[앵커]
인공지능으로 단백질 구조를 예측하는 구글의 '알파폴드', 노벨상까지 수상하며 큰 화제가 됐었는데요.

KAIST 연구진이 국내 기술로 단백질 구조는 물론, 약물과 어떻게 결합하는지까지 예측하는 한 단계 더 진화한 AI 모델을 개발했습니다.

네트워크 현장, TJB 조형준 기자가 보도합니다.

[리포터]
지난 2020년 구글 딥마인드는 '알파폴드 2'를 공개했습니다.

우리 몸의 단백질 구조를 예측하는 인공지능 모델로, 노벨화학상까지 수상했습니다. 무엇이 특별했던 걸까.

/ 신약 개발은 질병과 관련된 단백질의 구조를 파악하고 여기에 잘 결합하는 약물 후보를 찾아내는 과정이 핵심입니다.

알파폴드는 인공지능을 이용해 아미노산의 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 예측합니다. /

신약 개발과 생명과학 연구의 패러다임을 바꿨다는 평가를 받는 이유입니다.

KAIST 연구팀이 국내 독자 기술로 개발한 인공지능 모델, 'K-Fold'를 공개했습니다

/ 단백질 구조를 예측하는 데에 그쳤던 기존 모델들을 뛰어넘어, 단백질과 약물의 '결합 구조와 과정'까지 예측하는 것이 가장 큰 특징입니다. /

특정 질병과 관련된 단백질이 어떤 모양인지 파악하고, 그 단백질에 잘 붙는 후보 물질을 찾는 것은 물론, 결합한 뒤에는 어떤 변화가 일어나는지를 미리 계산할 수 있는 겁니다.

[인터뷰]
김형우 / 카이스트 화학과 박사후연구원
"기능의 변화를 예측하는 데 이어지기 때문에 설계한 약물이 어떤 식으로 기능을 하게 될지까지도 이해하는 데 더 도움이 되는.."

복잡한 사전 계산 단계를 없애 구조 예측 속도가 대폭 빨라진 것도 큰 장점입니다.

단백질 800개의 결합 과정까지 예측하는 데 2시간 정도면 충분합니다.

[인터뷰] 김우연 / 카이스트 화학과 교수
"속도가 훨씬 빠릅니다. 여러 가지 환경에서 실험해보면 평균적으로 봤을 때 이미 20배 이상, 최대 25배 정도 속도가 빠르다는 걸 확인했고요."

K-Fold는 KAIST의 한 교원창업기업의 멀티에이전트 플랫폼에도 탑재됐는데, 요구사항을 AI에게 대화하듯이 말하면 계산과 예측이 자동으로 진행됩니다.

30여 명의 KAIST 연구진이 하나의 팀으로 힘을 합쳐 만들어 낸 이번 모델은 누구나 사용할 수 있도록 무료로 배포될 예정입니다.

TJB 조형준입니다. <영상취재 김경한 (TJB) 디자인 박보영 (TJB)>