KAIST, 암 표적 돌연변이 최적 약물 후보 자동설계 AI 개발
KAIST는 김우연 화학과 교수 연구팀이 표적 단백질 정보만으로 결합 가능한 약물 후보를 설계·최적화할 수 있는 인공지능(AI) 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.
BInD는 결합할 분자에 대한 사전 정보 없이 단백질 구조만 입력하면 해당 단백질과 잘 맞는 분자 구조와 결합 방식을 동시에 설계한다.
김우연 교수는 “표적 단백질과 결합하는 핵심 요소를 AI가 스스로 학습해 사전 정보 없이도 최적 약물 후보를 설계할 수 있다”며 “신약 개발 패러다임을 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다.
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