.키플 데이터를 결합하는 방식으로 한계를 넘었다. 먼저 인공지능(AI) 모델과 시뮬레이션, 단백질 정보 은행(PDB)의 구조 정보를 활용해 단백질이 가질 수 있는 수만 가지 구조 후보를 만들었다. 후보군과 KBSI가 보유한 핵자기공명분광(NMR) 장비로 얻은 정밀 실험 데이터를 대조해 실제 단백질 상태에 가장 가까운 구조에 높은 가중치를 부여하는 '최대 엔트로피' 기법을 적용했다. 단백질이 아주 짧은 순간만 형성하는 중간 단계의 구조까지 포착할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이다. 연구팀은 이 기술로 치매와 '루게릭병'이라고도 불리는 근위축성 측삭경화증의 원인 물질로 알려진 TDP-43 단백질을 분석했다. 유전자 변이에 따라 단백질 구조가 어떻게 미세하게 달라지는지 추적하는 데 성공했다. 기존 실험이나 시뮬레이션 단독으로는 확인하기 어려운 성과다. 유우경 교수는 "그동안 분석이 불가능했던 무정형 단백질의 구조적 비밀을 규명함으로써 치매 등 난치성 질환의 발병 원인을 이해하고 치료제를 개발하는 데 중요한 분석 도구가 될 것"이라고 밝혔다.