【 앵커멘트 】

인공지능으로
단백질 구조를 예측하는
구글의 '알파폴드',
노벨상까지 수상하며
큰 화제가 됐었는데요.

KAIST 연구진이
국내 기술로
단백질 구조는 물론,
약물과 어떻게 결합하는지까지 예측하는
한 단계 더 진화한
AI 모델을 개발했습니다.

조형준 기자가 보도합니다.

【 기자 】

지난 2020년 구글 딥마인드는 '알파폴드 2'를 공개했습니다.

우리 몸의 단백질 구조를 예측하는 인공지능 모델로, 노벨화학상까지 수상했습니다.

무엇이 특별했던 걸까.

신약 개발은 질병과 관련된 단백질의 구조를 파악하고 여기에 잘 결합하는 약물 후보를 찾아내는 과정이 핵심입니다.

알파폴드는 인공지능을 이용해 아미노산의 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 예측합니다.

신약 개발과 생명과학 연구의 패러다임을 바꿨다는 평가를 받는 이유입니다.

KAIST 연구팀이 국내 독자 기술로 개발한 인공지능 모델, 'K-Fold'를 공개했습니다.

단백질 구조를 예측하는 데에 그쳤던 기존 모델들을 뛰어넘어, 단백질과 약물의 '결합 구조와 과정'까지 예측하는 것이 가장 큰 특징입니다.

특정 질병과 관련된 단백질이 어떤 모양인지 파악하고, 그 단백질에 잘 붙는 후보 물질을 찾는 것은 물론, 결합한 뒤에는 어떤 변화가 일어나는지를 미리 계산할 수 있는 겁니다.

▶ 인터뷰 : 김형우 / 카이스트 화학과 박사후연구원
- "기능의 변화를 예측하는 데 이어지기 때문에 설계한 약물이 어떤 식으로 기능하게 될지까지도 이해하는 데 더 도움이 되는…."

복잡한 사전 계산 단계를 없애 구조 예측 속도가 대폭 빨라진 것도 큰 장점입니다.

단백질 800개의 결합 과정까지 예측하는 데 2시간 정도면 충분합니다.

▶ 인터뷰 : 김우연 / 카이스트 화학과 교수
- "속도가 훨씬 빠릅니다. 여러 가지 환경에서 실험해 보면 평균적으로 봤을 때 이미 20배 이상, 최대 25배 정도 속도가 빠르다는 걸 확인했고요."

K-Fold는 KAIST의 한 교원창업기업의 멀티에이전트 플랫폼에도 탑재됐는데, 요구사항을 AI에게 대화하듯이 말하면 계산과 예측이 자동으로 진행됩니다.

30여 명의 KAIST 연구진이 하나의 팀으로 힘을 합쳐 만들어 낸 이번 모델은 누구나 사용할 수 있도록 무료로 배포될 예정입니다.

TJB 조형준입니다.

(영상 취재: 김경한 기자)
(화면 출처: KAIST/Google Deepmind 유튜브)
(CG: 박보영)