카이스트, 생성형 AI로 신약 개발 가능성 열어

[더테크=조재호 기자] 카이스트가 단백질-분자 상호작용 패턴에서 착안한 생성형 인공지능(AI)을 개발했다. 기존 모델의 데이터 의존성 문제를 극복한 모델로 약물 분자뿐 아니라 생체 분자를 다루는 바이오 분야의 활용이 기대된다. 카이스트는 18일 김우연 화학과 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용해 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향을 보였다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 약점으로 지적됐다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 적은 편으로 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능했다. 연구팀은 이런 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 구조 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 주목했다. 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 대한 3차원 구조 정보를 주형처럼 활용해 해당 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 주조하듯 설계하는

• 조재호 기자
• 2024-04-18 10:34