%ed%99%94%ed%95%99%ea%b3%bc
-
‘이산화탄소로 플라스틱 원료 만든다'...전환효율 86% 전극 기술 개발
이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 우리 대학 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다.
우리 대학은 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다.
전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해 물을 밀어내는 소재를 사용하면 전기가 잘 통하지 않는 단점이 있어, 별도의 장치가 필요하는 등 공정이 복잡해지는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물은 막고 전기는 잘 흐르게 하는 ‘3층 구조’ 전극을 고안했다. 이 전극은 물을 튕겨내는 기판 위에 촉매층을 형성하고, 그 위를 은 나노선 네트워크로 덮은 구조로, 전해액의 침수를 효과적으로 차단하면서도 전기 전달을 원활하게 유지할 수 있도록 설계됐다.
특히 이번 연구의 핵심은 전극 표면에 사용된 ‘은 나노선’이 단순히 전기를 전달하는 역할을 넘어, 직접 화학 반응에도 참여한다는 점을 밝혀낸 것이다. 은 나노선은 이산화탄소를 반응시키는 과정에서 일산화탄소(CO)를 생성하고, 이 물질이 인접한 구리 촉매로 전달되며 다음 단계 반응이 이어진다. 이러한 방식으로 두 촉매가 협력해 반응을 진행하는 ‘협동 촉매(탠덤 촉매)’ 시스템이 형성되며, 그 결과 에틸렌과 같은 다중 탄소 화합물 생성이 촉진됐다.
이러한 구조를 적용한 전극은 알칼리성 전해질에서 79%, 중성 전해질에서는 세계 최고 수준인 86%의 높은 선택성을 기록했다. 이는 생성물 중 대부분이 원하는 물질로 전환됐다는 의미다. 또한 50시간 이상의 장시간 작동에서도 성능 저하 없이 안정적인 반응을 유지해, 기존 기술에서 나타났던 성능 감소 문제를 효과적으로 극복했다.
송현준 교수는 “이번 연구는 은 나노선이 전기를 전달하는 동시에 화학 반응에도 직접 참여한다는 점을 밝혀낸 데 의미가 있다”며, “이 기술은 앞으로 이산화탄소를 에탄올이나 연료 등 다양한 물질로 바꾸는 데에도 활용될 수 있는 새로운 설계 방법을 제시했다”고 말했다.
KAIST 화학과 박종혁 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 3월 24일 게재되었다.
※논문 제목: Overlaid Conductive Silver Nanowire Networks on Gas Diffusion Electrodes for High-Performance Electrochemical CO2-to-C2+ Conversion, DOI: http://doi.org/10.1002/advs.75003
※주저자 정보: 박종혁(KAIST, 제1저자), 김성주 박사(KAIST, 제2저자), 한윤경(KAIST, 제3저자), 송현준 교수(KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 InnoCORE 지능형 수소기술 연구단과 한국연구재단 우수연구자교류지원사업(Brain Link), 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.06 조회수 566 -
햇빛·공기로 약 만든다...화학합성 난제 해결
의약품을 만드는 화학 공정에서 ‘촉매’는 생산 속도와 비용을 좌우하는 핵심 기술이다. 하지만 지금까지는 ‘정밀하지만 버려야 하는 촉매’와 ‘재사용 가능한 촉매’ 사이의 한계를 안고 있었다. 우리 대학 연구진이 이 두 촉매를 결합해 빛과 공기만으로 작동하는 친환경 촉매 기술을 개발했다. 의약품 원료를 더 저렴하고 깨끗하게 생산할 수 있는 길이 열리며, 탄소 배출과 환경 오염 저감 효과도 기대된다.
우리 대학은 화학과 한상우 교수 연구팀이 서로 다른 두 종류의 촉매를 하나로 결합하는 데 성공했다고 30일 밝혔다. 하나는 고체 상태에서 작동하는 은(Ag) 기반 촉매이고, 다른 하나는 용액 속에서 작용하는 유기 광촉매 DDQ(빛을 받아 화학 반응을 일으키는 물질)다. 연구팀은 이 두 촉매가 함께 작동하도록 구현해, 기존에는 어려웠던 반응을 더 효율적으로 수행할 수 있게 했다.
연구팀은 이 기술을 활용해 햇빛과 공기로 의약품의 핵심 원료인 아민(amine)을 친환경적으로 만들어내는 데 성공했다. 별도의 추가 화학물질 없이도 필요한 물질을 생산할 수 있음을 보여주며 기술의 실효성을 입증한 것이다.
기존 유기 광촉매 방식은 반응 후 촉매를 다시 사용하려면 추가 화학물질이 필요하거나, 공기 중 산소를 사용할 경우 반응 속도가 느려 효율이 떨어지는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 반응 과정에서 생기는 부산물을 다시 활용하는 방법을 제시했다. 이 부산물이 촉매를 다시 사용할 수 있는 상태로 되돌리고, 공기 중 산소는 이 과정을 반복하도록 돕는다. 즉, 촉매가 한 번 쓰이고 끝나는 것이 아니라 스스로 다시 살아나 계속 작동하는 ‘순환 구조’를 구현한 것이다.
이로써 별도의 화학물질을 추가하지 않아도 촉매가 계속 작동하는 ‘순환형 촉매 시스템’을 완성했다. 특히 이 기술은 햇빛과 공기만으로 반응이 진행된다는 점이 특징이다. 햇빛은 촉매를 활성화해 반응을 시작하게 하고, 공기는 사용된 촉매를 다시 사용할 수 있는 상태로 되돌린다. 즉, 촉매가 계속 ‘충전’되며 반복 작동하는 구조다. 이 과정에서 공기는 물만을 남기기 때문에 환경 부담도 크게 줄일 수 있다.
또한 연구팀은 서로 다른 촉매가 만나면 기능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 리튬염(LiClO4)을 도입했다. 이 물질은 두 촉매가 서로 방해하지 않도록 조정하는 역할을 하며, 촉매의 안정성과 수명을 크게 향상시켰다.
이번 연구는 서로 다른 촉매를 하나로 결합해 햇빛과 공기만으로도 필요한 화학물질을 생산할 수 있음을 보여준 사례다. 복잡한 화학물질이나 화석연료에 의존하지 않아도 되기 때문에, 화학 공정에서 발생하는 탄소 배출과 환경 오염을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.
한상우 교수는 “이번 연구는 무기 광화학 루프 기술(금속 기반 촉매가 빛을 받아 반응하고 다시 원래 상태로 돌아오는 순환 구조)을 정밀 유기 합성 분야에 성공적으로 접목한 첫 사례”라며 “서로 다른 촉매 시스템의 장점만을 결합해 화학 산업의 탄소 발자국을 획기적으로 줄일 수 있는 중요한 진전”이라고 말했다. 이어 “의약품 원료 등 고부가가치 화합물을 가장 친환경적인 방식으로 생산할 수 있는 새로운 길을 열었다”고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 화학과 백진욱 연구원이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 화학 분야 최고 권위 학술지 ‘미국화학회지(JACS, Journal of the American Chemical Society)’에 3월 18일 게재됐다.
※ 논문명: Merger of heterogeneous and homogeneous photocatalysis for arene C–H Amination
※ DOI: 10.1021/jacs.5c20824
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.30 조회수 897 -
‘코엔자임 Q10’모방...망가지지 않는 촉매로 재탄생
건강기능식품으로 널리 알려진 ‘코엔자임 Q10(Coenzyme Q10)’과 같은 우리 몸 속 분자를 활용해, 에너지를 만들어내는 방식을 모방한 신개념 촉매 기술이 개발됐다. 국내 연구진은 생체 에너지 생성에 핵심적인 분자를 이용해 스스로 반복 작동하는 분자 촉매 시스템을 구현하는 데 성공했다.
우리 대학은 화학과 백윤정 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS, 원장 직무대행 김영덕) 권성연 박사와의 공동연구를 통해, 코엔자임 Q10으로 알려진 ‘퀴논(Quinone)’이 금속‘티타늄(Ti)’과 결합해 작동하는 새로운 분자 촉매 시스템을 개발했다고 26일 밝혔다.
퀴논은 체내에서 전자와 수소를 전달하며 에너지 생성에 관여하는 핵심 분자다. 이는 세포의 ‘에너지 발전소’로 불리는 미토콘드리아에서 전자와 수소를 함께 이동시키며 에너지를 생성하는 메커니즘에서 착안한 것이다.
그러나 이러한 중요한 기능에도 불구하고, 퀴논은 인공 화학 반응에서는 반응 과정 중 불안정한 중간체(세미퀴논)가 형성돼 쉽게 분해되거나 한 번 반응 후 소모되는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 퀴논에 값싸고 풍부한 금속인 ‘티타늄(Ti)’을 결합하는 분자 설계 전략을 도입했다. 금속 중심과의 상호작용을 통해 반응 과정에서 생성되는 불안정한 세미퀴논 중간체를 안정화시켜, 전자와 수소가 함께 이동하는 반응을 반복적으로 수행할 수 있는 촉매 시스템을 구현했다.
이번 연구는 생체 에너지 전달 분자인 퀴논의 반응성을 금속 화학적으로 제어해 촉매로 활용한 최초 사례로, 불안정한 반응 중간체의 안정화가 촉매 설계의 핵심 요소로 활용할 수 있음을 보여준다. 이는 화학 반응을 정밀하게 제어하는 차세대 인공 촉매 개발에 새로운 가능성을 제시한다.
백윤정 교수는 “자연계에서 중요한 역할을 하지만 인공 시스템에서는 활용이 어려웠던 퀴논의 한계를 금속 화학을 통해 극복했다”며, “이번 연구는 생체 분자를 기반으로 한 차세대 에너지·환경 촉매와 생체 모사 화학 기술 설계에 새로운 방향을 제시한다”고 말했다.
KAIST 화학과 원창현 석박사통합과정이 제 1저자로 참여한 이번 성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제 학술지 미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)에 2월 20일 자 게재되었다.
※ 논문명: Orchestrating the Semiquinone Stability for Catalytic Proton-Coupled Electron Transfer, DOI: 10.1021/jacs.5c21171
※ 저자 정보: 원창현 (KAIST, 제1 저자), 권성연 (IBS, 제2 저자), 김동욱 (IBS, 제3 저자) 및 백윤정 (KAIST, 교신저자) 포함 총 4 명
해당 연구는 과기정통부가 지원하는 개인기초연구사업의‘우수신진연구’와 한국연구재단의 글로벌 선도연구센터 (SRC), 산업통상자원부가 지원하는‘소재부품개발사업’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.26 조회수 680 -
화학 원리 이해한 AI 등장...신약·신소재 개발 속도 높인다
스마트폰 배터리가 얼마나 오래 가는지, 난치병을 치료할 신약이 나올 수 있을지는 모두 재료 물질을 구성하는 원자들이 얼마나 안정적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 수많은 원자를 어떻게 배치해야 가장 안정적인 분자가 되는지를 찾는 과정이 ‘분자 설계’의 핵심 과정인데, 그동안은 거대한 산에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것처럼 어려워 막대한 시간과 비용이 필요했다. 우리 대학 연구진이 인공지능으로 이 과정을 빠르고 정확하게 해결하는 신기술을 개발했다.
우리 대학은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 ‘리만 확산 모델(R-DM)’을 개발했다고 10일 밝혔다.
이 모델의 가장 큰 특징은 분자의 ‘에너지’를 직접 고려한다는 점이다. 기존 인공지능이 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지를 고려하여 구조를 스스로 다듬는다. 연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고, 인공지능이 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다.
R-DM은 이러한 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다. 이는 수학 이론인 ‘리만 기하학’을 적용한 것으로, 화학의 기본 원리인 ‘물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다’는 법칙을 인공지능이 스스로 학습한 결과다.
실험 결과, R-DM은 기존 인공지능보다 최대 20배 이상 높은 정확도를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다. 이는 AI 기반 분자 구조 예측 기술 중 세계 최고 수준의 성능이다.
이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 많은 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 크게 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 ‘AI 시뮬레이터’로 기대된다. 또한 화학 사고나 유해 물질 확산처럼 실험이 어려운 상황에서도 화학 반응 경로를 빠르게 예측할 수 있어, 환경·안전 분야에서도 활용 가능성이 크다.
김우연 교수는 “인공지능이 화학의 기본 원리를 이해하고 분자의 안정성을 스스로 판단한 첫 사례”라며 “신소재 개발 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 기술”이라고 말했다.
본 연구는 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터 우제헌 박사와 KAIST 혁신신약연구단 김성환 박사가 공동 1저자로 연구를 주도했으며 연구 결과는 세계적 학술지 네이퍼 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 1월 2일에 게재됐다.
※ 논문명: Riemannian Denoising Model for Molecular Structure Optimization with Chemical Accuracy, DOI: 10.1038/s43588-025-00919-1
한편, 이번 연구는 한국환경산업기술원의 화학사고 예측-예방 고도화 기술개발사업, 과학기술정보통신부 과학기술원 인노코어(InnoCore) 사업, 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단이 수행하는 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원으로 수행되었다.
2026.02.10 조회수 2248 -
성분은 그대로, 위치만 바꿨다..치매 치료 새 전략
기존 알츠하이머병(치매) 치료법은 아밀로이드 베타나 활성 산소종 등 한 가지 원인만 겨냥해 왔다. 그러나 알츠하이머병은 여러 원인이 동시에 작용하는 질환으로, 이러한 접근에는 분명한 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 넘어, 약물 후보 성분(분자*)의 구조 배치만 바꿔 알츠하이머병을 악화시키는 여러 원인을 한 번에 조절할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다.
우리 대학은 화학과 임미희 교수 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 화학과 김민근 교수, 한국생명공학연구원(KRIBB, 원장 권석윤) 국가바이오인프라사업본부 이철호 박사, 실험동물자원센터 김경심 박사와의 공동 연구를 통해, 같은 분자라도 구조의 배치 차이(위치 이성질체)에 따라 알츠하이머병에 작용하는 방식이 달라질 수 있음을 분자 수준에서 규명했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 사람의 치매 유전자를 지닌 알츠하이머 마우스 모델(APP/PS1)을 이용한 실험을 통해, 해당 화합물이 실제 생체 내에서도 효과를 보인다는 사실을 확인했다.
알츠하이머병은 하나의 원인으로 발생하지 않는다. 뇌에 쌓이는 아밀로이드 베타, 금속 이온, 활성 산소종 등 여러 물질이 서로 영향을 주며 병을 악화시킨다. 특히 금속 이온은 아밀로이드 베타와 결합해 독성을 키우고, 이 과정에서 활성 산소종 생성이 증가해 뇌 신경 세포 손상이 더욱 심해진다. 따라서 알츠하이머병을 효과적으로 제어하기 위해서는 여러 발병 원인을 동시에 다룰 수 있는 전략이 필요하다.
연구팀이 주목한 ‘위치 이성질체’는 같은 재료로 만든 분자라도 붙는 위치에 따라 전혀 다른 역할을 할 수 있다는 개념이다. 실제로 분자의 위치가 달라지자 활성 산소에 반응하는 정도나 아밀로이드 베타 및 금속과 결합하는 성질이 눈에 띄게 달라졌다.
연구진은 이러한 차이를 확인하기 위해 구조가 조금씩 다른 세 가지 분자를 비교 분석했고, 그 결과, 아주 미세한 구조 차이만으로도 활성 산소를 줄이는 능력, 아밀로이드 베타와의 결합 방식, 금속과의 상호작용 특성이 크게 달라진다는 사실을 밝혀냈다.
즉, 분자의 ‘배치’를 바꾸는 것만으로 알츠하이머병의 주요 원인들을 서로 다른 방식으로 동시에 조절할 수 있음을 입증한 것이다.
특히 알츠하이머 마우스 모델 실험에서는 특정 구조를 가진 화합물이 활성 산소종, 아밀로이드 베타, 금속-아밀로이드 베타 복합체를 한 번에 조절하는 효과를 보였다. 이 화합물은 기억을 담당하는 뇌 해마 부위의 신경 세포 손상을 줄이고, 아밀로이드 플라크 축적을 감소시켜, 저하됐던 기억력과 인지 기능을 유의미하게 개선했다.
임미희 KAIST 화학과 교수는 “이번 연구는 분자의 구성 성분을 바꾸지 않고도 구조의 배치만 조절해 여러 알츠하이머 발병 원인에 동시에 작용할 수 있음을 보여준 연구”라며, “알츠하이머병처럼 원인이 복잡하게 얽힌 질환을 보다 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 치료 전략의 가능성을 제시했다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 화학과 나찬주·이지민 석박통합과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 저명 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, Impact Factor: 15.7, 화학 분야 상위 5.0%) 2026년 1월 14일자 Issue 1호에 게재됐다.
※ 논문명: Positional Isomerism Tunes Molecular Reactivities and Mechanisms toward Pathological Targets in Dementia, ※ DOI: 10.1021/jacs.5c14323
한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(리더연구, 글로벌 선도연구센터), 세종과학펠로우십, 박사과정생연구장려금지원사업 및 KRIBB 기관고유사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.22 조회수 1464 -
제1회 세종과학상에 화학과 박윤수 교수 수상
우리 대학 화학과 박윤수 교수가 신진 과학자를 발굴·격려하기 위해 올해 처음 제정된 제1회 세종과학상 수상자로 선정됐다.
사단법인 과학의전당이 주관하는 세종과학상은 물리, 화학, 생명과학, 생리·의학 분야에서 탁월한 연구 성과를 거둔 젊은 과학자를 대상으로 수여되는 상으로 박윤수 교수는 화학 분야 수상자로 선정됐다.
박 교수는 전이금속을 활용한 유기합성방법론을 연구하는 유기화학자로, 기존 합성법과 근본적으로 차별화되는 ‘단일원자 편집기술’을 개발해 신약개발 및 재료화학 연구 전반에 혁신적인 가능성을 제시한 점을 높이 평가받았다. 해당 기술은 분자의 특정 원자만을 정밀하게 변환할 수 있어 차세대 의약 및 기능성 소재 개발 분야에서 큰 파급 효과가 기대된다.
현재 33세의 젊은 과학자인 박 교수는 KAIST 화학과에서 학사 및 석·박사 학위를 취득했으며, 미국 프린스턴대학교 박사후연구원을 거쳐 2022년 KAIST 화학과에 임용됐다. 이후 화학반응 개발과 응용 분야에서 독보적인 연구 성과를 이어가며, 국제 저명 학술 무대에서 활발히 활동해 왔다.
세종과학상 수상자에게는 상금 1억 원이 수여되며, 시상식은 오는 다음 달 2일 웨스틴조선호텔 서울에서 열린다.
2026.01.06 조회수 1190 -
mRNA 치료제 부작용 억제..뇌졸증·암 면역치료 적용 기대
코로나19 백신으로 널리 알려진 mRNA는 사실 ‘치료제’가 아니라, 우리 몸에 바이러스 단백질의 설계도를 전달해 필요한 단백질을 만들게 하는 기술이다. 최근에는 암·유전병 치료로 활용 범위가 넓어지고 있지만, mRNA 치료제는 투여 직후 단백질이 한꺼번에 과도하게 생성되는 특성 때문에 폐색전증·뇌졸중·혈전증·자가면역질환 등 심각한 부작용을 일으킬 수 있었다. 이를 조절할 기술이 꾸준히 필요했지만, 마땅한 해결책은 없었다.
우리 대학은 화학과 전용웅 교수 연구팀이 mRNA가 단백질을 만드는 시작 시점과 속도를 조절할 수 있는 새로운 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 이 방법을 사용하면 환자의 상태에 맞게 단백질이 만들어지는 속도를 조절할 수 있어 더 안전한 치료가 가능해진다.
이번 기술은 mRNA 치료제의 부작용을 근본적으로 줄여줄 뿐 아니라, 뇌졸중·암·면역질환 같은 정밀한 단백질 조절이 필요한 치료 분야까지 응용될 수 있어 차세대 mRNA 치료제 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.
단백질이 만들어지려면, 세포 속 ‘단백질 제조 기계(리보솜·번역 인자)’가 mRNA 설계도에 달라붙어 작업을 시작해야 한다. 연구팀은 이 과정을 조금만 늦추면 단백질이 갑자기 몰려 만들어지는 문제를 막을 수 있다는 점에 주목했다.
그래서 복잡한 기술 대신, 일부러 살짝 손상된 DNA 조각을 mRNA와 붙이는 간단한 방법을 개발했다. 이 DNA 조각이 작은 ‘방패’처럼 작용해 단백질 제조 기계가 mRNA에 바로 달라붙지 못하도록 하면서 단백질 생성 시작 속도를 부드럽게 늦추는 방식이다.
여기서 사용된 손상 DNA는 체내에서 자연스럽게 재활용되는 안전한 생체 물질이며 비용도 매우 저렴하다. 주사 직전 mRNA와 섞기만 하면 되기 때문에 실제 의료 현장에서 쓰기에도 적합하다.
시간이 지나면 우리 몸에 원래 존재하는 ‘수리 효소’가 손상된 DNA를 자연스럽게 복구하며, 이 과정에서 mRNA와 붙어 있던 구조가 풀려 단백질 생성 속도는 정상 모드로 부드럽게 전환된다. 그 결과 단백질이 한꺼번에 폭발적으로 만들어지는 기존의 위험이 크게 줄어든다.
연구팀은 손상 DNA의 길이와 손상 정도를 조절해 단백질 생성이 언제, 얼마나 천천히 시작될지 정밀하게 설계할 수 있음을 확인했다. 또한 여러 종류의 mRNA를 한 번에 넣더라도 각 단백질이 원하는 순서로 차례대로 생성되도록 만들 수 있어, 복잡한 치료를 위해 여러 차례 나누어 주사하던 기존 방식도 혁신할 수 있다.
이 기술은 KAIST가 선정한 ‘미래 유망 원천기술’ 중 하나로 ‘2025 KAIST Techfair 기술 이전 설명회’에서도 소개됐다.
전용웅 교수는 “생물학적 현상도 결국 화학이기 때문에, 화학적 접근으로 단백질 생성 과정을 정밀하게 조절할 수 있었다.”며 “이번 기술은 mRNA 치료제의 안전성을 높일 뿐 아니라, 암·유전병 등 다양한 질환에 맞춘 정밀 치료로 확장될 수 있는 기반이 될 것”이라고 말했다.
KAIST 화학과 최지훈 (3년차), 정태웅 (1년차) 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 '앙게반테 케미 (Angewandte Chemie International Edition)'에 지난 11월 6일 게재되었다.
※ 논문명 : Harnessing Deaminated DNA to Modulate mRNA Translation for Controlled and Sequential Protein Expression, 저자 정보 : 최지훈 (KAIST, 공동 제1 저자), 정태웅 (KAIST, 공동 제1 저자) 및 전용웅 (KAIST, 교신저자) 포함 총 10 명, DOI : 10.1002/anie.202516389
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.01 조회수 2655 -
비타민B2가 금속을 만나 환경·건강 지키는 인공효소로 재탄생
우리가 먹는 비타민 B2(리보플라빈)는 음식이 몸속에서 에너지로 바뀌도록 돕는 중요한 보조효소 역할을 한다. 한국 연구진이 이 리보플라빈(플라빈)에 금속을 결합해, 전자를 전달하는 리보플라빈의 기능에 금속의 반응 조절 능력을 더한 새로운 인공 효소를 만드는 데 세계 최초로 성공했다. 이 기술은 자연 효소보다 더 정밀하고 안정적으로 작동해, 에너지 생산과 환경 정화, 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 보여준다.
우리 대학 화학과 백윤정 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS 원장 노도영) 권성연 박사와 공동연구를 통해, 플라빈이 금속 이온과 결합할 수 있는 새로운 분자 시스템을 합성하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
그동안 플라빈은 질소와 산소가 복잡하게 얽힌 고리 구조를 가져 금속이 선택적으로 결합하기 어려운 구조적 한계가 있어, 과학자들은 오랫동안 ‘금속과 결합한 플라빈’을 구현하지 못했다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 플라빈 내에서 금속이 결합할 수 있는 자리를 분자 수준에서 설계하고, 금속을 붙잡는 리간드(ligand) 구조를 정밀하게 배치하는 금속화학적 접근법을 적용했다.
이를 통해 금속 주변의 전자적·공간적 상호작용을 정교하게 제어함으로써, 플라빈-금속 결합체의 안정적 합성에 성공했다.
이번 성과는 플라빈이 지닌 고유한 특성과 금속의 반응성을 하나의 시스템 안에 결합시킨 최초의 사례로, 화학 반응을 미세하게 조절하는‘금속 기반 인공 효소’개발의 가능성을 열었다.
백윤정 교수는 “자연에서 발견되는 플라빈의 한계를 넘어 생체 분자를 금속화학의 새로운 구성 요소로 확장했다”며 “이번 연구는 생체 분자를 기반으로 한 차세대 촉매와 에너지 전환 소재 설계의 새로운 방향을 제시한다”고 말했다.
KAIST 화학과 니투 싱(Neetu Singh) 박사와 임하늘 석박사통합과정이 공동 제 1저자로 참여한 이번 성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제 학술지 무기화학지(Inorganic Chemistry)에 11월 5일 자 게재되었으며, 창의성과 완성도를 인정받아 표지 논문으로 선정되었다. 또한, ACS가 발행하는 90여 종의 저널 전체에서 하루 한편의 대표 논문을 선정하는 ACS Editors’Choice에 선정되어, 연구의 중요성을 인정받았다.
※ 논문명: Tautomerizable Flavin Ligands for Constructing Primary and Secondary Coordination Spheres, DOI: 10.1021/acs.inorgchem.5c03941
※ 저자 정보: Neetu Singh (KAIST, 공동 제1 저자), 임하늘 (KAIST, 공동 제1 저자), 권성연 (IBS, 제2 저자), 김동욱 (IBS, 제3 저자) 및 백윤정 (KAIST, 교신저자) 포함 총 5 명
해당 연구는 과기정통부가 지원하는 개인기초연구사업의‘우수신진연구’와 산업통상자원부가 지원하는 ‘소재부품개발사업’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.11 조회수 2746 -
알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다.
KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다.
KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold’를 개발할 계획이다.
최근 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’나 ‘Boltz2’ 등 최신 모델이 신약 개발·질병 연구·바이오 산업의 핵심 기술인 ‘단백질 구조 예측’의 성과를 이뤘지만, 데이터 통계에 의존한 방식으로 인해 정확도와 예측 속도 면에서 한계가 있었다.
이에 KAIST는 단백질 안에서 일어나는 물리·화학적 상호작용의 원리를 스스로 배우는 새로운 AI 방식을 도입했다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 모습과 분자 간 결합의 세기까지 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예측 속도가 매우 빨라, 실험실이나 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 AI 신약 개발 도구로 발전할 전망이다.
이번 과제를 위해 KAIST는 ‘팀 KAIST(Team KAIST)’를 구성해 교내 AI 및 바이오 분야 최고의 전문가들을 결집했다.
화학과 김우연 교수가 과제를 총괄하며, 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 AI 모델 개발을 담당하고, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 수집·정제·검증을 맡는다. 이 연구진은 KAIST AI연구원 및 InnoCORE 연구단(AI-CRED) 소속으로, 학제 간 융합 연구를 통해 시너지를 극대화할 계획이다.
개발된 K-Fold 모델의 상용화는 KAIST 스핀오프 기업 ㈜히츠(HITS, 대표 김우연)가 맡는다. 히츠는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K-Fold 모델을 설치 없이 웹에서 바로 이용할 수 있는 서비스인 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’ 형태로 제공한다.
또한 KAIST 졸업생 창업기업인 아토랩(Atolab)은 보안이 중요한 기관을 위해, 하이퍼랩(HyperLab)을 기관 내부 전용 서버(프라이빗 클라우드)나 자체 설치형 시스템(온프레미스, On-premise)으로 구축해 제공할 예정이다.
특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck Life Science)는 자사의 디지털 실험 도구 플랫폼(디지털 케미스트리 솔루션, Digital Chemistry Solution)에 K-Fold 모델을 적용해, 전 세계 3만 곳 이상의 연구실이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 K-Fold 모델이 글로벌 시장으로 빠르게 확산될 전망이다.
머크사 관계자는 “전 세계 연구 커뮤니티의 과학자들에게 AI 기반 신약 개발 기술과 솔루션을 제공해 본 과제에 기여하길 기대한다”고 밝혔다.
KAIST는 이번에 개발한 핵심 AI 모델(7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델)을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 ‘아파치 2.0’ 라이선스 형태로 공개할 예정이다. 이를 통해 국내 연구자와 기업들이 AI·바이오 기술을 더 쉽게 활용하고 발전시킬 수 있는 환경을 만들 계획이다.
또한 한국바이오협회 및 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K-Fold 기반 실무자 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다.
과제책임자인 김우연 교수는 “KAIST는 국내 최고 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 이번 과제는 그 역량을 바이오 분야에서 입증할 기회”라며 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 통해 기술 주권 확보와 산업 혁신에 기여하겠다”라고 말했다.
정송 KAIST AI연구원장(김재철AI대학원장)은 “KAIST AI연구원은 과학과 AI의 융합을 선도해왔다”며, “이번 바이오 파운데이션 모델 개발은 ‘과학AI(AI for Science)’ 실현을 향한 첫걸음으로, 바이오를 넘어 소재·화학·물리 등 전 과학 분야에서 세계를 선도하는 연구기관으로 도약하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 사업은 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’로의 전환을 보여주는 상징적 계기”라며, “KAIST는 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구로 국가 혁신과 인류의 미래를 선도하겠다”고 밝혔다.
2025.11.07 조회수 5714 -
리튬메탈전지 화재 위험·부피·무게 모두 잡았다
리튬메탈전지는 기존 리튬이온전지를 대체할 차세대 고에너지 전지로 주목받고 있다. 하지만 불이 잘 붙는 액체 전해질을 사용할 경우 화재 위험이 높아 상용화가 어려웠다. 이를 해결하기 위한 대안으로 유연성을 가진 ‘유기 고체 전해질’이 제시되었으나, 상온에서 리튬 이온의 전달 속도가 느려 실용화에 한계가 있었다. 한국 연구진이 리튬 이온 이동성 100배 향상시키고 상온에서 작동하는 고체 전해질을 개발하는데 성공했다.
우리 대학은 28일, 화학과 변혜령 교수 연구팀이 서울대학교 손창윤 교수팀과 공동으로 상온에서도 안정적으로 작동하는 새로운 유기 고체 전해질 필름을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀은 구멍이 일정하게 배열된 다공성 구조의 ‘공유결합유기골격구조체(COF, Covalent Organic Framework)’라는 신소재를 이용해 머리카락 굵기의 약 1/5수준(두께 약 20μm)의 고체 전해질을 제작했다.
이번에 개발된 COF 전해질은 2025년 노벨화학상을 수상한 금속유기골격체(MOF, Metal Organic Framework)와 유사한 다공성 결정성 구조를 가지지만, 전지 구동 환경에서 화학적 안정성이 크게 향상된 점이 특징이다.
연구팀은 리튬 이온을 전달하는 기능기를 일정한 간격으로 정교하게 배치해, 기존에는 높은 온도에서만 이동하던 리튬 이온이 실온에서도 기능기를 따라 빠르게 이동할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 리튬 이온의 이동 경로를 분자 수준에서 정밀하게 제어할 수 있는 고체 전해질 구조를 구현했다.
특히 연구팀은 리튬 이온이 쉽게 떨어져 나오고(해리) 이동할 수 있도록 ‘이중 설폰산화 기능기’를 나노 기공에 도입해, 리튬 이온이 가장 짧은 직선 경로를 따라 빠르게 이동할 수 있는 통로를 만들었다. 분자동역학(MD) 시뮬레이션 결과, 이러한 구조는 리튬 이온이 움직이기 위해 필요한 에너지를 낮춰, 적은 에너지로도 빠르게 이동할 수 있어 실온에서도 안정적으로 작동함을 확인했다.
이번에 만든 전해질 필름은 스스로 가지런히 배열되는 ‘자가조립(Self-assembly)’ 방식으로 만들어져, 표면이 매우 매끄럽고 구조가 균일하다. 덕분에 리튬 금속 전극에 빈틈 없이 잘 달라붙어, 이온이 전극 사이를 오갈 때 더 안정적으로 이동할 수 있다.
그 결과, 개발된 전해질은 기존 유기계 고체전해질보다 리튬 이온 이동 속도가 10~100배 이상 빠른 것으로 나타났다. 이를 리튬메탈 기반 리튬인산철(LiFePO₄) 전지에 적용한 결과, 300회 이상 충·방전을 반복한 후에도 초기 용량의 95% 이상을 유지했으며, 에너지 손실이 거의 없는 높은 안정성(쿨롱 효율 99.999%)을 입증했다.
변혜령 교수는 “이번 연구는 실온에서도 빠른 리튬 이온 이동이 가능한 유기 고체전해질을 구현해 리튬메탈전지의 상용화에 한 걸음을 앞당긴 성과”라며, “무기 고체전해질과 하이브리드 형태로 결합할 경우 계면 안정성 문제를 개선할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구의 제1저자는 KAIST 화학과 최락현 대학원생이며, 연구 결과는 국제학술지 Advanced Energy Materials(2025년 10월 5일자) 에 게재됐다.
※논문명: Room-Temperature Single Li⁺ Ion Conducting Organic Solid-State Electrolyte with 10⁻⁴ S cm⁻¹ Conductivity for Lithium Metal Batteries, DOI: 10.1002/aenm.202504143
이번 성과는 LG에너지솔루션과 KAIST의 Frontier Research Laboratory (FRL) 및 한국연구재단(NRF)의 지원으로 수행되었다.
2025.11.04 조회수 2138 -
단백질간 '소통' 알츠하이머 독성 완화 규명..치료 길 열어
전 세계 치매 환자는 약 5,000만 명으로 추산되며, 이 중 약 70% 이상을 차지하는 알츠하이머병은 대표적인 신경 퇴행성 뇌질환이다. 한국 연구진이 알츠하이머병의 두 핵심 병리 단백질인 타우와 아밀로이드 베타가 실제로 직접 소통하며 독성을 조절한다는 사실을 세계 최초로 분자 수준에서 규명했다. 이번 성과는 알츠하이머병의 병태생리를 새롭게 바라보게 하는 한편, 질환 조기 진단을 위한 바이오마커 발굴과 신경퇴행성 뇌질환 치료제 개발에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.
우리 대학 화학과 임미희 교수(금속신경단백질연구단 단장) 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국기초과학지원연구원(KBSI, 원장 양성광) 첨단바이오의약연구부 이영호 박사 연구팀과 공동연구, 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 뇌과학연구소 김윤경 박사, 임성수 박사 연구 참여로, 알츠하이머병의 주요 병리 단백질 중 하나인 타우의 미세소관 결합 영역(microtubule-binding domain)이 아밀로이드 베타와 직접적인 상호작용(타우-아밀로이드 베타 커뮤니케이션)을 통해 응집 경로를 변화시키고, 세포 독성을 완화할 수 있음을 분자 수준에서 규명했다고 24일 밝혔다.
알츠하이머병은 병리학적으로 신경세포 안에서 영양분과 신호물질을 운반하는 수송로 역할을 하는 단백질인 ‘타우’의 응집으로 형성된 ‘신경섬유 다발’과 뇌 속 신경세포 막에 뇌 발달, 세포 간 신호 전달, 신경세포 회복 등에 관여하는 아밀로이드 전구 단백질이 어떤 효소에 의해 비정상적으로 잘린 아밀로이드 베타 조각이 뭉쳐있는 ‘아밀로이드 베타 응집체’로 ‘아밀로이드 플라크(노인성 반점)’ 형태로 세포 내부와 외부에 각각 축적되는 특징을 보인다.
두 단백질은 공간적으로 분리된 위치에서 병적 구조물을 형성하지만, 타우와 아밀로이드 베타가 세포 내·외에 같이 존재하며 상호작용 가능성이 제시된 바 있다. 그러나 두 단백질의 직접적인 상호작용이 질환의 발병과 진행에 미치는 영향에 대한 분자 수준의 이해가 아직 명확히 밝혀지지 않은 상태다.
공동연구팀은 타우 단백질이 신경세포 안에서 미세소관(세포 내 수송로)에 붙는 구조(K18, R1-R4, PHF6*, PHF6) 중, K18, R2, R3이 아밀로이드 베타와 결합해 ‘타우–아밀로이드 베타 복합체(이종 복합체)’를 만들게 된다. 이 작용이 중요한 이유는 아밀로이드 베타가 원래대로라면 독성이 강한 딱딱한 섬유(아밀로이드 피브릴)로 쌓이게 되지만, 타우의 특정 부분이 붙으면 아밀로이드 베타가 독성이 낮고 덜 단단한 형태의 응집체 형성 경로로 전환할 수 있음을 밝혀냈다.
특히, 이들 타우 단백질의 반복 구조는 질환 발병과 연결되는 아밀로이드 응집이 처음 뭉치기 시작하는 과정(핵 형성 단계)을 지연시키고, 또한 질환 진행에 관계되는 아밀로이드 베타의 응집 속도와 구조적 형태를 동시에 변화시킨다. 그 결과, 뇌 세포 내·외 환경 모두에서 아밀로이드 베타가 일으키는 독성 수준을 뚜렷하게 감소시켰다.
이번 연구에서는 분광학, 질량분석, 등온 적정 열량측정법, 핵자기공명 등 정밀한 분석 기법과 함께 세포 기반 독성 평가를 결합해, 타우–아밀로이드 간 상호작용의 구조적, 열역학적, 기능적 특성을 종합적으로 분석했다.
그 결과, 타우 단백질의 특정부분(미세소관 결합 반복 구조)은 물과 잘 섞이는 성질(친수성)과 물과 잘 안 섞이는 성질(소수성)을 동시에 가지고 있고 이 두 성질의 균형이 잘 맞을 때, 타우는 아밀로이드 베타를 더 잘 결합하게 된다. 즉 타우의 성질이 아밀로이드 베타와의 결합력·응집 경로·독성 조절 능력을 결정짓는 핵심 요인임을 입증했다.
KBSI 이영호 박사는 “이번 연구는 난치성 신경퇴행성 질환인 치매의 발병 및 진행에 관한 새로운 분자 메커니즘을 규명했으며 특히, 분자 간 상호작용과 단백질 응집을 중심으로 한 다학제적 융합연구는 알츠하이머병과 파킨슨병 사이의 질환 간 상호작용은 물론, 치매, 당뇨병, 암 등 여러 질환 사이의 상호 연관성을 밝히는 데 중추적 역할을 할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
우리 대학 임미희 교수는 “타우 단백질이 단순히 병리 생성에 기여하는 것이 아니라, 특정 미세소관 결합 반복 구조를 통해 아밀로이드 베타의 응집과 독성을 적극적으로 완화할 수 있는 분자적 기능을 수행한다는 점에서 기존의 병리적 이해에 새로운 전환점을 제시했다”라며, “이번 연구는 알츠하이머병뿐만 아니라 다양한 단백질 응집 기반 신경 퇴행성 뇌질환에서 치료 표적으로 작용할 수 있는 새로운 분자 모티프를 발굴했다는 데 의의가 있다”라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 화학과 김민근 박사가 제1 저자로 국제 저명 학술지인 `네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology, Impact factor: 13.7, 화학 분야 상위 3.8%)'에 8월 22일 게재됐다.
※논문명: Interactions with tau’s microtubule-binding repeats modulate amyloid-β aggregation and toxicity
※DOI: 10.1038/s41589-025-01987-0
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업(리더연구 및 중견연구), 중견연구자지원사업 및 세종과학펠로우십과 KBSI와 KIST 지원을 받아 진행됐다.
2025.08.25 조회수 3785 -
암 표적 돌연변이에 최적의 약물 후보 자동 설계 AI 개발
기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다.
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.
이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번에 개발된 모델은 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 함께 고려해 한 번에 설계한다.
실제로 단백질과 결합할 때 중요한 요소를 미리 반영하기 때문에, 효과적이고 안정적인 분자를 만들 확률이 훨씬 높다. 이러한 생성 과정은 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자들의 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에서 동시에 만들어내는 과정을 시각적으로 보여준다.
또한, 이 모델은 신약 설계 시 반드시 고려해야 할 여러 요소(예를 들어 분자의 안정성, 물성, 구조의 자연스러움 등)을 동시에 만족시키도록 설계됐다. 기존에는 한두 가지 목표에 집중해 다른 조건을 희생하는 경우가 많았지만, 이번 모델은 다양한 조건을 균형 있게 반영해 실용성을 크게 높였다.
연구팀은 이 AI가 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려나가는 방식인 ‘확산 모델’을 기반으로 작동한다고 설명했다. 확산 모델은 2024 노벨 화학상을 받은 ‘알파폴드3’의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다.
이번 연구에서는 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 ‘결합 길이’나 ‘단백질-분자 간 거리’처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어, 생성된 구조가 더 현실적인 결과를 내도록 도왔다.
뿐만 아니라, 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낼 수 있었으며, 특히 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데 성공했다.
또한, 이번 연구는 본 연구팀이 앞서 발표한 단백질에 어떤 분자가 어떻게 결합하는지에 대한 조건을 입력해야만 했던 기존 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 점에서도 의미가 깊다.
화학과 김우연 교수는 “이번에 개발한 AI는 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용 하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 수 있을 것이다”라고 말했다.
이어 “이번 기술은 화학적 상호작용 원리에 기반해 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 분자 구조를 생성할 수 있어, 더 빠르고 정밀한 신약 개발을 가능하게 할 것으로 기대한다”라고 강조했다.
우리 대학 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’(IF=14.1)에 지난 7월 11일 자에 게재됐다.
※ 논문명: BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design
※ DOI: 10.1002/advs.202502702
한편 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원으로 수행됐다.
2025.08.10 조회수 5147