[한스경제=이소영 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 신약 개발에 날개를 달아줄 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 신약 개발에 필요한 물질을 설계하고 기존 물질의 분자 구조를 기반으로 특성 예측에 특화돼 있다.

KAIST는 예종철 김재철 AI대학원 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(Multi-modallearning) 기술을 도입, 분자 구조와 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 적용할 수 있는 AI 기술을 처음 개발했다고 밝혔다. 

현재 업계에서는 AI를 통해 신약 개발에 활용하려는 시도가 계속되고 있는 상황이다. 분자 구조에서 화합물의 성질을 예측하는 연구도 제시된 바 있으나, 새 화합물을 생성하면서 기존 화합물의 특성을 동시에 예측하는 기술은 없었다.

연구팀은 물질의 분자 구조와 특성 사이의 상관 관계를 한 번에 학습하는 AI 모델을 개발했다. 필요한 분자의 표현식을 학습하기 위해 이미지 분야 AI 기술인 '다중 모달리티' 학습 방법을 도입했다. 

연구팀은 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성과 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.

연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상 동시에 주어지는 특성 입력값을 따르는 분자 구조를 예측할 뿐 아니라 분자의 구조와 특성 모두를 이해하고 과제를 해결했다.

화학반응 예측과 동성 예측, 후보물질 탐색과 같은 다양한 문제에서 기존 AI 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다는 게 연구팀의 설명이다.

예 교수는 "새로운 화합물 생성과 특성 예측 기술을 통합하는 화학 분야의 새로운 생성형 AI 기술로, 이 분야의 저변을 확대할 것으로 기대한다"고 설명했다. 

이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 실렸다. 

이소영 기자 sylee03@sporbiz.co.kr