약학대학, AI대학원 학생들이 ‘신약개발 인공지능(AI) 경진대회’에서 대상인 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 

최근 과학기술정보통신부와 보건복지부가 ‘2023 대한민국 과학기술대전-빅데이터·인공지능 융합 첨단바이오 심포지엄’을 통해 ‘신약개발 AI 경진대회’ 시상식을 개최했다. 

이 대회는 AI 신약개발 분야 아이디어를 발굴하고, 인재들을 확보하기 위해 열린 것이다. 

8월 27일부터 9월 25일까지 진행된 이번 대회에는 총 1254팀이 참가했다. 한국화합물은행 데이터를 활용한 ‘화합물 대사 안전성 예측 모델 개발’이란 과제를 받아든 참가 팀들은 AI 모델을 개발하고 점수를 실시간 확인하는 방식으로 열띤 경쟁을 벌였다. 

과기정통부와 보건복지부는 이 중 상위 9개 팀을 선발해 지난달 13일 2차 발표평가를 실시했다. 심사 결과 약학대학 김지산 학생과 한리 학생, AI대학원 장준보 학생이 참가한 우리 대학과 아주대 연합 ‘datu 팀’이 대상을 수상하게 됐다. 

datu 팀은 이번 대회에서 화합물의 구조를 통해 간 대사 안전성을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 대사 안정성이 낮을 것으로 예상되는 분자들을 사전에 선별함으로써 신약개발에 필요한 시간과 비용을 크게 절약하는 방안을 내놓은 것이다. 신약 개발 과정의 효율성과 정확성을 개선하는 데 큰 도움이 될 것이란 평가다. 

datu 팀은 분자의 대사와 막투과에 관한 파생 변수를 만들어 적용함으로써 분자 내 원자들의 이웃 원자, 혼성화 같은 대사와 연관이 깊은 특성들을 AI 모델에 반영하고자 했다. 분자의 지용성과 모양, 크기와 같은 막투과 관련 특성도 모델링에 함께 반영했다. 

여기에 그래프 모델을 이용한 사전 학습 과정이 더해졌다. 분자 구조 데이터 100만개를 활용해 샘플 간 비교 학습을 실시하는 Contrastive learning과 Node Masking Prediction을 적용한 결과 AI 모델의 분자 구조 변형 인식과 이해능력이 크게 강화됐다. 

약학대학 김지산 학생은 “다른 분야를 전공한 팀원들이 모델 구현부터 발표평가까지 원활하게 협력하며 열심히 준비했다. 덕분에 대회에서 좋은 결과가 있었던 것 같다. 협업을 통해 서로 배우고 앞으로도 교류할 수 있는 인연을 얻게 된 것이 큰 수확이라고 생각한다”고 소감을 전했다. 

이어 “약학 분야에서도 인공지능 활용에 대해 관심이 많다. 인공지능을 활용한 신약 개발이 실용적이고 흥미로운 주제로 부각되고 있다. 이러한 트렌드를 바탕으로 다양한 분야의 전문가들이 경쟁하고 교류하는 기회가 더 많아졌으면 한다. 바쁜 와중에도 발표평가 준비를 도와주신 약학대학 이윤지 교수님, 대회 참여를 적극 지원해주신 백준기 AI대학원장님께 감사 인사를 올린다”고 했다.