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[IT뉴스]'생성형 AI'로 세포·약물 반응 유도 맘대로...KAIST, 新 AI 기술 개발

온카뱅크관리자

2025-10-16 10:47:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="b768S0SgEt">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8289de409f151c5b46f57fb6db9dfacba9436e2c35cb3197d69d7857e9933f88" dmcf-pid="KzP6vpvaD1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="생성형 AI를 활용, 특정 세포 상태를 원하는 상태로 바꾸는 데 필요한 약물을 찾아내는 기술 개념도." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/16/etimesi/20251016104653022eagf.png" data-org-width="700" dmcf-mid="qu4fhFhLI3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/16/etimesi/20251016104653022eagf.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            생성형 AI를 활용, 특정 세포 상태를 원하는 상태로 바꾸는 데 필요한 약물을 찾아내는 기술 개념도.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="2af756c0f8f6fa6ddd9fb18d02c748e57fd4370c6501647d6552b3427a27df6f" dmcf-pid="9qQPTUTND5" dmcf-ptype="general">세포 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다.</p>
          <p contents-hash="7f7af1a134443114dd318b117c80e619ea3e672710d8afaa76cd7d281c4adf49" dmcf-pid="2BxQyuyjEZ" dmcf-ptype="general">이에 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 세포·약물 반응을 마치 레고 블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적 모델링해, 세포·약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="3fc32b74cd55ea15ff682178b54363f067162eae7ebb196b5e13e05b40ea0e4c" dmcf-pid="VbMxW7WAwX" dmcf-ptype="general">KAIST는 조광현 바이오 및 뇌공학과 교수팀이 생성형 AI를 활용해 이와 같은 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="600610d016811612c99193caa540550d7b1b5a73d2fe46471b1f8b1921e9835d" dmcf-pid="fKRMYzYcIH" dmcf-ptype="general">'잠재공간'은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 '지도'와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포 상태와 약물 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다.</p>
          <p contents-hash="b36f30ae99f986fb437d52a100e15564770428c11349063be65027f8be5ea46d" dmcf-pid="49eRGqGkrG" dmcf-ptype="general">연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상 세포에 가까운 상태로 되돌릴 수 있는 분자 표적을 AI가 찾아냈고, 이를 세포 실험으로 입증했다.</p>
          <p contents-hash="9362a10360f8252268b7940fd15ef5797dc8b49c585092383727b785cbf19524" dmcf-pid="82deHBHEDY" dmcf-ptype="general">이는 이번 성과가 암 치료에만 국한되는 것이 아니라, 학습되지 않은 다양한 세포 상태 전환과 약물 반응을 예측할 수 있는 범용 플랫폼임을 보여주는 사례다. 약이 세포 안에서 어떻게 작용하는지 원리까지 밝힐 수 있었다는 점에서 의미가 크다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b98439de4cca669d220224ea40f66c3003019da163794c7cccc2ba2500464aaa" dmcf-pid="60V2I1IiDW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진 왼쪽부터 시계방향으로 한영현 박사, 이춘경 박사, 김현진 박사과정, 조광현교수." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/16/etimesi/20251016104654292qhxn.jpg" data-org-width="647" dmcf-mid="BVDEqRqyDF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/16/etimesi/20251016104654292qhxn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진 왼쪽부터 시계방향으로 한영현 박사, 이춘경 박사, 김현진 박사과정, 조광현교수.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="dd20123a9da64329469885758f2c22909cf3d5d18c14b93a03d07a162b4dfdbf" dmcf-pid="PpfVCtCnDy" dmcf-ptype="general">이번 성과는 세포를 원하는 상태로 바꿀 수 있는 방법을 설계하는 데 도움이 된다. 앞으로 신약 개발이나 암 치료뿐만 아니라, 손상된 세포를 다시 건강한 세포처럼 되살리는 연구 등 여러 의학 분야에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="44cf2ba9575c186023b876fc76d8f2870e6ac03e5fe6421305c9fcae0316dcd5" dmcf-pid="QU4fhFhLsT" dmcf-ptype="general">조광현 교수는 “이미지 생성 AI 기술에서 착안해 세포도 원하는 방향으로 바꿀 수 있다는 아이디어인 '방향 벡터' 개념을 적용했다”며, “이번 기술은 특정 약물이나 유전자가 세포에 미치는 효과를 정량적으로 분석하고, 아직 알려지지 않은 반응까지 예측할 수 있는 범용 AI 방식이라는 점에서 의미가 크다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e871b4c95583ca5d3ab38e2ad80bfb31592e0f66168ea6672ff8a0d719a23ad6" dmcf-pid="xu84l3loOv" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 KAIST의 한영현 박사, 김현진 박사과정, 이춘경 박사가 참여했으며, 연구 결과는 셀 출판사가 출간하는 국제 학술지 셀 시스템에 15일자 논문으로 출판됐다.</p>
          <p contents-hash="1e89a6912d04133670f76419883c7a3fee0772295209ec3a37a1d52e380325d9" dmcf-pid="yclh8a8trS" dmcf-ptype="general">한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실 사업 등 지원으로 수행됐다.</p>
          <p contents-hash="ce3ca4163f3c33b2ac48e80529fe111f0f14592fac9f4a1931d7ec8e4ff5e758" dmcf-pid="WkSl6N6Fml" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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