유니콘팩토리

국내 연구팀이 자체 개발한 AI(인공지능) 기술로 신약후보물질을 발굴하는 국제대회 'CACHE 챌린지'에서 세계 최상위 팀에 선정됐다. 한국과학기술연구원은 박근완 천연물시스템생물연구센터 책임연구원이 이끄는 연구팀이 제3회 CACHE 챌린지 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 들었다고 15일 밝혔다. 2021년 시작한 CACHE 챌린지는 AI를 이용해 신약 후보를 예측하는 대회다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사가 참여하며 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)이 후원한다. 대회를 통해 얻는 모든 데이터는 일반에 공개해 신약 개발 연구를 지원한다. 이번 챌린지에는 11개국에서 출전한 23개 팀이 본선에 진출해 약 2년간 경쟁했다. 코로나19 바이러스 등의 치명적인 감염병을 억제할 수 있는 약물을 개발하는 게 목표였다. 그 결과 전체 참가팀을 통틀어 신약 후보물 총 1739개가 발굴됐다. KIST는 코로나19 바이러스의 '

"화학에 AI(인공지능)를 적용할 때의 가장 큰 도전은 수많은 분자들의 조합을 모두 AI에 학습시킬 수 없다는 겁니다. 대신, 화학 반응의 '문법'을 AI에 학습하는 것으로 극복할 수 있습니다." 백무현 기초과학연구원(IBS) 분자활성 촉매반응 연구단 부연구단장은 24일 서울 용산구에서 열린 과학미디어아카데미에서 이처럼 설명했다. 분자활성 촉매반응 연구단은 최근 계산화학에 AI를 도입하고자 시도 중이다. 백 부연구단장은 국내 '1세대' 계산 화학(computational chemistry) 연구자다. 계산 화학은 컴퓨터의 연산 기능을 활용해 화학 반응을 예측하는 연구 분야다. 수많은 분자의 상호작용, 화합물의 반응과 메커니즘을 이론적으로 분석한다. 백 부연구단장이 이끄는 연구팀은 2018년 암 치료제, 뇌전증 치료제 등의 핵심 원료인 '감마-락탐'을 합성한 바 있다. 반응 효율이 높은 이리듐 촉매를 생성해 자연적으로는 합성이 어려웠던 탄화수소로 감마-락탐을 합성하는 데 성공했다.

AI(인공지능)로 미생물의 핵심 대사반응을 규명했다. 수 천 개의 복잡한 대사물질과 단백질이 얽혀있는 미생물 시스템을 빠르고 정확하게 분석했다. 향후 맞춤형 미생물 제작에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 한국연구재단은 윤성호 건국대 시스템생명공학과 교수 연구팀이 AI와 가상세포 기술을 활용해 다양한 영양 조건에서 미생물 성장을 촉진하거나 저해하는 대사 반응을 규명했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '몰레큘러 시스템즈 바이올로지'에 지난달 30일 온라인 게재됐다. 미생물은 주어진 영양분을 효율적으로 이용하기 위해 세포 내 대사과정을 정밀하게 조정한다. 이를 통해 최적의 세포 성장을 유지한다. 세포의 대사과정을 이해하려면 성장을 촉진하거나 저해하는 대사 유전자와 경로를 식별해야하지만 유전자 수 천 개, 메신저리보핵산(mRNA), 대사물질이 서로 복잡하게 얽힌 미생물 시스템 특성상 실험적인 규명에 긴 시간이 소요된다. 연구팀은 가상세포를 적용해 대사반응을 예측한 데이터와 다