2022년, 대규모 도구들이 거대 화학 산업을 발전시켰습니다.
방대한 데이터 세트와 거대한 장비 덕분에 과학자들은 올해 엄청난 규모의 화학 연구에 착수할 수 있었습니다.
~에 의해아리아나 렘멜
출처: 오크리지 국립연구소(ORNL)의 오크리지 리더십 컴퓨팅 시설
오크리지 국립 연구소의 프론티어 슈퍼컴퓨터는 화학자들이 이전보다 훨씬 더 복잡한 분자 시뮬레이션을 수행하는 데 도움이 될 차세대 컴퓨터 중 첫 번째 모델입니다.
2022년 과학자들은 초대형 도구를 활용하여 획기적인 발견을 이루어냈습니다. 최근 화학적으로 뛰어난 인공지능 개발 추세를 바탕으로, 연구진들은 전례 없는 규모로 컴퓨터가 단백질 구조를 예측하도록 학습시키는 데 큰 진전을 이루었습니다. 7월에는 알파벳 산하 기업인 딥마인드가 단백질 구조 데이터베이스를 공개했습니다.알려진 거의 모든 단백질—1억 종 이상의 생물에서 유래한 2억 개 이상의 개별 단백질—이 머신러닝 알고리즘 알파폴드에 의해 예측되었습니다. 그리고 11월에는 기술 기업 메타(Meta)가 알파폴드라는 AI 알고리즘을 이용한 단백질 예측 기술의 진전을 시연했습니다.ESMFold아직 동료 검토를 거치지 않은 사전 공개 연구에서 Meta 연구진은 자신들의 새로운 알고리즘이 AlphaFold만큼 정확하지는 않지만 더 빠르다고 보고했습니다. 속도 향상 덕분에 연구진은 단 2주 만에 6억 개의 구조를 예측할 수 있었습니다(bioRxiv 2022, DOI: ).10.1101/2022.07.20.500902).
워싱턴대학교(UW) 의과대학의 생물학자들이 도움을 주고 있습니다.자연의 틀을 넘어 컴퓨터의 생화학적 능력을 확장합니다.기계에게 맞춤형 단백질을 처음부터 제안하도록 학습시킴으로써, 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커 교수와 그의 연구팀은 간단한 입력값을 반복적으로 개선하거나 기존 구조의 선택된 부분 사이의 빈틈을 채워 단백질을 설계할 수 있는 새로운 AI 도구를 개발했습니다.과학2022, DOI:10.1126/science.abn2100또한 연구팀은 설계된 3D 형태와 여러 단백질 소단위체의 조립체로부터 시작하여 이를 효율적으로 합성하는 데 필요한 아미노산 서열을 결정할 수 있는 새로운 프로그램인 ProteinMPNN을 공개했습니다.과학2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964이러한 생화학적 알고리즘은 과학자들이 새로운 생체 재료 및 의약품에 사용될 수 있는 인공 단백질의 설계도를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사진 제공: Ian C. Haydon/UW 단백질 설계 연구소
머신러닝 알고리즘은 과학자들이 특정 기능을 가진 새로운 단백질을 구상하는 데 도움을 주고 있습니다.
계산화학자들의 야망이 커짐에 따라 분자 세계를 시뮬레이션하는 데 사용되는 컴퓨터도 함께 발전하고 있습니다. 오크리지 국립연구소(ORNL)에서 화학자들은 지금까지 제작된 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나를 처음으로 접하게 되었습니다.ORNL의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터, 프론티어이 슈퍼컴퓨터는 초당 100경(100경) 이상의 부동 소수점 연산을 수행할 수 있는 최초의 컴퓨터 중 하나입니다. 이 연산 속도는 현재 최고 기록 보유자인 일본의 후가쿠 슈퍼컴퓨터보다 약 3배 빠릅니다. 내년에는 미국에서 두 곳의 국립 연구소가 엑사스케일 컴퓨터를 선보일 예정입니다. 이러한 최첨단 컴퓨터의 막대한 연산 능력 덕분에 화학자들은 훨씬 더 큰 분자 시스템을 더 긴 시간 동안 시뮬레이션할 수 있게 될 것입니다. 이러한 모델에서 수집된 데이터는 플라스크 안에서 일어나는 반응과 이를 모델링하는 데 사용되는 가상 시뮬레이션 사이의 격차를 줄임으로써 연구자들이 화학 분야에서 가능한 것의 한계를 넓히는 데 도움이 될 수 있습니다. 아이오와 주립대학교의 계산화학자이자 엑사스케일 컴퓨팅 프로젝트의 책임자인 테레사 윈더스는 지난 9월 C&EN과의 인터뷰에서 "우리는 이제 이론적 방법이나 모델에서 무엇이 부족한지, 실험 결과가 보여주는 실제 상황에 더 가까이 다가갈 수 있도록 하는 방법을 진지하게 고민할 수 있는 시점에 이르렀습니다."라고 말했습니다. 엑사스케일 컴퓨터에서 실행되는 시뮬레이션은 화학자들이 새로운 연료원을 개발하고 기후 변화에 강한 신소재를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
미국 전역을 가로질러 캘리포니아주 멘로파크에 위치한 SLAC 국립 가속기 연구소에서는 새로운 장치를 설치하고 있습니다.선형가속기 코히런트 광원(LCLS)의 초고성능 업그레이드이 시설은 화학자들이 원자와 전자의 초고속 세계를 더 깊이 탐구할 수 있도록 해줄 것입니다. 3km 길이의 선형 가속기를 기반으로 구축된 이 시설의 일부는 액체 헬륨으로 2K까지 냉각되어 X선 자유 전자 레이저(XFEL)라고 불리는 초고휘도 초고속 광원을 생성합니다. 화학자들은 이 장비의 강력한 펄스를 이용하여 분자 동영상을 제작해 화학 결합 형성이나 광합성 효소의 작용과 같은 수많은 과정을 관찰할 수 있었습니다. 스탠퍼드 대학교와 SLAC에 공동으로 소속된 재료 과학자 레오라 드레셀하우스-마라이스는 지난 7월 C&EN과의 인터뷰에서 "펨토초 단위의 섬광 속에서 원자가 정지해 있는 모습, 단일 원자 결합이 끊어지는 모습까지 볼 수 있습니다."라고 말했습니다. LCLS의 업그레이드를 통해 내년 초 새로운 기능이 가동되면 과학자들은 X선 에너지를 더욱 정밀하게 조절할 수 있게 될 것입니다.
사진 제공: SLAC 국립 가속기 연구소
SLAC 국립 가속기 연구소의 X선 레이저는 캘리포니아주 멘로파크에 있는 3km 길이의 선형 가속기에 설치되어 있습니다.
올해 과학자들은 오랫동안 기다려온 제임스 웹 우주 망원경(JWST)이 얼마나 강력한지, 그리고 그것이 무엇을 밝혀낼 수 있는지 직접 확인했습니다.우리 우주의 화학적 복잡성NASA와 파트너 기관인 유럽 우주국(ESA), 캐나다 우주국(CSA), 우주 망원경 과학 연구소(STSI)는 이미 눈부신 성운 사진부터 고대 은하의 구성 원소까지 수십 장의 이미지를 공개했습니다. 100억 달러 규모의 이 적외선 망원경은 우주의 심오한 역사를 탐구하기 위해 설계된 다양한 과학 장비로 무장하고 있습니다. 수십 년에 걸쳐 개발된 JWST는 이미 46억 년 전의 소용돌이치는 은하 모습을 포착하여 산소, 네온 및 기타 원자의 분광학적 특징을 보여주는 등 엔지니어들의 예상을 뛰어넘는 성과를 거두었습니다. 과학자들은 또한 외계 행성의 수증기 구름과 안개의 흔적을 측정하여 지구 너머의 잠재적으로 거주 가능한 행성을 찾는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 제공했습니다.
게시 시간: 2023년 2월 7일