한동대 홍참길 교수팀, AI로 신약 개발 난제 풀었다⋯세계 최고 권위 AMIA 논문 채택

한동대학교에서 신약 개발 AI 에이전트 ‘READ-ADMET’을 개발한 정희서 석사과정 학생(왼쪽)과 홍참길 교수(오른쪽)가 기념촬영을 하고 있다. /한동대학교 제공

한동대학교가 인공지능(AI)을 활용해 신약 개발의 최대 걸림돌로 꼽히는 후보 물질의 독성 및 대사 예측 문제를 해결하는 획기적인 성과를 거뒀다.

한동대학교는 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수 연구팀이 개발한 대규모 언어모델(LLM) 기반 신약 후보 물질 발굴 연구 논문이 의료정보학 분야 세계 최고 권위인 미국의료정보학회(AMIA)에 정식 수락됐다고 27일 밝혔다. 

AMIA는 보건의료와 생명과학, AI를 융합해 의료 혁신을 선도하는 세계 최정상급 학술단체다.

이번에 채택된 논문 ‘READ-ADMET’은 신약 개발 초기 단계에서 가장 중요한 ‘ADMET(흡수·분포·대사·배출·독성)’ 예측 문제를 다뤘다. 

연구팀은 기존 AI 모델이 결과의 도출 근거를 설명하지 못하는 ‘블랙박스’ 한계를 극복하기 위해 검색증강(Retrieval-Augmented) 기술을 도입했다. 이 시스템은 유사한 분자 사례를 스스로 검색해 예측값과 함께 신뢰도, 자연어 기반의 해석 근거를 동시에 제공하는 것이 특징이다.

성능 검증 결과도 독보적이다. 신약 개발 표준 벤치마크인 TDC의 22개 데이터셋 중 16개 분야에서 세계 최고 성능을 기록하며 기존 모델들을 압도했다. 

홍참길 교수는 “이번 연구는 다양한 분야로 확장 가능한 에이전트 시스템의 실증적 가능성을 보여준 것”이라며 “대학원생 연구원이 세계 최정상급 무대에서 성과를 발표하게 돼 기쁘다”고 말했다. 

제1저자인 정희서 학생은 “예측 성능을 넘어 판단 근거를 제시해야 한다는 의료 현장의 수요를 체감할 수 있었던 소중한 기회였다”고 소감을 밝혔다.

이번 연구는 교육부 글로컬대학30 사업의 일환인 한동대 산학공동R&ED센터(CREDO) 플래그십 과제로 수행됐으며 향후 신약 개발 전 과정을 지원하는 AI 시스템으로 발전될 계획이다.

/단정민기자 [e-mail]