사회
GIST, 알파폴드3 활용해 신약 후보물질 예측 정확도 높인 AI 모델 개발
뉴스보이
2026.08.06. 10:58
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간단 요약
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실험 데이터 없이 단백질과 약물의 결합 친화도를 정확히 예측하는 AI 모델 '알파 DTA'가 개발되었습니다.
이를 통해 신약 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄이고 약물 재창출 연구에도 기여할 전망입니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
광주과학기술원(GIST) 이현주 AI학과 교수팀이 실험 없이도 신약 후보물질의 표적 단백질 결합 친화도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 '알파 DTA'를 개발했습니다. 이번 연구에는 정민재 석사과정생이 제1저자로, 박세진 박사가 공동 연구자로 참여했습니다.
기존의 서열 기반 방식은 정확도가 낮고, 구조 기반 방식은 실험 데이터가 부족하다는 한계가 있었습니다. 연구팀이 개발한 알파 DTA는 구글 딥마인드의 '알파폴드3'가 예측한 3D 구조와 내부 표현 정보를 활용해 이러한 문제를 해결했습니다. 특히 단일·쌍 표현 정보를 분석하는 다중 해상도 인코더와 3D 구조를 분석하는 기하 인코더를 결합해 예측 정확도를 높였습니다.
이번 연구 결과는 지난 7월 21일 화학정보학 분야 국제학술지 '저널 오브 케민포매틱스(Journal of Cheminformatics)' 온라인에 게재되었습니다. 연구팀은 이번 기술이 신약 후보물질 선별 효율을 높여 개발 기간과 비용을 절감하고, 약물 재창출 연구에도 폭넓게 활용될 것으로 기대하고 있습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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