“신약 개발 기간·비용 줄인다”…GIST, 신약 후보물질 예측 정확도 향상 AI 기술 개발
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광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 이현주 AI학과 교수팀이 실험으로 단백질-약물 결합 구조를 확인하지 않아도 신약 후보물질의 표적 단백질 결합 친화도를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델 '알파 DTA'를 개발했다고 6일 밝혔다. 결합 친화도는 약물이 목표 단백질에 얼마나 강하게 안정적으로 달라붙는지를 나타내는 지표다. 이 값이 높을수록 효과적인 신약 후보로 평가한다. 지금까지 약물과 단백질의 결합 친화도를 예측하는 AI 기술은 크게 서
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