케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단 이사장 양진영)는 인공지능 기술을 활용해 막 단백질의 체내 움직임을 분석하고, 약물 결합력을 예측하는 모델을 개발했다고 24일 밝혔다.

신약개발지원센터 분자설계팀이 개발한 단백질-약물 결합력 예측 인공지능 모델명은 ‘DeepPro’다.

또한 ‘DeepPro’에서 막 단백질 영역을 특화해 G-단백질 결합 수용체(GPCR) 약물 종류를 분류할 수 있는 AutoG(Automatic ligand Type Organizer of GPCR) 모델도 개발했다.

GPCR은 생체막에 존재하는 단백질로, 체내 정보전달 경로를 관장하며 신약 개발을 위한 표적 단백질로 각광을 받고 있다.

작용제와 결합해 정보전달이 가능하게 하거나 반대로 정보를 전달하지 못하도록 방해하는 길항제와 반응해 각각의 역할을 수행한다.

작용제와 길항제 특성을 분류하는 일이 쉽지 않아 다양한 연구가 진행 중인 가운데 케이메디허브 한민우 팀장은 딥러닝으로 작용제와 길항제를 분류하는 모델을 개발했다.

양진영 이사장은 “AutoG 개발을 통해 막 단백질 신약개발 연구를 가속화하고 관련 연구의 성공률을 높이기 위한 발판이 마련될 것으로 기대한다”라고 말했다.

한편, 이번 인공지능 기반 신약개발 모델은 국제 학술지 ‘Computational and Structural Biothechnology Journal’에 게재됐다.

박대진 기자 (djpark@dailymedi.com) 기자의 다른기사보기