"신약 설계도 '스스로' 척척" 소버린 바이오 AI 국내 독자 개발

대전=정일웅 기자

입력 2026.08.28 08:34

연구자의 요청을 받았을 때 인공지능(AI) 스스로 단백질 3차원 구조를 예측하고, 최적화된 결합 결과를 도출해 신약 후보를 설계하는 바이오 AI 모델이 국내 독자 기술로 개발됐다.

KAIST는 과학기술정보통신부의 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트' 주관기관으로 '팀 KAIST'를 구성, 차세대 바이오 AI 모델 'K-Fold'를 공개했다고 28일 밝혔다.

AI 생성 이미지. KAIST

K-Fold는 신약 개발에 필요한 단백질과 약물의 '결합'을 AI로 예측하는 게 강점이다. 신약을 개발할 땐 질병과 관련된 단백질이 어떤 모양인지를 먼저 파악한 후 수많은 물질 중 단백질과 원활하게 결합해 의도된 작용을 할 물질을 찾아내는 것이 중요하다.

이러한 과정에서 K-Fold는 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 약물 후보가 단백질의 어디에 어떤 모습으로 결합할지를 미리 계산해 '유망한 후보를 빠르게 찾는' 역할을 한다.

단백질 하나의 구조만 예측하는 게 아니라 단백질과 단백질 그리고 단백질과 약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자가 서로 만났을 때 어떤 구조가 되는지 예측할 수 있는 게 K-Fold의 강점으로 꼽힌다.

성능도 세계적인 수준이다. 지난 3월 과제 단계평가에서 K-Fold의 분자 복합체 구조 예측 정확도는 구글 딥마인드의 '알파폴드 3(AlphaFold 3)'에 근접한 수준으로 평가받았다. 이달 연구팀이 자체 수행한 성능평가에서 일부 평가 항목은 기존 글로벌 모델보다 우수한 성능을 보이기도 했다.

구조 예측 속도가 빨라진 점도 K-Fold의 장점이 된다. 기존 단백질 구조 예측 AI는 구조를 계산하기 전에 비슷한 단백질의 서열 정보를 대량으로 찾아 비교하는 복잡한 사전 작업이 요구됐다.

하지만 K-Fold는 이러한 과정에 의존하지 않는 새로운 방식을 적용해 사전 계산 단계를 없앤 덕분에 기존 모델보다 구조 예측 속도가 최대 25배 빨라졌다.

이는 같은 시간에 보다 많은 신약 후보를 탐색할 수 있다는 것을 의미해 구조 예측에 필요한 시간과 컴퓨팅 자원을 줄이면서 수많은 후보 중 최적의 결합 가능성이 높은 물질을 신속하게 선별할 수 있게 한다.

KAIST

'팀 KAIST'는 K-Fold를 개발과 함께 연구자가 웹에서 K-Fold를 대화하듯 사용할 수 있는 AI 연구 서비스도 구현했다. 연구자가 "이 단백질에 강하게 결합할 항체를 설계해줘"라고 요청하면, AI가 단백질 구조를 예측해 결합 가능성이 높은 후보를 설계한 후 계산을 통해 결과를 평가하는 방식이다.

"암 표적 단백질에 적합한 펩타이드 후보를 찾아줘"?라는 요청도 가능하다. 연구자가 직접 여러 프로그램을 옮겨 다니며 구조를 계산하고, 결과를 분석하는 대신 AI에 연구 목표를 말하면 필요한 분석과 설계를 순차적으로 수행할 수 있게 한 것이다.

KAIST 교원창업기업 히츠(HITS)가 개발한 이 서비스는 멀티에이전트 플랫폼 '하이퍼랩(HyperLab)'에 K-Fold를 탑재, 고성능 컴퓨터를 별도로 구축하거나 복잡한 AI 프로그램을 다루지 않아도 사용이 가능하다.

이번 성과는 지난 6월 열린 '2026 한국생체분자과학연합학술대회'에서 김우연 교수가 '에이전틱 AI 기반 생성형 신약 설계(Generative Drug Design Powered by Agentic AI)'를 주제로 진행한 기조 강연에서 처음 공개됐다.

(왼쪽부터) 오병하, 이규리, 황성주, 김우연, 안성수, 김호민 교수. KAIST

'팀 KAIST'는 화학과 김우연 교수가 연구를 총괄한다. 김우연 교수 그룹과 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수 그룹 연구원은 AI 모델 개발, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수는 단백질 데이터 구축 및 검증을 담당한다.

히츠는 연구자가 실제 K-Fold를 활용할 수 있도록 웹 기반 AI 연구 플랫폼 '하이퍼랩(HyperLab)'과 연계해 서비스를 구현했고, K-Fold의 성과 확산 및 산업계 활용 촉진은 한국제약바이오협회와 한국바이오협회가 맡는다.

배충식 KAIST 총장은 "AI 시대에는 핵심 기술을 자체 개발·활용하는 '소버린 AI' 역량이 국가 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라며 "K-Fold는 국내 독자 AI 기술을 바이오와 결합해 세계 수준의 기술에 도전하고, 실제 신약 연구에 활용할 수 있도록 서비스화했다는 점에서 의미를 갖는다"고 평가했다.