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[연예뉴스]약물 작동까지 예측…구글 ‘알파폴드3 한계’ 넘었다

온카뱅크관리자

2026-03-08 18:16:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 연구진, AI 모델 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="G50WJ5V7WL">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2ba6c67dec6e9ad5a82c6d1775153ce2b5a6837fb9c13e9b05885129f89c344b" dmcf-pid="HIvD9IFYyn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GPCRact 인공지능 모델의 약물 활성 예측 및 기전 해석 모식도.KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/08/seouleconomy/20260308181635586mlyq.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="Y7gQGJsAyo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/08/seouleconomy/20260308181635586mlyq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            GPCRact 인공지능 모델의 약물 활성 예측 및 기전 해석 모식도.KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f036c305815c6cdcc9e3dea7f0a951926b8527768befa84b4979d8e8857f5d4a" dmcf-pid="XCTw2C3Gvi" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진이 약물-단백질 결합 여부를 넘어 ‘약물이 실제로 작동하는지’까지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이는 구글의 AI 신약 개발도구인 알파폴드3도 해내지 못한 기능으로, 신약 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="bb160607bae4218e7c8e7146835e3e39c56e11251f678a93d39e64ef46cbb882" dmcf-pid="ZhyrVh0HyJ" dmcf-ptype="general">KAIST는 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 약물 후보 물질이 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 AI 모델 ‘GPCRact’를 개발했다고 8일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="02555eaf12713d40f0f4b65ba1648d1071b0632068a4629ce2bbec42a05a4ea6" dmcf-pid="5lWmflpXWd" dmcf-ptype="general">인체에는 약 800여 종의 GPCR이 존재하며, 심장 박동·혈압 조절·통증 감지·면역 반응·감정 조절 등 다양한 생리 기능에 관여하는 핵심 단백질이다. 현재 시판 약물의 약 30~40%가 GPCR을 표적으로 한다.</p>
          <p contents-hash="463439fe3a0e611071f67828b25cf03ae8a093ba2e4166cc7e25f2aeb83d6279" dmcf-pid="1SYs4SUZWe" dmcf-ptype="general">하지만 약물이 GPCR에 결합했다고 해서 반드시 원하는 기능이 작동하는 것은 아니다. 결합 이후 단백질 내부에서 일어나는 구조 변화와 신호 전달 과정이 실제 작용 여부를 결정한다.</p>
          <p contents-hash="3b20274809a9d9059ddebe72625308f3dafafb0bb1d8954a6d8c11de1ff3a057" dmcf-pid="tvGO8vu5TR" dmcf-ptype="general">연구팀은 약물 작용 과정을 ① 약물-표적 결합 단계 ② 단백질 내부 신호 전파 단계로 나누고 AI가 단계적으로 학습하도록 설계했다. 단백질의 3차원 구조를 원자 수준 그래프로 표현하고, 중요한 신호 전파 경로를 학습할 수 있도록 ‘어텐션 메커니즘’을 적용했다. 이를 통해 AI가 약물 결합 신호와 함께 단백질 내부 신호 전파경로를 파악하여 단백질의 활성을 예측하도록 했다.</p>
          <p contents-hash="20fb18f6f8257731a212152b695c1cf2740e0b427446c0f93b5c1dec46d4bb0d" dmcf-pid="FTHI6T71vM" dmcf-ptype="general">그 결과 기존 모델이 어려워했던 복잡한 구조의 단백질에서도 약물 활성 예측 성능이 크게 향상됐다. GPCRact는 앞으로 GPCR을 표적으로 하는 다양한 질병에서 약물의 실제 활성 여부까지 예측하는 정밀 신약 개발 AI 플랫폼으로 활용될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="09245943bc730cc6025d0ce0c476aa494c55c72ade20f8dd60be78e920c74987" dmcf-pid="3yXCPyztvx" dmcf-ptype="general">장형임 기자 jang@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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