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국산 AI 'K-Fold', MSA 의존도 낮춰 단백질 구조예측 속도 개선

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한국제약바이오협회가 개최한 세미나에서 AI 신약개발 기업 히츠(HITS)가 자사 플랫폼 'K-Fold'를 소개했다. 기존 AI 모델들이 단백질 구조 예측 시 방대한 진화 데이터 수집 과정(MSA)에 의존해 시간이 오래 걸렸던 반면, K-Fold는 이 과정을 경량화해 예측 속도를 개선했다고 설명했다. 발제자인 황상연 선행연구팀장은 이러한 기술적 특징이 신약 발굴 과정에 활용될 수 있다고 밝혔다.

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AI 신약개발신흥

AI로 후보물질을 설계·발굴하고 임상을 최적화하는 신약개발 방법론.

Outlook 생성형 모델이 후보 도출 속도를 끌어올리는 중. AI 설계 물질의 임상 성공 검증이 진짜 시험대.

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