최근 인공지능 신약 후보 물질 발굴 국제대회에서 국내 연구진이 우수한 성적을 거뒀습니다. <br /> <br />연구진은 표적 단백질의 진화 정보를 활용하는 인공지능 알고리즘을 자체 개발했는데요. <br /> <br />이성규 기자입니다. <br /> <br />[기자] <br />인공지능으로 신약 후보 물질을 발굴하는 국제 대회인 캐시 챌린지. <br /> <br />미국 국립보건원 등이 후원하는 이 대회는 대회 데이터를 일반에 공개하고 후속 연구도 지원합니다. <br /> <br />최근 주제는 코로나19 바이러스의 특정 복제 단백질을 표적으로 한 신약 후보 물질을 찾는 거였습니다. <br /> <br />국내 연구진도 자체 개발한 인공지능 프로그램으로 참여했는데 최상위 4개 팀에 선정됐습니다. <br /> <br />인공지능 프로그램은 표적 단백질과 진화적으로 유사한 다른 단백질들의 정보를 활용해 새로운 화합물의 결합력을 예측합니다. <br /> <br />연구진은 우선 표적 단백질과 구조적으로 비슷한 다른 단백질들을 찾은 뒤 이들 단백질과 결합하는 기존 화합물의 결합력 등을 인공지능에 학습시켰습니다. <br /> <br />이를 바탕으로 5천 만개의 화합물 라이브러리, 즉 데이터베이스에서 표적 단백질에 가장 잘 결합하는 새 화학물질을 추려냈습니다. <br /> <br />연구진은 개발한 인공지능의 성능이 국제대회를 통해 검증됐다며 이를 바탕으로 후속 연구도 진행할 계획입니다. <br /> <br />[박근완 / KIST 강릉분원 책임연구원 : 새로운 생물 종이 가진 화합물질을 찾고, 그 화합물질들이 어떤 기능인지 모르는 경우가 대다수입니다. 알고리즘을 활용해 그런 화합물들이 어떤 질병에 쓰일 수 있는지 예측하고….] <br /> <br />[기자] <br />지난해 단백질 구조 예측 프로그램인 구글 알파폴드가 노벨상을 받으면서 새로운 도약기를 맞은 인공지능을 이용한 신약 후보 발굴. <br /> <br />후보 물질 발굴을 넘어 실제 상용화로 이어져 신약 개발의 새로운 도약으로 이어지길 기대해봅니다. <br /> <br />YTN 사이언스 이성규입니다. <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br />YTN 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)<br /><br />※ '당신의 제보가 뉴스가 됩니다' <br />[카카오톡] YTN 검색해 채널 추가 <br />[전화] 02-398-8585 <br />[메일] social@ytn.co.kr<br /><br />▶ 기사 원문 : https://www.ytn.co.kr/_ln/0105_202503210335070931<br />▶ 제보 안내 : http://goo.gl/gEvsAL, 모바일앱, social@ytn.co.kr, #2424<br /><br />▣ YTN 데일리모션 채널 구독 : http://goo.gl/oXJWJs<br /><br />[ 한국 뉴스 채널 와이티엔 / Korea News Channel YTN ]
