KAIST와 바이오 AI 기업 히츠(HITS)가 공동 개발한 소버린 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’를 처음 공개했다. 해외 모델 의존도가 높은 단백질 구조 예측 분야에서 국내 기술로 개발한 모델을 실제 연구 서비스로 연결하겠다는 구상까지 함께 제시했다는 점에서 주목된다.
히츠 김우연 대표는 23일 「2026 한국생체분자과학연합학술대회」 기조강연에서 ‘Generative Drug Design Powered by Agentic AI’를 주제로 발표하며 K-Fold를 소개했다. K-Fold는 과학기술정보통신부의 ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트를 통해 KAIST와 히츠가 공동 개발한 바이오 AI 모델이다.
K-Fold는 단백질 구조 예측을 넘어 단백질-단백질, 단백질-저분자 리간드, DNA·RNA 등 다양한 생체분자 복합체 상호작용을 예측할 수 있도록 설계됐다. 회사 측에 따르면 지난 3월 단계평가에서 분자 복합체 구조 예측 정확도가 글로벌 선도 모델인 AlphaFold 3에 근접한 수준으로 평가됐고, 이달 초 자체 벤치마크에서는 일부 단백질-단백질 결합 예측 항목에서 글로벌 최고 수준 모델을 웃도는 결과도 확인했다.
계산 효율도 강조했다. 히츠는 K-Fold가 다중 서열 정렬(MSA)에 의존하지 않는 예측 흐름을 통해 구조 예측 전 단계의 계산 부담을 30배 이상 줄였다고 설명했다. 구조 예측 성능뿐 아니라 실제 활용성을 고려한 설계라는 의미다.
히츠는 K-Fold를 자사 AI 신약개발 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’에 연동해 Agentic AI 서비스 형태로 제공할 계획이다. 연구자는 별도 고성능 컴퓨팅 인프라 없이 웹 환경에서 단백질, 항체, 펩타이드 설계 연구를 수행할 수 있다. 자연어로 요청하면 AI 에이전트가 예측, 분석, 검증 과정을 순차적으로 수행하는 방식이다.
김우연 히츠 대표는 “K-Fold는 기존 모델을 단순 재현하는 데 그치지 않고 한계를 넘는 새로운 접근을 목표로 한다”며 “국내 연구자 누구나 최고 수준의 바이오 AI를 활용할 수 있는 출발점이 되길 기대한다”고 말했다.
히츠는 이번 학회 공개를 시작으로 연구자 대상 베타 사용 기회를 제공하고 무료 크레딧을 지원할 예정이다. 상업화는 연내 단계적으로 추진한다는 방침이다.
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