장점

  • 뛰어난 정확도: 단백질 구조 예측에서 기존 방법 (30~50%) 대비 약 70%의 정확도를 보임.
  • 다양한 생체분자 구조 예측 가능: 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 이온, 리간드, 화학적 변형을 포함한 다양한 생체분자 구조를 예측 가능.
  • 단백질 복합체 모델링 개선: 단백질 간 상호작용을 고려한 단백질 복합체 모델링 정확도 향상.

단점

  • 오픈소스 공개 미흡: 과학적 검증 및 개선을 위한 공개가 제한적이며, 과학 발전에 지장을 초래할 수 있음.
  • 설명 부족: ML 기반 방법의 특성상 예측 결과에 대한 명확한 설명이 부족하여 신뢰성 평가가 어려움.
  • 재현성 우려: 모델 자체가 공개되지 않고 “무료 서버”만 제공되는 방식으로는 과학적 재현성을 보장하기 어려움.
  • 도킹 예측 성능 불명확: 아직 논문 발표가 없어 정확한 도킹 예측 성능에 대한 의문이 남아 있음.
  • 해석 가능성 감소: AlphaFold 2에 비해 구조적 제약 조건 등 해석 가능한 요소를 일부 배제하고 데이터 증류에 의존하는 방식으로 인해 결과 해석에 어려움을 겪을 수 있음.
  • 정보 오류 가능성: DeepMind CEO의 트윗과 블로그 제목에서 “거의 모든” vs. “모든”이라는 표현 차이가 발생하여 100% 해결되었다는 오해를 불러일으킬 수 있음.

추가 고려사항

  • AlphaFold 3는 아직 초기 단계의 기술이며, 지속적인 개선과 보완이 필요함.
  • ML 기반 방법과 물리 기반 방법의 장단점을 면밀히 비교하여 상황에 맞게 적절한 방법을 선택해야 함.
  • 과학적 윤리 및 책임을 고려하여 AI 기술의 투명성과 공개성을 확보해야 함.