신약 개발 시간·비용 줄인다… 한양대, 단백질 3D 구조 정밀 예측 AI 개발
전체 윤곽 잡고 세부 형태 단계적 정교화… 기존 AI 한계 극복
[파이낸셜뉴스] 한양대학교는 인공지능학과 김은솔 교수팀이 신약 개발의 핵심 단계인 단백질의 3차원 구조를 정밀하게 예측하고 생성하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구 결과는 신약 후보 물질을 찾아내는 데 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.
단백질은 고정된 형태가 아니라 주변 환경이나 결합 대상에 따라 유연하게 모양을 바꾸며 작용한다. 이 때문에 새로운 약물을 개발할 때는 단백질이 변화할 수 있는 다양한 3차원 상태를 정확하게 분석하는 과정이 필수적이다. 하지만 기존 AI 생성 모델은 단백질의 전체 모양과 세부 구조를 한 번에 만들어내야 해, 모양을 안정적으로 만들면 다양성이 떨어지고 다양성을 높이면 구조적 오류가 발생하는 문제가 있었다.
연구팀은 단백질 구조를 여러 단계의 정밀도로 나누어 순차적으로 만드는 새로운 방식을 적용했다. 먼저 단백질의 전체적인 뼈대와 큰 틀을 잡은 뒤, 이를 바탕으로 세부적인 기하학적 구조를 단계별로 정밀하게 완성하는 방식이다.
이 기술을 활용하면 단백질 고유의 안정적인 형태를 유지하면서도 약물과 반응할 때 발생하는 다양한 모양 변화를 정확하게 예측할 수 있다.
연구팀이 기존 단일 해상도 생성 모델과 비교해 검증한 결과, 이번에 개발한 AI 기술이 유연한 단백질 구조 예측에서 오차를 크게 줄인 것으로 나타났다. 특히 구조가 길고 복잡한 단백질에서도 전체 형태를 흐트러뜨리지 않고 높은 정확도를 유지했다.
김은솔 교수는 "단백질의 큰 틀과 세부 구조를 분리해 단계적으로 만들면 구조적 안정성과 모양의 다양성을 동시에 확보할 수 있다"며, "단백질의 여러 상태를 함께 고려해야 하는 생명과학과 신약 개발 분야에서 실용적인 모델링 기반으로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 국제 학술지 바이오인포매틱스에 게재됐다.
[email protected] 김만기 기자
