테크노트 KAIST, 약물 부작용·용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발

최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망(Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어 어떠한 약물(Drug)이 용매(Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법(Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다. KAIST는 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지해 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다. 기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습했다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들(즉, H, O)

• 이창현 기자
• 2023-07-18 09:27