일반뉴스 KAIST 연구팀, 데이터 한계 극복한 신약 설계 AI 기술 개발로 신규성 강화

생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어​ KAIST의 김우연 교수 연구팀이 새로운 형태의 생성형 AI를 활용해 획기적인 신약 설계 기술을 개발했다. 이 기술은 기존의 데이터 의존적인 한계를 극복하고, 신약 개발 분야에서 필수적인 신규성을 크게 향상시키는 데 성공했다. 전통적인 생성형 AI 기술은 이미 알려진 단백질의 활성 데이터를 바탕으로 학습하여 약물을 설계하는 방식이었다. 이 방법은 기존 약물과 유사한 새 약물을 만드는 경향이 있어, 신약 개발에서 요구되는 신규성을 달성하기 어려웠다. 특히, 실험 데이터가 거의 없는 새로운 타입의 단백질(First-in-class)에 대해서는 이 방식을 적용하기가 힘들었다. 이에 대한 해결책으로, 김 교수 연구팀은 단백질의 3차원 구조 정보를 활용하여 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 '주조'하는 방식을 개발했다. 이 기법은 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 제작하는 것과 유사하다. 연구팀은 이 새로운 AI 기술을 사용하여 단백질과 안정적으로 결합할 수 있는 분자 설계에 집중했다. 특히, 자연에서 관찰되는 단백질-분자 간의 상호작용 패턴을 사전 지식으로 학습하여 이를 설계에 적용함으로써, 필요한 실험 데이

• 임근난 기자
• 2024-04-20 07:21