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'알파폴드' 다음 단계…약물 작동 예측 AI 나왔다

KAIST 연구팀이 약물이 표적 단백질에 결합한 뒤 실제로 기능을 켜는지 끄는지까지 예측하는 AI 모델을 개발했다. 게티이미지뱅크 제공 신약 개발에서 가장 큰 난제 중 하나는 약물이 표적 단백질에 붙는다고 해서 실제로 원하는 효과를 낸다는 보장이 없다는 점이다. 국내 연구팀이 이 문제를 해결할 인공지능(AI)을 개발했다. 약물이 단백질에 결합한 뒤 기능을 켜는지 끄는지까지 예측해 신약 개발 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 이관수 바이오및뇌공학과 교수팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)를 표적으로 하는 후보 물질의 활성 여부를 예측하는 AI 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 `브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)'에 1월 15일 게재됐다. GPCR은 미국 식품의약국(FDA) 승인 약물의 약 34%가 표적으로 삼는 핵심 단백질이다. 세포 표면에서 호르몬·신경전달물질·약물의 신호를 받아 세포 안으로 전달하는 문 역할을 한다. 약물이 결합했다고 해서 항상 원하는 효과가 나타나는 것은 아니다. 결합 이후 단백질 내부에서 일어나는 구조 변화와 신호 전달 과정인 '알로스테릭 신호 전파'가 실제 작용 여부를 결정하기 때문이다. 기존 서열 분석이나 알파폴드3 같은 구조 예측 기술은 이 동적 과정을 모델링하지 못한다. 연구팀은 약물 작용을 결합 단계와 신호 전파 단계로 나눠 AI가 단계적으로 학습하도록 설계했다. 단백질 3차원 구조를 원자 수준 그래프로 표현하고 수많은 원자 연결 중 신호 전달에 중요한 경로를 AI가 스스로 찾아내도록 하는 어텐션 메커니즘을 적용했다. 복잡한 구조의 단백질에서도 활성 예측 성능이 크게 향상됐다. GPCRact는 활성·비활성 결과만 제시하지 않는다. 예측 근거인 단백질 내부 핵심 신호 경로도 함께 보여줘 '블랙박스 AI'의 한