KAIST가 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3’를 뛰어넘는 국산 바이오 인공지능(AI) 개발에 나선다. KAIST는 의과학 및 바이오 분야 AI 파운데이션 모델 ‘K폴드’ 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다. 이번 과제에는 김우연 화학과 교수를 비롯해 황성주·안성수 김재철AI대학원 교수, 오병하·김호민·이규리 생명과학과 교수가 참여한다.
단백질의 3차원 구조를 예측하는 알파폴드3는 제약산업을 근본적으로 바꿀 기술로 평가된다. AI로 기존에 10년 이상 걸리던 신약 개발 기간을 절반가량 단축할 수 있는 데다 인간이 찾아내지 못한 신약 후보물질도 새롭게 찾아낼 수 있어서다. 암, 희소질환 등 기존에 치료법이 없던 불치병을 정복할 것으로 기대된다.
KAIST 공동연구팀은 기존 알파폴드3의 단점을 보완한 신규 모델을 개발한다. 알파폴드3는 데이터에만 의존하는 방식으로 예측 정확도와 속도에 한계가 있었다. 반면 K폴드는 데이터뿐 아니라 단백질 내 물리·화학적 상호작용의 원리를 AI가 스스로 학습하도록 해 예측 정확도를 크게 개선할 것으로 기대된다.
KAIST는 해당 플랫폼을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 오픈소스로 공개할 예정이다. 또 독일 제약사 머크의 디지털 플랫폼에 통합해 세계 연구자들이 활용하도록 지원할 예정이다. 한국바이오협회와 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K폴드 실무자 교육을 추진해 국내 연구자들이 플랫폼을 적극 활용하도록 돕는다. 김우연 교수는 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 개발해 기술 주권 확보에 기여하겠다”고 말했다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
단백질의 3차원 구조를 예측하는 알파폴드3는 제약산업을 근본적으로 바꿀 기술로 평가된다. AI로 기존에 10년 이상 걸리던 신약 개발 기간을 절반가량 단축할 수 있는 데다 인간이 찾아내지 못한 신약 후보물질도 새롭게 찾아낼 수 있어서다. 암, 희소질환 등 기존에 치료법이 없던 불치병을 정복할 것으로 기대된다.
KAIST 공동연구팀은 기존 알파폴드3의 단점을 보완한 신규 모델을 개발한다. 알파폴드3는 데이터에만 의존하는 방식으로 예측 정확도와 속도에 한계가 있었다. 반면 K폴드는 데이터뿐 아니라 단백질 내 물리·화학적 상호작용의 원리를 AI가 스스로 학습하도록 해 예측 정확도를 크게 개선할 것으로 기대된다.
KAIST는 해당 플랫폼을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 오픈소스로 공개할 예정이다. 또 독일 제약사 머크의 디지털 플랫폼에 통합해 세계 연구자들이 활용하도록 지원할 예정이다. 한국바이오협회와 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K폴드 실무자 교육을 추진해 국내 연구자들이 플랫폼을 적극 활용하도록 돕는다. 김우연 교수는 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 개발해 기술 주권 확보에 기여하겠다”고 말했다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
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