연구
< 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 >
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
< 그림 1. 딥디디아이2(DeepDDI2)를 이용한 팍스로비드 성분과 대표 승인약물 간의 약물 상호작용 예측 결과 >
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 원하는 소재 개발 인공지능 모퓨전(MOFFUSION)으로
최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다. 김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다. 또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자
2025-01-23 -
연구 스스로 학습·수정하는 뉴로모픽 반도체칩 개발
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수
2025-01-22 -
연구 KAIST 설명가능 인공지능연구센터, 플러그앤플레이 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크 공개
KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)는 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 손쉽게 AI모델에 대한 설명성을 제공할 수 있는 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크를 개발해, 이를 27일 오픈소스로 공개했다. 설명가능 인공지능(Explainable AI, 이하 XAI)이란 AI 시스템의 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 제반 기술을 말한다. 최근 딥러닝 모델과 같이 내부 의사 결정 프로세스가 불투명한 블랙박스 AI 모델에 대한 의존도가 커지면서 설명가능 인공지능 분야에 대한 관심과 연구가 증가했다. 그러나 지금까지는 연구자와 기업 실무자들이 설명가능 인공지능 기술을 활용하는 것이 몇 가지 이유로 쉽지 않았다. 우선, 딥러닝 모델의 유형별로 적용 가능한 설명 알고리즘들이 서로 달라서 해당 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘이 무엇인지 알기 위해서는 XAI에 대해 어느 정도 사
2024-12-27 -
행사 美케이던스社, 80억 상당 AI반도체 장비 우리 대학에 기증
“케이던스 사의 통 큰 기부에 감사드리며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성이라는 원대한 목표 달성과 세상을 혁신할 반도체 연구 실현에 앞장서겠습니다”(이광형 총장) 우리 대학은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(Cadence Design Systems, 이하 케이던스)가 반도체 설계 특화 장비인 ‘케이던스 팔라디움 제트원(Cadence Palladium Z1)’*을 우리 대학에 기증한다고 밝혔다. *팔라디움 제트원: 반도체 설계 검증을 위한 초고성능 에뮬레이터 장비로, 하드웨어-소프트웨어 검증 및 디버깅 작업을 1개의 랙 당 5.76억 게이트까지 대용량으로 구현 가능함. 동 장비를 통해 SoC(System On Chip) 개발 단계에서 설계 검증을 더 원활히 수행할 수 있음. 케이던스는 1995년 반도체설계교육센터(IDEC) 설립 이후 우리 대학에 EDA(Electronic Design Automati
2024-12-17 -
행사 KAIST 설명가능 인공지능연구센터, 2024 XAI 튜토리얼 시리즈 성황리 종료
국내 최대의 설명가능 인공지능(XAI) 연구조직인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 KAIST 최재식 교수)는 11월 5일부터 22일까지 7회에 걸쳐 설명가능 인공지능 튜토리얼 시리즈를 성공적으로 개최했다. 이번 튜토리얼에는 학생, 연구자, 기업 실무자 등 누적인원 총 530여 명이 참여하여 설명가능 인공지능 기술에 대한 높은 관심과 수요를 보여주었다. 행사는 XAI의 주요 알고리즘부터 최신 연구 주제까지, 총 16개 세션 발표로 진행되었다. 개회 강연으로 ‘설명가능 인공지능 최신 연구 동향’에 대해 최재식 교수가 발표하였고, 이어서 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석·박사 과정 연구원들이 △주요 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법 △거대 언어모델(LLM), 이미지 생성모델, 시계열 데이터에 대한 설명성 △ XAI Framework, 의료 도메인 적용 사례를 주제로 발표했다. 튜토리얼 마지막날에는 독일 Fraunho
2024-11-29