반응 예측 넘어 '분자 구조'까지 생성하는 AI…신약 개발 박차

KAIST

분자 구조를 분석해 화합물의 성질을 예측하고 새로운 분자 구조를 생성하는 AI 기술이 개발됐다. /사진=게티이미지뱅크

국내 연구진이 각종 화학반응과 독성을 예측해 빠른 신약 개발에 도움을 줄 수 있는 AI(인공지능) 기술을 개발했다.

KAIST(한국과학기술원)는 예종철 김재철 AI 대학원 연구팀이 분자의 구조와 화학적 특성을 예측하고 생성하는 분자 데이터 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 14일 온라인 게재됐다.

연구팀에 따르면 지금까지 분자 구조 자체를 분석해 화합물의 성질을 예측하는 AI 기술은 있었지만, 기존 화합물의 특성을 예측하면서도 새로운 화합물까지 생성하는 AI 기술을 개발한 건 이번이 처음이다.

다중 모달리티 학습은 이미지에 기반한 질의응답, 텍스트에 기반한 이미지 생성처럼 다양한 데이터 형식의 과제도 수행하는 AI 기술이다. 연구팀은 분자 구조를 나타내는 문자열과 이에 해당하는 분자의 화학적 특성값을 이용해 AI를 학습시켰다. 이를 통해 수십여 개에 이르는 화학 특성값을 데이터로 분자의 구조적 정보와 화학적 특성을 분석하는 모델을 만들었다.

AI로 주어진 분자의 화학적 특성을 예측할 뿐만 아니라 새로운 분자 구조를 생성하는 데도 성공했다. 분자량, 약물 가능성, 용해도, 극성 표면적 등 50개 이상의 화학 특성 조건을 높은 정확도로 만족시키는 분자 구조를 만들었다.

연구팀은 "독성 예측, 후보물질 탐색처럼 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 기술을 적용할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이번 연구는 한국연구재단의 AI 데이터 바이오 선도 기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.

연구를 이끈 예종철 KAIST 김재철 AI대학원 교수 /사진=KAIST