본문으로 건너뛰기
J
피드

MIT 출신 창업팀이 만든 오픈프로틴AI, 단백질 설계 노코드 플랫폼 오픈소스 공개

ai-ml 약 4분
tags
#open-source#protein-engineering#llm#biotech#foundation-model
vote
0
댓글
북마크
원문 보기

MIT 출신이 창업한 OpenProtein.AI가 단백질 언어모델 PoET을 비롯한 단백질 설계 도구들을 오픈소스로 공개했다. 머신러닝 전문 지식 없이도 웹 인터페이스로 단백질 서열 라이브러리를 생성·검증할 수 있어 신약 개발 파이프라인 단축이 기대된다. 베링거인겔하임 같은 제약사가 이미 실제 신약 설계에 도입했다.

  • 1

    MIT 출신 베플러·팀 루 박사가 설립, 제약·바이오·학계용 노코드 단백질 설계 플랫폼 오픈

  • 2

    핵심 모델 PoET은 단백질 군 데이터를 학습한 트랜스포머, 재학습 없이 새 데이터 반영 가능

  • 3

    후속 모델 PoET-2는 기존 대형 모델 대비 훨씬 적은 컴퓨트로 더 높은 성능 달성

  • 4

    베링거인겔하임이 2025년부터 암·자가면역·염증 치료제 설계에 플랫폼 실사용 중

  • 5

    개방성(Open Access) 전략으로 AI 신약 생태계 민주화를 지향

  • MIT 출신 연구진이 차린 OpenProtein.AI가 단백질 설계용 파운데이션 모델과 도구 세트를 오픈소스로 풀었음 — 머신러닝 지식 없이도 단백질을 설계할 수 있는 '노코드' 플랫폼이 목표
    • 창업자는 2020년 MIT 졸업생 트리스탄 베플러(CEO)와 전 MIT 교수 팀 루 박사
    • 현재 제약·바이오 기업뿐 아니라 학계 연구자들도 사전 신청으로 플랫폼 접근 가능
    • "생물학 시스템을 설명하는 하나의 '언어'를 만드는 게 목표"라는 게 창업자의 말

핵심 모델 — PoET (Protein Evolutionary Transformer)

  • 단백질 군(群) 데이터를 기반으로 학습된 단백질 언어 모델(Protein Language Model)
    • 진화적 제약 조건을 이해해서 관련 단백질 집합을 생성할 수 있음
    • 새 데이터가 들어와도 재학습 없이 반영 가능 — in-context learning 개념을 단백질 도메인에 적용한 셈
  • 연구자 입장에선 컴퓨터상에서 단백질 서열 라이브러리를 만들고 예측·구조 분석 도구로 검증해서 실험 후보를 걸러낼 수 있음 → 실험실 비용·시간 크게 단축
  • 웹 인터페이스로 데이터 업로드모델 활용설계~분석까지 한 번에. 코드 쓰고 싶은 사람용 API도 따로 제공

실제 도입 사례와 차세대 모델

  • 독일 제약사 베링거인겔하임이 2025년부터 도입해서 암·자가면역질환·염증질환 치료용 단백질 설계에 쓰고 있음 — 최근 협력 범위를 확대
  • 최신 모델 PoET-2는 기존 대형 모델 대비 훨씬 적은 컴퓨트·데이터로 더 높은 성능 — 효율성과 확장성을 동시에 잡았다는 평가
  • 팀 루 박사는 "단백질이 여러 생물학적 메커니즘과 동시에 상호작용하거나 기능이 변화하는 동적 특성을 예측·설계하는 영역이 다음 혁신 포인트"라고 언급

왜 오픈소스인가

  • 특정 기업·기관에 AI 자원이 쏠리면 연구자 접근성이 막히고 혁신 속도가 느려진다는 문제 의식
  • AI 신약 개발 판에서 '개방성(Open Access)'을 핵심 경쟁력으로 내세운 포지셔닝
  • 생명과학 연구의 민주화 — 머신러닝 박사가 없어도 단백질 설계를 돌려볼 수 있다는 게 판이 바뀌는 지점

AlphaFold 이후 단백질 설계가 LLM 스타일로 옮겨가는 흐름이 또 한 단계 넘어간 느낌이다. 노코드로 접근성을 낮추고 오픈소스로 풀어버리는 전략이 제약사들 눈엔 매력적일 수밖에 없음.

next

다음 기사 (N)

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

관련 기사

ai-ml

크래프톤, AI 브랜드 'Raon' 론칭…음성·TTS·비전 모델 4종 허깅페이스에 오픈소스 공개

크래프톤이 AI 모델 브랜드 Raon(라온)을 론칭하고 음성 언어모델·실시간 양방향 음성모델·TTS·비전 인코더 4종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다. 9B 규모의 Raon-Speech는 10B 이하급에서 영어·한국어 모두 글로벌 1위, Raon-SpeechChat은 국내 최초 실시간 Full-duplex 음성모델이다.

ai-ml

오픈클로(OpenClaw)로 슬랙 AI 비서 만들기 — 설치부터 봇 연동까지 실전 가이드

오픈소스 AI 에이전트 런타임 OpenClaw를 활용해 슬랙 AI 비서를 직접 세팅하는 과정을 단계별로 정리한 실전 튜토리얼이다. 터미널과 Claude Code 설치, OpenClaw 설치, 슬랙 봇 토큰 발급, 매니페스트 구성, 웹 UI에서 에이전트 관리까지 필요한 모든 절차를 다룬다.

ai-ml

Claude 4.7 토크나이저 실측 — 공식 상한 1.35배? 실제는 1.47배였다

Anthropic은 Claude Opus 4.7 새 토크나이저가 4.6 대비 1.0~1.35배 토큰을 쓴다고 안내했지만 실측은 기술문서 1.47배, 실제 CLAUDE.md 파일 1.45배로 공식 상한을 넘었다. 대신 IFEval 엄격 모드에서 +5pp 명령 추종 개선이 확인됐다. 스티커 가격은 그대로지만 80턴 Claude Code 세션 기준 실효 비용이 20~30% 오르고 Max 플랜 레이트 리밋도 그만큼 빨리 닫힌다.

ai-ml

엔비디아, 세계 첫 오픈소스 양자 AI 모델 '아이징' 공개 — pyMatching 대비 2.5배 빠름

엔비디아가 양자 컴퓨팅의 핵심 난제인 프로세서 보정과 오류 정정을 AI로 해결하는 오픈소스 모델 패밀리 '아이징'을 공개했다. 업계 표준인 pyMatching 대비 최대 2.5배 빠르고 정확도는 3배 높다. 연세대를 포함한 글로벌 연구기관들이 이미 도입했다.

ai-ml

Anthropic, 대화로 디자인 뽑는 'Claude Design' 공개 — Figma 정조준

Anthropic이 Claude Opus 4.7 비전 모델 기반의 Claude Design을 리서치 프리뷰로 출시했다. 대화, 인라인 코멘트, 직접 편집으로 디자인/프로토타입/슬라이드/랜딩페이지를 만들고, 코드베이스에서 추출한 팀 디자인 시스템을 자동 적용한 뒤 Claude Code로 바로 핸드오프할 수 있다.