CASP

CASP는 단백질 구조 예측 기술의 현황을 파악하고 발전을 촉진하기 위한 커뮤니티 중심의 국제 실험이다. 연구자들에게 자신들의 구조 예측 방법을 객관적으로 검증할 기회를 제공하며, 소프트웨어 사용자들에게는 최신 기술 수준에 대한 독립적인 평가 정보를 전달한다. 주요 목표는 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조를 식별하는 방법론의 고도화다.

1994년 제1회 대회가 시작된 이래 2년마다 정기적으로 열리고 있다. 초기에는 주로 단백질의 3차원 구조 예측에 집중했으나, 회차를 거듭하며 RNA 구조, 리간드 결합, 거대분자 복합체(Assembly) 모델링 등으로 범위를 확장했다. 실험 결과는 통상적으로 학술지 《Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics》의 특별호에 게재되며, 관련 회의를 통해 연구 성과를 공유한다.

CASP의 핵심은 '더블 블라인드(Double-blind)' 방식의 평가에 있다. 실험적으로 구조가 규명되었으나 아직 일반에 공개되지 않은 단백질(타깃)의 서열이 참가자들에게 제공된다. 참가자들은 정해진 기간 내에 예측 모델을 제출하며, 이후 독립적인 평가단이 실험으로 확인된 실제 구조와 예측 모델을 비교한다.

주요 평가 지표

• RMSD: 예측된 구조와 실제 구조 사이의 원자 간 거리 편차를 측정한다.
• GDT-TS: 구조적 유사성을 측정하는 전역 거리 테스트 점수다.
• TM-score: 단백질 구조의 위상학적 유사성을 평가하는 척도다.

CASP는 인공지능 기술이 구조 생물학에 도입되는 결정적인 계기를 마련했다. 특히 2018년 CASP13에서 구글 딥마인드의 **알파폴드(AlphaFold)**가 압도적인 성적으로 우승하며 딥러닝의 가능성을 증명했다. 이어 2020년 CASP14에서는 알파폴드2가 실험적 정밀도에 근접하는 예측 정확도를 달성하여, 수십 년간 이어진 '단백질 접힘 문제' 해결에 혁신적인 전기를 마련했다. 2022년 CASP15에서는 다중 분자 단백질 복합체 모델링(Assembly modeling) 분야에서 큰 진전이 확인되었다.

2024년에 개최된 CASP16에는 전 세계 약 100개 연구 그룹이 참여했다. 이번 회차에서는 약 300개의 타깃에 대해 8만 개 이상의 예측 모델이 제출되었다. 평가 범주는 다음과 같은 5개 주요 분야로 나뉘어 진행되었다.

1. 템플릿 기반 모델링 (Template-based modeling)
2. 자유 모델링 (Ab initio/Free modeling)
3. RNA 구조 예측
4. 리간드 결합 예측
5. 복합체 모델링 (Assembly modeling)

CASP16의 최종 결과와 분석 내용은 2025년 학술지 특별호를 통해 상세히 공개될 예정이다.