 발전과 함께, PathChat의 적용 범위와 중요성은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

Stand Alone의 도구들은 이제 하나둘 나오고 있는데 문제는 현장에서 사용하려면 기존 병원 시스템 안에서 운영이 되야하는데 이걸 어떻게 잘 해결할지가 문제이지 않을까합니다.

이제는 아무리 좋은 도구를 만들어도 병원 시스템에서 운영을 할 수 없다면 무용지물이 되지 않을까 하는 생각이 먼저 든다는...

어떻게 병원 시스템에 침투 할 수 있을지가 관건이지 않을까 합니다. 

출처: @wm_ohmygirl