19일 광주과학기술원(GIST)은 남호정 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 약물 효과를 최적화한 저분자 화합물 구조를 만들어주는 생성형 AI 모델을 개발했다고 밝혔다.
신약 개발은 신약의 뼈대가 되는 선도물질을 발굴한 뒤 약효는 높이고 부작용은 낮출 수 있도록 구조를 최적화하는 순으로 진행돼 왔다. 최적화 작업에만 수개월이 걸리는데 이번에 개발된 AI 모델을 이용하면 이를 수주일로 줄일 수 있다.
신약의 경우 AI가 학습할 수 있는 임상 데이터가 적어 AI가 매번 유사한 구조의 생성물을 내놓는다는 단점이 있었다. 남 교수팀이 개발한 AI 모델은 적은 데이터로도 다양한 화합물 구조를 탐색할 수 있도록 새로운 훈련 알고리즘을 제안했다. 그 결과 기존 데이터에 있던 분자와는 유사성이 낮은 새로운 구조를 생성했다. 남 교수는 “데이터가 한정된 상황에서도 고품질의 신규 분자 구조를 제안하는 것이 가능하다”고 했다.
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