한국제약바이오협회 AI신약연구원은 9월 1일 방배동 협회 회관에서 ‘AI 신약개발 따라잡기 특별 세미나 : K-Fold 입문 특강’을 개최한다.

이번 세미나는 최근 KAIST가 공개한 차세대 바이오 AI 모델 K-폴드의 개발 배경과 작동 원리를 이해하고, 실제 신약개발 연구에 활용할 수 있는 방법을 직접 경험해보기 위해 마련됐다.

K-폴드는 AI신약개발지원센터(현 AI신약연구원)의 센터장을 역임했던 김우연 KAIST 화학과 교수가 총괄한 ‘팀 KAIST’가 개발한 차세대 바이오 AI 모델이다. 단백질의 3차원 구조 예측은 물론 단백질과 약물 후보물질, DNA·RNA 등 다양한 생체분자 간 상호작용과 결합 구조까지 예측할 수 있다.

K-폴드는 글로벌 대표 바이오 AI 모델인 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3’에 근접한 분자 복합체 구조 예측 성능을 보이는 것으로 알려졌다. 속도 역시 K-폴드의 주요 경쟁력이다. 기존 모델의 사전 계산 단계를 없애 구조 예측 속도를 최대 25배 향상시켜 같은 시간에 더 많은 신약 후보물질을 탐색하고, 구조 예측에 필요한 시간과 컴퓨팅 자원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 

무엇보다 K-폴드는 우수한 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 연구자가 실제 연구 현장에서 쉽게 활용할 수 있도록 플랫폼으로 구현됐다는 점에서 주목된다. 

이번 세미나는 이러한 K-폴드의 기술적 성과를 제약바이오 연구 현장의 실제 활용으로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 강의는 황상연 히츠 선행연구팀장이 진행한다. ▲특화 파운데이션 모델 프로젝트와 K-폴드 교육의 목적 ▲K-폴드 개발 배경 및 모델 원리 ▲예측 성능 및 고도화 방향에 대한 강연에 이어, 하이퍼랩을 통해 K-폴드를 직접 실습하는 시간을 갖는다.

노연홍 회장은 “K-폴드의 개발은 우리나라가 해외 바이오 AI 기술을 활용하는 것을 넘어, 세계적 수준의 핵심 기술을 자체적으로 확보할 수 있는 역량을 보여줬다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이어 “K-폴드와 같은 기술이 연구자들의 AI 활용의 진입장벽을 낮워 신약 후보물질 탐색의 속도와 효율성을 높이는 것은 물론, 장기적으로 우리 제약바이오산업의 연구개발 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 촉매제가 될 것으로 기대한다”고 강조했다.

표준희 AI신약연구원장은 “K-폴드는 국내 연구진이 개발한 바이오 AI 기술을 실제 연구자가 손쉽게 활용할 수 있도록 연결했다는 점에서 중요한 사례”라며 “이번 세미나를 시작으로 우수한 국내 AI 기술과 제약바이오 연구현장을 연결하는 교육과 협력 기회를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.