본 논문은 자연어 처리(NLP)에서 괄목할 만한 성과를 거둔 Transformer 기반 언어 모델의 생물정보학 분야 적용에 대한 최근 발전을 논의한다. 특히 단백질 서열 분석 및 디자인에 초점을 맞춰, 유전자 온톨로지, 기능 및 구조적 단백질 식별, 새로운 단백질 생성, 단백질 결합 등 다양한 응용 분야에서의 연구들을 분석하고 강점과 약점을 제시한다. 기존 연구의 부족한 점을 지적하고 향후 연구 방향을 제시하여, 해당 분야 연구자들에게 최신 연구 동향을 파악하고 미래 연구를 설계하는 데 도움을 제공하고자 한다.