AlphaFold를 이용한 단백질 구조 예측

최근 Alphafold의 소스 코드와 전체 단백질 예측 구조 데이터 베이스가 공개되면서, 정말 다양한 방면에 활용이 가능할 것으로 생각되고 있습니다. 유전체 연구자의 입장에서는 Alphafold를 이용하면 수 많은 변이들의 in-silico structural prediction이 가능하기에, 과거에 존재하던 variant prediction tool들 보다 훨씬 강력하고 정확한 예측 도구가 나타날 것으로 생각됩니다. 이번 포스팅은 공개된 Alphafold2의 소스 코드와 데이터 베이스 자료를 정리해보고자 합니다.

[Alphafold2 모델 모식도]

Alphafold2의 경우, 기존에 실험적으로 17% 정도만 알려져있던 단백질의 3차원적인 구조를 딥러닝 기법을 활용하여, 존재하는 거의 모든 단백질에 대해서 높은 정확도로 예측하여 해당 구조를 데이터베이스로 제공하고 있습니다. 이는 과거에 알지 못했던 많은 단백질의 3차원 구조들에 대한 높은 예측을 제공하기 때문에, 완전히 새로운 필드를 열었다고 해도 과언이 아닙니다. 특히나 단백질의 3차원 모델화가 가능하다는 것은 이 모델을 활용하여 추후에 파생되는 약물 상호 작용이나 변이의 효과에 대한 예측도 가능하다는 이야기가 되기 때문에, 그 파급력은 더욱 클 것으로 생각됩니다.

현재 AlphaFold Protein Structure Database는 약 2만개의 단백질에 대한 정상 구조를 예측되어 제공하고 있지만, 개인적으로는 인간의 유전체에 존재하는 수 많은 변이 (Missense & Indel variants) 에 대해, mutant protein 들의 예측도 포함하는 Database가 update가 되길 기대해 봅니다. 현재까지의 아미노산 서열의 변화에 대한 많은 예측 Tool이 개발되었지만, 임상적으로 해석하고 활용하기에는 많은 한계가 있었는데, 최종 변이 단백질의 구조를 높은 정확도로 예측할 수 있다면, 그 해석과 활용도 용이해지기 때문입니다. 단백질 하나에 존재할 수 있는 아미노산 변이의 종류는 수만가지가 넘을 것이기 때문에 (아미노산 20종 x 단백질 서열 크기 500~2,000개 아미노산), 이러한 Database를 구축하기 위해서 컴퓨터가 연산해야할 데이터량이 무지막지하겠지만, 결국에는 이러한 in-silico saturated mutagenesis proteome Database도 추후에 구축되지 않을까 예상합니다. (비트 코인 채굴하는 자원이면, 금방 될 듯 합니다…)

[관련 포스팅 보기]

[References]

Deepmind Blog 소개 글: https://deepmind.com/blog/article/putting-the-power-of-alphafold-into-the-worlds-hands

Open source github 자료: https://github.com/deepmind/alphafold/

AlphaFold Protein Structure Database: https://alphafold.ebi.ac.uk/

Jumper, John, et al. “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold.” Nature (2021): 1-11.

Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”. Nature (2021).

임상 빅데이터와 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 연구와 고려사항

2년전부터 임상 빅데이터딥러닝 (Deep Learning) 기술을 접목하여 준비했던 논문이 있는데, 최근에 미국 심장학회 (American Heart Association)에서 발간하는 Stroke 지에 게제 승인이 나서, 관련된 내용을 정리하는 포스팅을 남길까 합니다.

의료 정보 빅데이터에 기계 학습 (Machine Learning) 기술을 활용하여 발표 하였던 저희의 첫번째 논문에서는 800명 정도의 환자 데이터를 이용하였는데, 당시 논문은 DIC 진단에 대해 기존 방법에 비해 진단 정확도를 높일 수는 있었지만, 딥러닝 기술이 다른 머신 러닝 기법 (Logistic regression, SVM, Random Forest, ANN)과 비교해서 우수한 성능을 보이지 못했습니다. 해당 연구를 통해, 다음과 같은 한계점을 느꼈습니다.

  1. 머신 러닝 기법이 통계적 기법보다 더 강한 성능을 보이기 위해서는 충분한 수와 양질의 데이터가 필요하다.
  2. 그러나 임상 메타데이터는 수는 많지만 매우 지저분 (messy)하다. (전처리 과정에 매우 큰 노력이 들어가야 한다.)
  3. 딥러닝의 강점을 충분히 활용하기 위해서는 매우 큰 양질의 코호트 데이터가 필요하다.

관련 포스팅 및 논문 보기>

의학 연구를 위한 기계학습 1: Supervised learning의 연구 설계 구조

의료 정보 빅데이터를 활용한 연구와 고려 사항

첫번째 머신 러닝 논문>> https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29718941

위와 같은 경험을 토대로 양질의 코호트를 찾던 중, 매우 운이 좋게도 신경과에 있는 친구와 의견을 나눌 수 있었고, 다행히 10년 정도 매우 잘 정리된 뇌졸중 환자 코호트를 활용할 수 있었습니다. 아래의 이를 토대로, 이번에 발표한 논문의 내용입니다.

 

Machine Learning–Based Model for Prediction of Outcomes in Acute Stroke

 

I. 논문의 배경 및 내용 소개

뇌졸중 (Stroke)은 고혈압, 흡연, 비만, 고콜레스테롤 등의 다양한 질환에 의해서, 뇌혈관의 혈류가 원활하지 않게 되면서 뇌세포의 사멸이 발생하는 급성 질환입니다. 다만, 빠른 처치 (약물 투여 또는 수술)를 통해서, 뇌혈류를 정상화 시키게 되면 정상적으로 회복 시키는 것이 가능하고, 그렇지 못할 경우에는 영구적인 뇌손상이 남게 됩니다.

저희는 응급실에 뇌졸중이 발생하여 내원한 환자 2,604명의 다양한 임상 정보를 토대로, 3개월 후 시점에서 환자의 예후가 좋을지 나쁠지를 예측하는 머신 러닝 모델을 개발하였습니다. 그동안 임상적으로 예후 예측에 널리 쓰이던 ASTRAL score 는 6가지 임상 정보를 이용하여, 환자의 예후를 예측했는데 저희는 응급실 도착 후에 환자로 부터 얻은 38가지 임상 정보에 딥러닝을 활용하여 환자의 예후를 예측했고, 5% 정도 더 정확하게 환자의 예후를 예측할 수 있었습니다. 재미있는 점은 아무리 딥러닝 기술을 이용하더라도, ASTRAL에서 사용하는 6개의 임상 정보만을 이용하는 경우에는 두 모델 (ASTRAL score 및 딥러닝) 간의 차이가 없었다는 점입니다.

 

II. 논문의 의의 및 시사점

6개의 임상 정보만을 활용하여, 딥러닝을 시켰을 때의 성능이 ASTRAL score와 차이가 없었다는 점은 딥러닝 기술이라고 해서 없는 정보를 더 잘 만들어 냄을 의미하지 않습니다. 즉, 환자의 예후에 영향을 미치는 다양한 요인을 더 세밀하게 수집을 해야만 더 정확한 예후를 예측할 수 있음을 의미합니다. 다른 말로 하면, 환자의 다양한 임상 정보를 매우 정확하고 다양한 측면에서 세밀하게 데이터를 얻어야만, 진정한 의미의 정밀 의료 (Precision Medicine)의 실현이 가능하다는 뜻이 됩니다.

 

AI(Artificial Intelligence) concept, 3D rendering, abstract image visual

II. 딥러닝 기술을 적용한 의학 연구시 고려할 사항

딥러닝 기술은 심층 신경망 (Deep neural network)을 형성함으로써, 기존 통계적 기법에서는 무시되는 데이터들 간의 매우 사소한 인과 관계도 활용할 수 있는 장점이 있습니다. 이러한 특징은 정밀 의료라는 프레임에 매우 적합한 점이라고 할 수 있습니다. 그러나, 이러한 네트워크를 제대로 형성 시키기 위해서는 충분한 수의 양질의 데이터가 필수  (Garbage In, Garbage Out)입니다. 즉, 사금을 채취 과정과 동일하게 아무리 모래 (빅데이터)를 많이 퍼와서, 딥러닝을 시킨다고 의미 있는 결과가 얻어지지 않습니다. 그러나, 딥러닝 기술을 모방한 많은 연구들은 이러한 점을 충분히 고려하지 않거나, 한계점을 지닌채 수행되었습니다.

또한 딥러닝이 충분한 성능을 발휘하기 위해서는 적어도 10,000개 이상의 데이터가 필요한 것으로 알려져 있습니다. 다행히 저희의 이번 연구에서는 10년간 매우 신경 써서 모은 4,000명 이상의 데이터를 이용할 수 있었고, 그럼에도 불구하고 초창기 5~6년의 데이터는 상대적으로 데이터 퀄리티가 떨어져서, 연구에서 제외할 수 밖에 없었습니다. 결국, 최근 3~4년 간 신경써서 모은 38개 임상 정보의 2,604명의 환자의 데이터 (38 x 2,604) 만을 이용하게 되었습니다. 그럼에도 딥러닝 기술과 ASTRAL score 간의 차이는 5% 정도 밖에 되지 않았습니다. 추후에 딥러닝의 장점을 더 잘 살리기 위해서는, 더 크고 정밀한 수의 데이터가 필요한 이유입니다. 그러나 이는 단일 기관에서는 거의 불가능하고, 따라서 국가 주도 또는 콘소시엄 형식의 연구가 필요한 이유가 됩니다.

 

[References]

Heo J, Yoon JG, et al., “Machine Learning–Based Model for Prediction of Outcomes in Acute Stroke”. Stroke: 2019