3차 구조 — Robetta 는 무엇을 하나
Results 3 · Fig 2A · Robetta / RoseTTAFold
이제 가장 어려운 질문입니다. 419잔기가 공간에서 어떤 모양으로 접히는가.
논문은 Robetta 서버를 썼습니다. 안에서 도는 것은 RoseTTAFold 입니다 — AlphaFold2 와 같은 시기에 나온 딥러닝 구조 예측기입니다.
놀라운 일이고, 실제로 2020년 이후 구조 생물학을 바꿨습니다. 다만 이 구조물에 대해서는 따져 볼 것이 있습니다.
구조 예측기가 기대는 신호
RoseTTAFold 와 AlphaFold2 가 잘 맞히는 가장 큰 이유는 신경망이 똑똑해서만이 아닙니다. 다중서열정렬(MSA) 덕입니다.
같은 단백질을 여러 생물에서 모아 정렬하면, 어떤 두 자리가 함께 변하는 것이 보입니다. 한쪽이 크게 바뀌면 다른 쪽이 그에 맞춰 바뀌는 식입니다.
그런 공진화(co-evolution) 신호는 대개 두 잔기가 공간에서 맞닿아 있다는 뜻입니다. 접촉 지도가 나오면 접힘은 거의 풀립니다.
문제는 이것입니다 — 이 구조물에는 친척이 없습니다.
이 논문이 적지 않은 것
Robetta 와 AlphaFold 계열은 잔기마다 자신감 점수를 함께 냅니다. AlphaFold 는 pLDDT, Robetta 는 예측 오차 추정치를 줍니다.
링커 자리의 자신감이 낮게 나왔는지
다듬은 뒤의 품질 지표뿐
자신감 점수는 논문에 없습니다. 그래서 "이 모형의 어느 부분을 믿어야 하는가" 라는 물음에 답할 자료가 없습니다.
이 모형으로 다음에 무엇을 하나
III 권에서 이 구조를 TLR2 와 TLR4 에 도킹합니다. 도킹은 두 분자의 표면 모양이 맞물리는 자리를 찾는 일입니다.
그런데 표면 모양은 덩어리들이 어떻게 배치됐는지에 통째로 달려 있습니다. 15강에서 근거가 가장 얇다고 본 바로 그것입니다.
| 이 모형에서 | 믿을 만한 정도 | 도킹이 기대는 정도 |
|---|---|---|
| 보조제 41잔기의 접힘 | 비교적 높다 | 높다 — 도킹 자리라고 적혀 있다 |
| 에피토프 조각들의 국소 모양 | 중간 | 낮다 |
| 덩어리들의 상대 배치 | 낮다 | 매우 높다 |
마지막 줄이 어긋나 있습니다. 가장 안 믿을 만한 것에 가장 크게 기대고 있습니다. III 권에서 이 이야기를 이어 갑니다.