GYDE: A collaborative drug discovery platform for AI-powered protein design and engineering

Motivation

• Known: AlphaFold, RosettaFold, ProteinMPNN 등 단백질 구조 예측·설계 도구가 빠르게 개발되고 있으나, 각 도구가 독립적으로 설계되어 통합 워크플로우를 구축하기 어렵고, 벤치 과학자의 접근성이 낮다는 문제가 알려져 있다.
• Gap: 기존 플랫폼(Galaxy, Jalview, PyMOL 등)은 개별 기능에 특화되어 있으며 서열-구조-기능 관계를 통합적으로 분석하는 환경이 부족하고, 상용 솔루션은 비용·독점성·커스터마이징 제약이 있다는 문제점이 있다.
• Why: 단백질 AI 모델의 급속한 발전에도 불구하고 도구 통합의 기술적 장벽과 학습 곡선, 협업 환경의 부재가 신약 개발 효율을 저해하므로, 접근 가능하고 통합된 협업 플랫폼의 필요성이 높다.
• Approach: Slivka compute API 기반으로 구조 예측·설계 AI 모델을 백엔드에서 관리하고, 웹 UI에 MSA 뷰어(MAFFT/Absolve 기반), Mol* 구조 뷰어, 플로팅·주파수 분석·이미지 뷰어 등을 타이트하게 통합하여 no-code 인터페이스를 제공하며, 세션 저장·공유로 협업을 지원한다.

Achievement

Figure 2. GYDE architectural components showing the integration between GYDE frontend, backend,

설계 원칙 수립: no-code UI, 서열-구조-기능 통합, 최신 도구 접근성, 협업 기능을 체계화. 아키텍처 구현: 모듈식 설계로 GYDE UI, 백엔드, 데이터베이스, Slivka 연동 실현. 통합 분석 환경: MSA, 구조 뷰어, 플로팅, 주파수 분석, 이미지 뷰어를 동기화된 인터페이스로 제공. 협업 기능: 세션 저장·하이퍼링크 공유로 데이터 교환 용이성 확보. 사용 사례: 6개의 초기 신약 개발 시나리오에서 유용성 입증.

How

Figure 2. GYDE architectural components showing the integration between GYDE frontend, backend,

• Slivka compute API를 통해 AlphaFold, Chai, Boltz, ProteinMPNN, RFDiffusion 등 구조 예측·설계 모델을 유연하게 통합
• MSA 뷰어(MAFFT, Absolve 지원)와 Mol* 구조 뷰어를 시퀀스 정렬로 동기화하여 서열-구조 관계 시각화
• 플로팅 컴포넌트로 기능 데이터와 서열을 다축 탐색 가능하게 구현
• 주파수 분석·이미지 뷰어로 보존 잔기·실험 결과 시각화
• 세션 저장 및 하이퍼링크 공유로 협업 데이터 교환 지원

Originality

• 서열-구조-기능 관계를 단일 통합 환경에서 동기화된 인터페이스로 제공하는 아이디어는 Anfinsen의 기본 원리에 착안하되 기존 도구(Galaxy, Jalview, PyMOL)에서는 구현되지 않은 차별점
• Slivka API를 활용한 유연한 신규 도구 추가 메커니즘
• No-code UI로 비코딩 벤치 과학자 접근성 개선
• 오픈소스(CC-BY-NC 4.0) 공개로 학계·산업계 민주화 추구

Limitation & Further Study

• 본문에서 6개 사용 사례만 제시되었으며, 대규모 다중 사용자 환경에서의 확장성·성능 평가 부재
• Slivka 백엔드 자체의 계산 성능·병렬 처리 능력에 대한 벤치마크 미흡
• 데이터베이스 구조와 저장 용량 제약, PDB·UniProt 등 외부 저장소 연동 시 동기화 전략 명확성 부족
• 비상업(CC-BY-NC 4.0) 라이선스로 인한 산업 적용 제약 가능성
• 후속 연구: 사용자 피드백 기반 UI/UX 개선, 대규모 임상 데이터 통합, 인공지능 기반 자동 워크플로우 추천 기능 등

Evaluation

총평: GYDE는 단백질 AI 모델을 통합하고 서열-구조-기능 관계를 시각적으로 동기화한 협업 플랫폼으로, 신약 개발 접근성을 크게 개선하고 벤치 과학자의 AI 도구 채택을 촉진할 실질적 가치가 있다. 다만 대규모 성능 평가와 산업 적용 사례의 보충이 필요하다.