* 일시 : 4/30(목) 16:30 –
* 연사 : 김상수 명예교수(숭실대학교 의생명시스템학부)
* 장소 : 벤처관 711호
* 제목 : 유전체 언어의 해독과 설계: AlphaGenome과 Evo 2의 아키텍처 비교 및 응용 전망
*초록 :
최근 유전체 데이터 분석 분야는 대규모 언어 모델(LLM)의 성공에 힘입어, 단순한 서열 정렬을 넘어 유전체의 기능적 맥락을 통합적으로 이해하는 방향으로 진화하고 있다. 본 세미나에서는 유전체 AI의 최전선에 있는 두 모델인 AlphaGenome과 Evo 2를 중심으로 차세대 생명정보학의 흐름을 논한다.
AlphaGenome은 1Mb에 달하는 긴 DNA 서열을 입력받아 유전자 발현, 3D 게놈 구조 등 다중 오믹스 트랙을 단일 염기 수준에서 예측하는 지도 학습 기반의 통합 예측 모델이다. 반면, Evo 2는 StripedHyena 2 아키텍처를 통해 全 생명체의 유전체 데이터를 학습하여 생물학적 서열을 디자인할 수 있는 자기지도학습 기반의 생성형 파운데이션 모델이다.
본 세미나에서는 두 모델의 아키텍처적 공통점인 Long-range context 처리 능력과 차이점인 예측 대 생성의 접근 방식을 대조하여 설명한다. 특히, 비코딩 영역의 변이 해석에 특화된 AlphaGenome의 정밀도와 새로운 유전체를 설계하는 Evo 2의 창의성이 결합되었을 때, 얻어지는 시너지에 주목한다. 마지막으로 이러한 모델 간의 **’생성-검증(Generation-Verification) 루프’**가 희귀 질환 진단 및 합성 생물학 분야에서 가져올 변화와 향후 생명정보학 연구의 향방에 대해 제언하고자 한다.