AI 코폴딩
Boltz-2로 복합체 3D 구조와 결합 친화도 예측단백질 서열과, 필요하면 리간드·DNA·RNA를 넣으면 Boltz-2가 이들이 어떻게 접히고 맞물리는지 예측합니다. 저분자 리간드라면 얼마나 강하게 붙을지도 예측해, 실험 전에 결합 자세를 확인할 수 있습니다.
Boltz-2 (boltz 2.2.1) · 설명서 갱신 2026. 10. 14.
- 입력
- 서열, 구조, SMILES
- 출력
- 3D 복합체, 신뢰도, 친화도
- 엔진
- Boltz-2
- 비용
- 100 cr부터, 제출 전 견적
- Standard 프리셋
- 약 45분
언제 쓰나요
- 타깃의 실험 구조가 없거나, 내 리간드가 결합한 구조가 없을 때
- 가상 스크리닝에서 나온 히트가 포켓에 어떻게 앉는지 주문 전에 보고 싶을 때
- 단백질 하나에 대해 리간드 몇 개의 결합 세기를 빠르게 가늠하고 싶을 때
- 단백질을 짝 체인, DNA, RNA와 함께 모델링하고 싶을 때
예측 구조는 측정값이 아니라 모델입니다. 신뢰도가 낮은 영역은 조심해서 해석하고, 친화도 값은 실험 수준의 숫자가 아니라 리간드끼리 순위를 정하는 데 써 주세요.
작동 원리
- 01입력 읽기
서열, 구조의 체인, SMILES가 각각 복합체의 체인 하나가 됩니다. 추가한 순서대로 A, B, C 이름이 붙습니다.
- 02함께 접기
Boltz-2가 모든 체인을 한 번에 예측해, 단백질이 리간드에 맞춰 모양을 잡을 수 있습니다. 조향 퍼텐셜이 리간드의 입체 중심을 포함한 화학 구조를 물리적으로 올바르게 유지합니다.
- 03샘플링과 순위
후보 구조(diffusion sample)를 여러 개 뽑아 신뢰도로 순위를 매깁니다. model 0이 가장 좋은 구조입니다.
- 04결합 예측
친화도를 켜면 별도의 예측기가 리간드가 얼마나 강하게 붙는지, 붙을 가능성이 얼마인지 예측합니다.
입력 형식
| 항목 | 받는 형식 | 참고 |
|---|---|---|
| 단백질, DNA, RNA | 서열 붙여넣기(FASTA 헤더 가능), 4자리 PDB ID, .pdb/.cif 업로드 | 구조에서는 체인을 고릅니다. 고르지 않으면 가장 긴 체인을 씁니다. 단백질이 최소 하나 있어야 합니다 |
| 리간드 | SMILES, 또는 SDF 업로드 | SDF는 분자 50개, 10 MB까지입니다. 염과 짝이온은 지우고 가장 큰 조각만 남깁니다 |
| MSA(선택, 단백질) | 미리 계산한 .a3m 파일, 50 MB 이하 | 없으면 서열만으로 접습니다(single-sequence 모드) |
| 템플릿(선택, 단백질) | .cif 또는 .pdb | 알려진 구조 쪽으로 접힘을 이끕니다 |
| 크기 | 구성 요소 10개, 전체 잔기 1,437개까지 | 더 크면 차감 전에 거절합니다 |
따라 하기: EGFR과 erlotinib
PDB 1M17은 폐암 표적인 EGFR의 키네이스 도메인에 치료제 erlotinib(리간드 코드 AQ4)이 결합한 구조입니다. 서열과 SMILES만으로 Boltz-2가 이 복합체를 다시 만들고, erlotinib이 결정 구조와 같은 포켓에 같은 자세로 들어가는지 확인해 봅니다. 페이지 위쪽의 예시로 실행을 누르면 아래 내용이 모두 채워집니다.
단백질 추가
구성 요소에서 단백질을 추가하고 PDB ID에
1M17을 입력한 뒤 체인 A를 고릅니다. 미리보기에 구조가 뜹니다.
erlotinib 추가
리간드를 추가하고 SMILES
COCCOc1cc2ncnc(Nc3cccc(C#C)c3)c2cc1OCCOC를 붙여 넣습니다. 이 예시에서는 결합 친화도 계산을 꺼 둡니다. 여기서 궁금한 건 결합 자세이고, 친화도를 켜면 35–60분이 늘어납니다. 결합 세기를 가늠하고 싶을 때 켜 주세요(잡 하나에 리간드 하나).
프리셋 고르기
고급 설정에서 Quick(recycling 5, 샘플 20)을 고릅니다. 처음 살펴보기에는 충분합니다. Standard와 High Accuracy는 시간이 더 걸리는 대신 모델이 좋아집니다.
견적 확인하고 제출
프로젝트 설정에서 이름을 정합니다. 요약에 견적 크레딧과 시간이 나오니 확인하고 제출합니다. 끝나면 메일로 알려 드립니다.
결과 읽기
프로젝트를 열어 model 0의 ipTM과 pLDDT를 보고, 구조를 pLDDT 색으로 칠한 뒤 erlotinib이 1M17처럼 ATP 포켓에 앉았는지 확인합니다.
결과 읽는 법
| 값 | 뜻 | 읽는 법 |
|---|---|---|
| Confidence score | Boltz-2의 종합 순위 점수(0–1) | 높을수록 좋습니다. 샘플 순위를 이 값으로 매깁니다 |
| ipTM | 체인끼리 맞물린 위치에 대한 신뢰도(0–1) | 복합체에서 가장 중요한 값입니다. 0.5 미만이면 결합 자세를 의심해 보세요 |
| pTM | 전체 접힘에 대한 신뢰도(0–1) | 높을수록 좋습니다 |
| pLDDT | 잔기별 신뢰도(표에서는 0–1) | 0.6 미만이면 불안정한 모델입니다. 3D 화면은 흔히 쓰는 50/70/90 구간 색으로 칠합니다 |
| PDE, iPDE | 복합체 전체와 접촉면의 예측 거리 오차 | 낮을수록 좋습니다 |
| PAE 히트맵 | 잔기 쌍마다의 예측 위치 오차(Å) | 두 체인 사이 칸이 진하면 둘의 상대 위치를 믿을 만합니다 |
| pIC50 | 예측 친화도. 6에서 Boltz-2의 log10 IC50(µM)을 뺀 값 | 높을수록 강하게 붙습니다. 1 차이가 10배입니다 |
| 결합 확률 | 리간드가 결합할 가능성(0–1) | pIC50을 비교하기 전에 결합체와 비결합체를 가르는 데 씁니다 |
model 0의 pLDDT가 0.6 미만이거나 ipTM이 0.5 미만이면, 결과 화면에 MSA 추가 같은 개선 방법을 안내합니다.
예시 결과: EGFR 1M17과 erlotinib
실제로 돌린 잡을 읽기 전용으로 보여 드립니다. 로그인하면 같은 설정으로 바로 실행할 수 있습니다.
| 모델 | Confidence | ipTM | pLDDT | pTM |
|---|---|---|---|---|
| model_0 | 0.954 | 0.984 | 0.947 | 0.960 |
| model_1 | 0.953 | 0.985 | 0.944 | 0.970 |
| model_2 | 0.952 | 0.984 | 0.944 | 0.964 |
| model_3 | 0.952 | 0.984 | 0.944 | 0.964 |
| model_4 | 0.951 | 0.981 | 0.944 | 0.963 |
비용과 시간
가격은 입력에 필요한 GPU 시간을 따릅니다. 단백질 길이, 샘플 수, recycling 횟수, MSA와 친화도 사용 여부가 영향을 줍니다. 위저드가 입력을 바꿀 때마다 서버에 견적을 받고, 제출할 때 그 견적만큼만 차감합니다. 최소 금액은 100 cr(1 cr은 $0.01)입니다.
| 프리셋 | recycling, 샘플 | 위저드의 대략적 안내 |
|---|---|---|
| Quick | 5, 20 | 약 15분 |
| Standard | 10, 50 | 약 45분 |
| High Accuracy | 20, 100 | 약 2시간 |
친화도를 켜면 35–60분쯤 늘어나며, 예시에서는 꺼 두었습니다. 위 예시는 제출부터 결과까지 약 27분, 188 cr이 들었습니다.
엔진이 실패하면 크레딧을 모두 돌려 드리고, 직접 중단하면 절반을 돌려 드립니다. 잡은 5시간이 지나면 멈춥니다.
인용
이 워크플로우로 얻은 결과를 보고서나 논문에 쓸 때는 아래 방법론을 인용해 주세요.
- Passaro S, Corso G, Wohlwend J, et al.. Boltz-2: Towards accurate and efficient binding affinity prediction. bioRxiv (2025). doi:10.1101/2025.06.14.659707구조와 친화도 예측
- Wohlwend J, Corso G, Passaro S, et al.. Boltz-1: Democratizing biomolecular interaction modeling. bioRxiv (2024). doi:10.1101/2024.11.19.624167Boltz 구조 모델
- Stamos J, Sliwkowski MX, Eigenbrot C. Structure of the epidermal growth factor receptor kinase domain alone and in complex with a 4-anilinoquinazoline inhibitor. J Biol Chem 277, 46265-46272 (2002). doi:10.1074/jbc.M207135200따라 하기에 쓴 EGFR–erlotinib 구조(PDB 1M17)