AI가 설계한 분자를 VR에서 검증한다는 접근, 어떻게 보시나요?

Google Antigravity의 에이전틱 케미인포매틱스 발표를 보셨나요? 화합물 검색부터 신규 매크로사이클 제안까지 에이전트가 수행한다는 건데, 구조생물학·신약탐색 하시는 분들 생각은 어떠신가요?

저는 이 발표를 보면서 병목이 다른 곳에 있다고 느꼈습니다. 에이전트가 포켓과 리간드, 구조 후보를 쏟아내도, 그걸 검증하는 사람은 여전히 평면 스크린 앞에 앉아 있더군요. 회전하고 확대해도 본질은 '들여다보기'지 '들어가보기'가 아닙니다. 3D 좌표를 2D 픽셀로 투영하는 순간, 깊이 감각과 공간적 맥락이 압축되어 사라집니다.

그래서 NexoPeek(Meta Quest VR 분자 실험실)을 개발 중입니다. 같은 문제를 다른 각도에서 풀고 있습니다.

공간 인터페이스로서의 구조 검증. 가장 큰 차이는 스케일입니다. 헤모글로빈 산소 결합, 해당과정, CRISPR-Cas9 등 12개 나레이션 투어(6대 필러)를 통해 인간 크기로 단백질 내부에 진입할 수 있습니다. 포켓이 '화면 속 구멍'이 아니라 '걸어 들어갈 수 있는 공간'이 되는 순간, 잔기 배치와 입체 장애를 몸으로 읽게 됩니다.

데이터 레이어. PDB/UniProt/AlphaFold/SWISS-MODEL/PDBe 통합 검색에 더해 로컬 파일(.pdb/.cif/.mol2)을 직접 로드할 수 있고, 정전기장·전자밀도 볼륨을 오버레이합니다. Mol* 대표방식(카툰·볼앤스틱·CPK·표면·B-factor·튜브)을 원탭으로 전환하고, AI 포켓 예측(PrankWeb/P2Rank), Foldseek 중첩, 리간드 인스펙터, 옹스트롬 거리 측정을 한 공간에서 씁니다.

워크플로 통합 지점. 특히 궁금한 건 포켓 예측 결과를 3D로 봤을 때 판단이 달라지는지입니다. P2Rank 스코어를 2D 히트맵으로 볼 때와, 그 포켓 안에 실제로 서서 리간드 결합 각도를 확인할 때의 의사결정이 같을지. Room View로 실제 책상 위에 분자를 띄워놓고 협업하거나 강의하는 방식도 시도해볼 만합니다.

솔직히 말하면 아직 평면 도구가 나은 작업도 많습니다. 정량 분석, 스크립팅, 대량 비교는 데스크톱이 압도적입니다. VR은 그 앞단—후보를 직관적으로 걸러내고, 공간 감각이 필요한 검증—에서 보완재로 쓰이는 게 현실적이라고 봅니다.

교육·연구 시각화 목적이며 의료용이 아닙니다. 분석 보조도 검증된 파이프라인과 전문가 판단을 대체할 수 없습니다.

혹시 VR로 구조 검증·교육 해보신 분 계신가요? 실제로 워크플로에 얹어보니 어떤지, 아니면 아직 평면 도구가 낫다고 보시는지 경험 공유 부탁드립니다. 특히 포켓 예측 결과를 3D로 볼 때 판단이 달라지는지 궁금합니다.

제품 페이지: https://www.meta.com/experiences/nexopeek/1453797551140347/