KAIST 화학과 김우연 교수 연구팀이 암 표적 단백질까지 겨냥하는 AI 신약 설계 모델 ‘BInD(Bond and Interaction-generating Diffusion model)’을 개발했다고 밝혔어요. 이번 기술은 단백질 정보를 기반으로 사전 약물 데이터 없이도 최적의 후보 물질을 자동으로 설계할 수 있어, 기존 신약 개발의 한계를 크게 뛰어넘는 것으로 평가돼요.

 BInD의 가장 큰 혁신은 ‘동시 설계(Simultaneous Design)’ 개념이에요. 기존 AI는 분자 생성과 결합 여부 판단을 따로 처리했지만, BInD는 분자와 단백질의 결합 메커니즘을 한 번에 고려해 설계해요. 덕분에 결합 안정성, 약물로서의 특성, 구조적 자연스러움 등 여러 조건을 동시에 충족시키면서 실제 개발 성공 가능성을 높였어요.

 
 특히, 이번 모델은 최근 노벨 화학상을 받은 AlphaFold3의 확산 모델(Diffusion Model)을 발전시켜 화학적 법칙까지 직접 반영했어요. 단백질-분자 간 거리, 결합 길이 등 실제 화학 규칙을 내장한 지식 가이드를 통해 더 현실적인 구조 생성을 가능하게 했고, 우수한 결합 패턴을 재활용하는 최적화 전략까지 도입했어요. 그 결과, 암 관련 주요 단백질인 EGFR의 변이에도 선택적으로 작용할 수 있는 분자를 설계하는 데 성공했어요.

 연구팀은 “BInD는 표적 단백질의 핵심 결합 요소를 스스로 학습해 사전 분자 정보 없이도 신약 후보를 설계할 수 있다”며 “개발 기간과 비용을 대폭 단축하고, 정밀도 높은 신약 개발 시대를 앞당길 것”이라고 전했어요.

 이번 연구에는 KAIST 화학과 이중원·정원호 석박사통합과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제학술지 Advanced Science(IF=14.1) 7월 11일 자에 게재됐어요.

KAIST의 이번 성과는 “AI가 실제 신약 개발 패러다임을 전환할 수 있다”는 가능성을 보여주는 사례로, 앞으로 바이오·제약 산업 전반에 걸쳐 활용도가 크게 확대될 것으로 기대돼요.

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