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세포·약물 반응‘레고블록’처럼 조립·예측하는 AI 기술 개발
세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 우리 대학 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다.
연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상 세포에 가까운 상태로 되돌릴 수 있는 분자 표적을 AI가 찾아냈고, 이를 세포 실험으로 입증했다.
이는 이번 성과가 암 치료에만 국한되는 것이 아니라, 학습되지 않은 다양한 세포 상태 전환과 약물 반응을 예측할 수 있는 범용 플랫폼임을 보여주는 사례다. 즉, 단순히 ‘이 약이 효과가 있다’ 수준이 아니라 그 약이 세포 안에서 어떻게 작용하는지 원리까지 밝힐 수 있었다는 점에서 의미가 크다.
이번 연구는 세포를 원하는 상태로 바꿀 수 있는 방법을 설계하는 데 큰 도움이 되는 도구다. 앞으로 신약 개발이나 암 치료뿐만 아니라, 손상된 세포를 다시 건강한 세포처럼 되살리는 연구 등 여러 의학 분야에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 “이미지 생성 AI 기술에서 착안해 세포도 원하는 방향으로 바꿀 수 있다는 아이디어인 ‘방향 벡터’ 개념을 적용했다”며, “이번 기술은 특정 약물이나 유전자가 세포에 미치는 효과를 정량적으로 분석하고, 아직 알려지지 않은 반응까지 예측할 수 있는 범용 AI 방식이라는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 한영현 박사, 김현진 박사과정, 이춘경 박사가 참여했으며, 연구 결과는 셀(Cell) 출판사가 출간하는 국제 학술지 `셀 시스템(Cell Systems)'에 10월 15일 字 논문으로 출판됐다.
※ 논문명: Identifying an optimal perturbation to induce a desired cell state by generative deep learning (DOI: 10.1016/j.cels.2025.101405)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실 사업 등의 지원을 통해 수행됐다.
2025.10.16 조회수 1579 -
인공지능을 이용해 숨겨진 소재를 탐색하는 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 숨겨진 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 *물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다. 그러나 무기화합물의 가능한 모든 조성과 결정구조를 고려할 때 무한대에 가까운 경우의 수를 샅샅이 탐색하기는 쉽지 않다. 이러한 문제 해결을 위한 방안으로 컴퓨터 스크리닝 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만 찾고자 하는 소재가 스크리닝 후보군에 존재하지 않을 때는 유망한 물질 후보들을 놓치는 경우가 종종 발생한다.
☞ 물성(physical properties): 물질의 전기적, 자기적, 광학적, 역학적 성질 따위를 통틀어 이르는 말
정유성 교수 연구팀이 개발한 *소재 역설계 방법은 데이터 학습을 통해 주어진 조성을 갖는 결정구조를 새롭게 생성하게 함으로써 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 특히, 기존의 역설계 방법에서는 원하는 조성을 제어할 수 없지만, 정 교수팀이 개발한 역설계 방법은 원하는 조성을 제어함으로써 숨어있는 화학 공간을 효율적으로 탐색해 물질을 설계할 수 있다.
☞ 소재 역설계(Materials Inverse Design): 주어진 구조에 대한 물성을 측정하는 방식의 반대 개념으로, 특정한 물성을 갖도록 소재의 구조를 역으로 찾아가는 방법
이번 정 교수팀의 연구성과인 결정구조 예측기술은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 기반으로 개발됐다. 또 기존의 복잡한 3차원 이미지 기반 물질 표현자의 단점을 해소하기 위해 비교적 간단한 원자들의 3차원 좌표를 기반으로 한 물질 표현자를 사용했다.
정 교수팀은 이번 연구를 통해 개발한 소재 역설계 방법을 활용, 빛을 이용한 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질의 결정구조를 예측하는 데도 성공했다. 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 조성들을 생성조건으로 다양한 마그네슘-망간-산화물 구조를 생성한 결과, 기존에 알려지지 않았으면서 광촉매로서 전도유망한 특성을 갖는 신물질을 다수 발견했다.
정유성 교수는 "광촉매 물질의 설계에 적용한 이번 소재 설계 프레임워크는 화합물의 화학적 조성뿐 아니라 사용자가 원하는 특정 물성을 갖는 소재를 역설계하는데 적용이 가능하다ˮ면서 "여러 소재 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 김성원 박사과정과 노주환 박사과정이 공동 제1 저자로, 토론토 대학의 아스푸루-구지크(Aspuru-Guzik) 교수가 공동연구로 참여한 이 연구성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제학술지 ACS 센트럴 사이언스(ACS Central Science) 지난 8월호에 실렸다.(논문명: Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구) 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.28 조회수 33263