칼리시-영남대, AI로 할로겐 독성 재평가 “조건 따라 낮아질 수도”

기존 약물 설계에서 독성을 높이는 경향이 있다고 알려진 ‘할로겐 치환’이, 특정 구조와 조건에서는 오히려 독성을 낮출 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

▲ 이미지 제공=칼리시 이번 연구는 플루오린, 클로린, 브로민, 아이오딘 등 할로겐 원자를 포함하는 화합물 중 1~3개의 방향족 고리(scaffold)를 가진 수천 개 구조를 대상으로, 간독성·심장독성 등 주요 독성 지표를 AI로 예측한 것이다.

연구에 사용된 ‘HD-GEM(Hybrid Dynamic Graph-based Ensemble Model)’은 분자의 구조 정보를 학습하는 그래프 신경망(GNN)과 화학 특성 지문(descriptor)을 결합한 하이브리드 AI 모델이다.