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[IT뉴스]1년 연구를 20초 만에…K폴드 구글에 도전장

온카뱅크관리자

2026-09-21 06:57:24

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          <p contents-hash="b2969be01122c9ff833537959ed93b111301fbad8588bfb6c70e156882a20454" dmcf-pid="xPXgjwaeWQ" dmcf-ptype="general"> [앵커]</p>
          <p contents-hash="1fd735d2cd923e9dec60b401cd90baffb0c2a98ef4f5e702283055b6aa8ab885" dmcf-pid="yvJFpB3GCP" dmcf-ptype="general">구글의 알파폴드가 처음 선보인 단백질 입체 구조 예측 기술이 신약 개발 현장에 속속 적용되고 있습니다.</p>
          <p contents-hash="29379fcf5ecbfb55b44c53eeeed0380035378543f7795ce11df34f44731e0808" dmcf-pid="WYoUz2u5h6" dmcf-ptype="general">이 기술로 신약 개발 시간이 획기적으로 줄 것으로 기대되는데요, 우리 연구진도 자체 기술을 개발해 도전장을 내밀었습니다.</p>
          <p contents-hash="3d118e34400f27d72c41b0a606d1b7bb5c498d882e619a5a3fe0d15a1d7ecdad" dmcf-pid="YGguqV71C8" dmcf-ptype="general">전동흔 기자가 취재했습니다.</p>
          <p contents-hash="849a1b0238f2674d73ef10bec71c0e59bf2f36866ba82097939dc5af2df6fe6c" dmcf-pid="GHa7BfztT4" dmcf-ptype="general">[리포트]</p>
          <p contents-hash="5d15c46cf5caa8d02132bf8594e358c15c6d6161d30403bdfd7251fa8c16a746" dmcf-pid="HXNzb4qFyf" dmcf-ptype="general">우리가 먹는 약은 대부분 몸속 특정 단백질에 달라붙어 그 기능을 켜거나 끄는 물질입니다.</p>
          <p contents-hash="db697ebed70529722e996d3407d89a83dd468cc83417f82e6ba25be9ed580e29" dmcf-pid="XZjqK8B3TV" dmcf-ptype="general">때문에 신약을 만들려면 단백질이 어떤 모양인지부터 알아야 합니다. </p>
          <p contents-hash="7858044d0eb7d464c5bc98d4460c81403211d3ba55117a78f7fe05373be24032" dmcf-pid="Z5AB96b0S2" dmcf-ptype="general">컴퓨터에 코로나19 치료제가 단백질과 결합하는 모습을 보여달라고 검색합니다.</p>
          <p contents-hash="b7dafd3e707e31ad12e2d2b7bb4a40a4c774c7582b7c31b4e5b6fed2a7d9adb7" dmcf-pid="51cb2PKph9" dmcf-ptype="general">다른 약물 후보를 넣으면 어느 부위에, 어떤 모습으로 결합할 지도 예측합니다.</p>
          <p contents-hash="c7c4dbe3e3aca91e9cb049a9760a5de496aa56baacc2971138a5c08b16b00760" dmcf-pid="1tkKVQ9UTK" dmcf-ptype="general">'비만치료제 부작용 없애는 아미노산 서열 후보군 골라줘' 이렇게 질문을 하면, K-폴드가 스스로 구조 예측과 후보물질 설계까지 한번에 끝냅니다. </p>
          <p contents-hash="e03ee7c7515c3eb824f6bfa644d02dd136fd3deaed6926e421d509085845b1df" dmcf-pid="tFE9fx2uCb" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 개발한 바이오 AI 모델 'K-폴드'는 이처럼 신약 개발의 첫 단추인 단백질 구조 확인 시간을 획기적으로 단축시켰습니다.</p>
          <p contents-hash="60f9a9f57e0022f9f35acbe8a79333f96b19d3d1bfb2ec808e1157f99eb527b6" dmcf-pid="F3D24MV7hB" dmcf-ptype="general">[김우연/한국과학기술원 화학과 교수 : "(약물과 단백질의 결합을) 실험으로 밝히겠다라고 하면 보통 통상적으로 한 1년 정도 시간이 걸리고요. (K-폴드는) 10~20초면 구조를 주고 또 새롭게 설계한 것들을 실험 없이 바로바로..."]</p>
          <p contents-hash="d9069462e8c5aacf7108ad7d1e2a7b20b66f99ddfe98b164c1f87c91aeda660e" dmcf-pid="3nUwsSrNCq" dmcf-ptype="general">이 분야의 문을 연 건 구글의 '알파폴드'입니다.</p>
          <p contents-hash="6f299faa21db1b7c7c0f10c07f9c313080ff1651d03212d57dbe3b4a1f0bb440" dmcf-pid="0LurOvmjTz" dmcf-ptype="general">알파폴드 개발진이 세운 회사는 다국적 제약사들과 계약을 맺고 신약을 개발 중입니다.</p>
          <p contents-hash="ddab24ced7ea897af62fea397b7e49a80d00a344682ea9f66514e8880fee007f" dmcf-pid="po7mITsAC7" dmcf-ptype="general">도전장을 던진 K-폴드는 기존 모델보다 단백질 구조 예측 속도가 최대 25배 빠릅니다.</p>
          <p contents-hash="d5192726099168b7a3ba053e84e675065b0e4076896d16e6b56c95226d534bd9" dmcf-pid="UgzsCyOcyu" dmcf-ptype="general">연구진이 자체 수행한 평가에서는 일부 항목에서 글로벌 모델을 앞섰습니다.</p>
          <p contents-hash="32e6815e6831f5afab0b761cefbbefb89ee9d1bb35575f3864f3b339a4d7dc65" dmcf-pid="uaqOhWIkvU" dmcf-ptype="general">[표준희/AI신약연구원장 : "이런 범용 모델에 각 (제약)기업이 보유한 다양한 데이터를 연결을 할 수 있으면 이제 실제 신약 개발 경쟁력으로 연결될 수 있을 것으로..."]</p>
          <p contents-hash="f3e2143a89862ba5df963796ecc95aaf60312238478f288042bcc79fae67d53b" dmcf-pid="7NBIlYCEyp" dmcf-ptype="general">세계 의약품 시장은 오는 2035년 4천 4백조 원 규모까지 성장할 전망입니다.</p>
          <p contents-hash="6896cd140f5121470bde0f4b844763f9f24c59b795742d5307ec21582cd51c1b" dmcf-pid="zjbCSGhDv0" dmcf-ptype="general">정부는 K-폴드 같은 AI 기술이 신약 개발의 성패를 좌우할 것으로 보고 제약·바이오 기업으로 활용을 넓혀갈 방침입니다. </p>
          <p contents-hash="90825a27a01be7b6f384c4554f82ff5b876e4bf1864bd1dbdcf862926b08d283" dmcf-pid="qAKhvHlwy3" dmcf-ptype="general">KBS 뉴스 전동흔입니다.</p>
          <div contents-hash="c1c326803d3a8f934c6ebb66c7475a6de8d88065b01d774e3156c610b2fc0c68" dmcf-pid="Bc9lTXSrhF" dmcf-ptype="general">
           촬영기자:한규석/영상편집:김근환/그래픽:김성일/화면제공:한국과학기술원, 유튜브 'Google DeepMind'
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          <p contents-hash="9d0cf901eaed95be71c90ed76e9403e63780601bfd90b28f394c8a789654593a" dmcf-pid="bDfTY1yOlt" dmcf-ptype="general">전동흔 기자 (east@kbs.co.kr)</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © KBS. All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 이용(AI 학습 포함) 금지</p>

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