한국제약바이오협회 AI신약연구원이 국내 연구진이 개발한 차세대 바이오 인공지능(AI) 모델 ‘K-폴드(K-Fold)’의 제약바이오 연구 현장 활용 확대에 나선다.
한국제약바이오협회 AI신약연구원은 오는 9월 1일 서울 방배동 협회 회관에서 ‘AI 신약개발 따라잡기 특별 세미나: K-Fold 입문 특강’을 개최한다고 31일 밝혔다.
이번 세미나는 최근 KAIST가 공개한 차세대 바이오 AI 모델 K-폴드의 개발 배경과 작동 원리를 소개하고, 연구자들이 실제 신약개발 과정에서 활용할 수 있는 방법을 직접 경험할 수 있도록 마련됐다.
◇단백질 넘어 약물·DNA·RNA 상호작용까지 예측
K-폴드는 AI신약개발지원센터(현 AI신약연구원) 센터장을 역임한 김우연 KAIST 화학과 교수가 총괄한 ‘팀 KAIST’가 개발한 차세대 바이오 AI 모델이다.
단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 그치지 않고 단백질과 약물 후보물질, DNA·RNA 등 다양한 생체분자 간 상호작용과 결합 구조까지 예측할 수 있는 것이 특징이다.
특히 K-폴드는 글로벌 대표 바이오 AI 모델인 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold 3)’에 근접한 분자 복합체 구조 예측 성능을 보이는 것으로 알려졌다.
구조 예측 속도 역시 주요 경쟁력으로 꼽힌다. 기존 모델에서 필요했던 사전 계산 단계를 없애 구조 예측 속도를 최대 25배 높였다는 게 연구진의 설명이다. 이에 따라 동일한 시간에 더 많은 신약 후보물질을 탐색하고 구조 예측에 투입되는 시간과 컴퓨팅 자원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
무엇보다 K-폴드는 AI 모델 자체의 개발에 머물지 않고 연구자가 실제 연구 현장에서 보다 쉽게 사용할 수 있도록 플랫폼으로 구현됐다는 점에서 주목받고 있다.
◇개발 원리부터 하이퍼랩 활용 실습까지
이번 세미나는 K-폴드의 기술적 성과를 실제 제약바이오 연구 현장의 활용으로 연결하는 데 초점을 맞춘다.
강의는 황상연 히츠 선행연구팀장이 맡아 ▲특화 파운데이션 모델 프로젝트와 K-폴드 교육의 목적 ▲K-폴드 개발 배경 및 모델 원리 ▲예측 성능 및 고도화 방향 등을 설명한다.
이어 참가자들이 ‘하이퍼랩’을 통해 K-폴드를 직접 활용해보는 실습도 진행될 예정이다. 이를 통해 AI 기반 구조 예측 기술이 신약 후보물질 탐색과 연구개발 과정에 어떻게 접목될 수 있는지를 구체적으로 살펴본다.
◇“국산 바이오 AI, 신약개발 경쟁력 높이는 촉매제”
노연홍 한국제약바이오협회 회장은 “K-폴드의 개발은 우리나라가 해외 바이오 AI 기술을 활용하는 것을 넘어 세계적 수준의 핵심 기술을 자체적으로 확보할 수 있는 역량을 보여줬다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이어 “K-폴드와 같은 기술이 연구자들의 AI 활용 진입장벽을 낮춰 신약 후보물질 탐색의 속도와 효율성을 높이는 것은 물론, 장기적으로 우리 제약바이오산업의 연구개발 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 촉매제가 될 것으로 기대한다”고 강조했다.
표준희 AI신약연구원장은 “K-폴드는 국내 연구진이 개발한 바이오 AI 기술을 실제 연구자가 손쉽게 활용할 수 있도록 연결했다는 점에서 중요한 사례”라며 “이번 세미나를 시작으로 우수한 국내 AI 기술과 제약바이오 연구현장을 연결하는 교육과 협력 기회를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
