ESM3란 무엇인가?

ESM3는 Evolutionary Scale Modeling의 세 번째 버전으로, 생물학적 데이터를 기반으로 단백질의 서열(sequence), 구조(structure), 기능(function)을 동시에 이해하고 생성할 수 있는 다중모드(multimodal) 생성형 언어 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술을 단백질 연구에 적용한 것으로, 단백질 설계 및 예측에서 획기적인 발전을 이루었습니다.

주요 특징

생성 능력

자연 진화로 수백만 년이 걸릴 작업을 몇 시간 내에 수행할 수 있으며, 새로운 형광 단백질(esmGFP)과 같은 고유한 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 이는 자연적으로 존재하지 않는 단백질도 설계 가능하다는 점에서 혁신적입니다.

1. 다중모드 통합 분석

• ESM3는 단백질의 서열(sequence), 구조(structure), 기능(function) 데이터를 통합적으로 학습합니다.
• 기존 모델이 단백질 서열만을 분석했던 것과 달리, ESM3는 구조와 기능까지 포함하여 단백질의 전반적인 특성을 이해하고 예측할 수 있습니다.
• 이를 위해 3차원 구조와 기능 정보를 알파벳 형태로 변환하여 토큰화(tokenization)한 후 모델에 입력합니다.

2. 초대형 모델

• ESM3는 980억 개의 파라미터를 포함하는 초대형 언어 모델로, 이전 버전(ESM2)보다 10배 이상 확장되었습니다.
• 방대한 데이터셋으로 훈련되었으며, 여기에는 약 31억 개의 단백질 서열, 2억 3천 6백만 개의 구조 데이터, 5억 3천 9백만 개의 기능 주석 데이터가 포함됩니다.

3. 혁신적인 생성 능력

• ESM3는 기존 단백질과 크게 다른 새로운 단백질을 설계할 수 있는 강력한 생성 능력을 제공합니다.
• 자연 진화로 수백만 년이 걸릴 작업을 몇 시간 내에 시뮬레이션하여 새로운 단백질 서열과 구조를 생성합니다.
• 예를 들어, 자연적으로 존재하지 않는 새로운 형광 단백질(esmGFP)을 설계하는 데 성공했습니다.

4. 고속 학습 및 예측

• NVIDIA의 H100 GPU와 Quantum-2 InfiniBand 네트워크를 사용하는 고성능 컴퓨팅 인프라에서 훈련되어 빠른 처리 속도를 자랑합니다.
• 이는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 기존 모델보다 더 정교하고 빠르게 단백질 특성을 예측할 수 있습니다.

5. 실용적 응용 가능성

ESM3는 다양한 분야에서 실용적으로 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 약물 개발 : 특정 질병 치료를 위한 약물 후보 물질 설계.
• 환경 복원 : 플라스틱 분해 효소(PETase) 설계.
• 합성 생물학 : 특정 기능을 가진 합성 단백질 개발.
• 생물학적 연구 : 단백질 상호작용 및 기능 예측.

6. 오픈 소스 접근성

• 연구자들은 ESM3 API를 통해 무료로 접근하거나 소규모 비상업적 버전의 코드와 가중치를 사용할 수 있습니다.
• 이는 생물학 연구 커뮤니티와 협업을 촉진하며, 학문적 발전에 기여합니다.

7. 자연어 처리 기법 활용

• 마스킹 기법(masked language modeling)을 사용하여 단백질 서열 데이터를 학습합니다.
• 이 기법은 NLP에서 문맥 기반으로 단어를 예측하는 방식과 유사하며, 이를 단백질 서열과 구조에 적용하여 정확한 예측을 가능하게 합니다.

주요 활용 사례

1. 새로운 단백질 설계

• 형광 단백질(esmGFP) 개발
  ESM3는 자연적으로 존재하지 않는 새로운 형광 단백질을 설계했습니다. 이 단백질은 기존 형광 단백질과 58%의 서열 유사성을 가지며, 이는 약 5억 년의 자연 진화를 압축한 것과 같은 수준입니다.
• 기능적 단백질 생성
  특정 구조와 기능을 가진 단백질을 설계할 수 있으며, 이는 생물학적 연구와 산업 응용에 필수적인 도구로 활용됩니다.

2. 약물 개발

• ESM3는 새로운 단백질 구조를 생성하여 약물 후보 물질을 신속히 탐색할 수 있습니다. 기존의 단백질을 점진적으로 수정하는 대신 완전히 새로운 효소, 항체, 또는 약물 표적을 설계할 수 있습니다.
• 이는 암 치료제 개발이나 희귀 질환 치료에 필요한 맞춤형 단백질 설계에 기여할 수 있습니다.

3. 환경 문제 해결

• 플라스틱 분해 효소(PETase) 설계
  ESM3는 플라스틱 폐기물을 분해하는 효소를 설계하여 환경 복원에 기여할 수 있는 가능성을 보여줍니다. PETase 활성 부위를 기반으로 한 새로운 효소 설계는 플라스틱 오염 문제 해결에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
• 탄소 포집 효율 향상
  탄소를 더 효과적으로 포획하는 단백질을 설계하여 기후 변화 대응에도 활용될 수 있습니다.

4. 합성 생물학 및 바이오 소재 개발

• ESM3는 특정 구조적 특성과 기능적 요구사항에 따라 맞춤형 단백질을 생성함으로써 합성 생물학의 발전을 가속화합니다.
• 이를 통해 강도, 유연성 등 특정 물리적 특성을 가진 새로운 바이오 소재를 개발할 수 있습니다.

5. 진화 시뮬레이션 및 생물학적 통찰

• ESM3는 자연 진화 과정을 시뮬레이션하여 새로운 단백질 서열 공간을 탐색합니다. 이는 실험실에서 일반적으로 수행되는 점진적인 돌연변이 유도 방식보다 훨씬 광범위한 영역을 탐구할 수 있게 합니다.
• 이를 통해 생명체가 다양한 환경 조건에서 어떻게 진화했는지 예측하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

6. 학술 및 교육 도구

• 연구자들은 ESM3를 활용해 단백질의 서열, 구조, 기능 간의 상호작용을 학습하고, 이를 통해 생물학적 원리를 더 깊이 이해할 수 있습니다.
• ESM3의 API와 오픈 소스 접근성은 학술 연구와 교육 목적으로도 활용될 가능성을 열어줍니다.

기술적 기반

ESM3는 초대형 언어 모델 기술과 고성능 컴퓨팅 인프라를 기반으로 개발된 혁신적인 단백질 연구 도구입니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP) 기술을 단백질 데이터에 적용하여 서열, 구조, 기능을 통합적으로 분석하고 생성할 수 있는 능력을 제공합니다. 아래는 ESM3의 기술적 기반을 정리한 내용입니다.

1. 초대형 언어 모델

• 모델 크기
  ESM3는 980억 개의 파라미터를 포함하는 초대형 언어 모델로, 이전 버전(ESM2)보다 10배 이상 확장되었습니다. 이는 단백질 서열, 구조, 기능 데이터를 학습하기에 충분한 용량을 제공합니다.
• 마스킹 기법(Masked Language Modeling)
  NLP에서 사용되는 마스킹 기법을 활용하여 단백질 서열 데이터를 학습합니다. 이 기법은 단백질 서열에서 일부 아미노산을 숨긴 뒤 이를 예측하는 방식으로 학습하며, 단백질의 구조적 및 기능적 맥락을 이해하도록 돕습니다.
• 다중모드(multimodal) 접근
  ESM3는 단백질의 서열, 구조, 기능 데이터를 통합적으로 학습하여 이들 간의 상호작용을 분석합니다. 이를 위해 구조와 기능 데이터를 알파벳 형태로 변환해 모델에 입력합니다.

2. 방대한 데이터셋

• 단백질 서열 데이터
  약 31억 개의 단백질 서열 데이터를 학습하여 단백질의 기본적인 특성을 이해합니다.
• 구조 데이터
  약 2억 3천 6백만 개의 단백질 구조 데이터를 포함하여, 3차원 구조와 관련된 정보를 학습합니다.
• 기능 주석 데이터
  약 5억 3천 9백만 개의 기능 주석 데이터를 활용해 단백질의 생물학적 역할과 특성을 예측합니다.
• 이러한 방대한 데이터셋은 ESM3가 기존 모델보다 더 정교하고 포괄적인 예측 능력을 갖추게 합니다.

3. 고성능 컴퓨팅 인프라

• NVIDIA H100 GPU
  ESM3는 NVIDIA의 최신 GPU인 H100을 사용하여 훈련되었습니다. 이 GPU는 대규모 데이터셋 처리와 복잡한 계산 작업에 최적화되어 있습니다.
• Quantum-2 InfiniBand 네트워크
  고속 네트워크 연결을 통해 병렬 처리와 대규모 연산 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• Andromeda 슈퍼컴퓨터 클러스터
  NVIDIA의 Andromeda 클러스터에서 훈련된 ESM3는 대규모 AI 모델 훈련에 필요한 안정성과 성능을 제공합니다.

4. 생성형 AI 기술

• 단백질 설계 및 생성
  ESM3는 기존 단백질과 다른 새로운 서열과 구조를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 자연 진화로 수백만 년이 걸릴 작업을 몇 시간 내에 수행할 수 있게 합니다.
• 진화 시뮬레이션
  자연 진화를 시뮬레이션하여 새로운 단백질 변이를 탐색하고 설계할 수 있습니다.

5. 오픈 소스 접근성

• 연구자들은 ESM3 API를 통해 무료로 접근하거나 소규모 비상업적 버전의 코드와 가중치를 사용할 수 있습니다. 이는 생물학 연구 커뮤니티와 협업을 촉진하며, 학술 발전에 기여합니다.

6. 최적화된 데이터 처리

• ESM3는 NLP 기술에서 사용하는 토큰화(tokenization) 방식을 단백질 데이터에 맞게 최적화했습니다. 이를 통해 단백질 서열, 구조, 기능 데이터를 효율적으로 변환하고 처리할 수 있습니다.
• 또한, 대규모 병렬 처리를 통해 훈련 속도를 크게 향상시켰습니다.

미래 전망

ESM3의 미래 전망은 단백질 설계와 합성 생물학의 패러다임을 바꾸는 데 있어 매우 밝습니다. 이 모델은 생물학을 프로그래밍 가능한 영역으로 전환하며, 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 열어가고 있습니다.

1. 생물학의 프로그래밍화
ESM3는 단백질의 서열, 구조, 기능을 통합적으로 분석하고 설계할 수 있는 최초의 생성형 AI 모델로, 생물학을 프로그래밍 가능한 과학으로 전환하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 연구자들은 ESM3를 통해 자연적으로 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계할 수 있으며, 이는 기존 생물학적 연구 방식의 한계를 극복합니다.

2. 약물 개발 가속화
ESM3는 특정 질병 치료를 위한 단백질 기반 약물 후보를 설계하는 데 있어 기존보다 훨씬 빠르고 정밀한 접근 방식을 제공합니다.

• 예를 들어, 암 세포를 표적으로 하는 단백질 설계와 같은 맞춤형 치료법 개발이 가능하며, 이는 약물 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
• 개인 맞춤형 의학(personalized medicine) 분야에서도 유전자 프로파일에 따라 최적화된 치료제를 설계하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

3. 환경 문제 해결
ESM3는 플라스틱 폐기물 분해 효소(PETase)와 같은 환경 친화적 단백질을 설계하여 기후 변화 및 오염 문제 해결에 기여할 수 있습니다.

• 탄소 포집(carbon capture)을 위한 단백질 설계는 대기 중 이산화탄소를 효율적으로 제거하는 기술 발전에 중요한 역할을 할 것입니다[1][6].
• 이러한 기술은 지속 가능한 에너지와 환경 복원 노력에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.

4. 합성 생물학과 바이오 소재 개발
합성 생물학 분야에서 ESM3는 특정 기능과 물리적 특성을 가진 바이오 소재를 설계할 수 있는 도구로 활용될 것입니다.

• 조직 공학(tissue engineering) 및 재생 의학(regenerative medicine)에서 사용할 수 있는 새로운 생체 재료 개발이 가능해질 것입니다.
• 이는 의료 및 산업 응용 모두에서 혁신적인 발전을 가져올 것으로 예상됩니다.

5. 학문적 협업과 접근성 확대
Evolutionary Scale은 ESM3의 오픈 소스 버전을 제공하고 AWS, NVIDIA 등과 협력하여 모델의 접근성을 확대하고 있습니다.

• 연구자들은 Amazon SageMaker 및 AWS HealthOmics와 같은 플랫폼을 통해 ESM3를 사용할 수 있으며, NVIDIA BioNeMo와 통합된 API도 제공될 예정입니다.
• 이러한 접근성은 글로벌 연구 커뮤니티 간 협업을 촉진하고, 전 세계적으로 단백질 설계 연구를 가속화할 것입니다.

6. 윤리적 고려와 안전성
ESM3는 강력한 생성 능력을 가지고 있기 때문에 윤리적이고 책임감 있는 사용이 필수적입니다.

• 예를 들어, 악의적인 목적으로 단백질을 설계하거나 예기치 않은 생태적 영향을 초래할 가능성을 방지하기 위한 규제와 감독이 필요합니다.
• Evolutionary Scale은 이러한 윤리적 문제를 해결하기 위해 안전한 사용 지침을 마련하고 있습니다.

7. 지속적인 기술 발전
ESM3는 현재 연구 단계에서도 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 향후 더 많은 데이터와 고도화된 알고리즘으로 업그레이드될 가능성이 큽니다.

• 더 정밀한 단백질 예측 및 설계를 위해 데이터셋과 컴퓨팅 파워가 지속적으로 확장될 것입니다.
• 이는 보다 복잡한 생물학적 문제를 해결하고 새로운 과학적 발견으로 이어질 것입니다.

ESM3는 합성 생물학, 약물 개발, 환경 복원 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있으며, AI와 생명과학의 융합을 통해 인간이 직면한 주요 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

(본 포스팅에 일부 이미지는 Financial Hub에서 Ai로 생성한 이미지 입니다. 포스트 내용과는 무관합니다.)