MAMMAL이란

IBM Research가 Nature 저널에 발표한 MAMMAL(Multi-domain Alignment Multi-Modal and Augmentation Learning)은 단백질, 소분자, 유전자 데이터를 하나의 모델에서 통합적으로 처리하는 멀티모달 생물학 AI다. 신약 개발과 생물학적 이해를 목표로 설계됐다.

벤치마크 성과

11개 생물학 벤치마크 중 9개에서 최고 성능(SOTA)을 달성했으며, 일부 항목에서 AlphaFold 3을 능가했다. 주요 강점 분야는 다음과 같다.

약물-표적 상호작용 예측 (분자가 단백질과 결합하는지 여부)
리간드 결합 친화도 예측 (약물 결합 강도)
항체-항원 상호작용 예측
세포 유형 분류 및 유전자 발현 예측

AlphaFold 3과의 관계

연구팀은 AlphaFold 3과 MAMMAL이 설계 목적이 다르므로 경쟁 관계보다는 상호 보완적 도구로 봐야 한다고 강조했다. AlphaFold 3은 단백질 구조 예측에 특화된 반면, MAMMAL은 단백질-분자-유전자를 아우르는 다중 도메인 상호작용 예측에 강점이 있다.

의미

멀티모달 생물학 AI는 신약 개발의 초기 단계(후보 물질 발굴, 결합 예측, 독성 예측)를 크게 가속화할 수 있다. MAMMAL이 오픈소스로 공개된다면 학계의 신약 개발 연구에 폭넓게 활용될 전망이다.

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IBM MAMMAL, AlphaFold 3 넘어 9개 생물학 벤치마크 석권