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[IT뉴스]1년 연구를 20초만에…K폴드 구글에 도전장

온카뱅크관리자

2026-09-20 22:07:26

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          <p contents-hash="8406facf7fb62150a06c0b034e030c5c086b92800f166ce5225e20ed993a8db5" dmcf-pid="WBkqFJ6byC" dmcf-ptype="general">[앵커]</p>
          <p contents-hash="4a06f054d3e8b4407237b747ea75cf103b6dfe6f8d9d87986c515b66de6d19e4" dmcf-pid="YbEB3iPKTI" dmcf-ptype="general">지금까지 신약 개발은 모래 시장에서 바늘 찾기와 같았습니다.</p>
          <p contents-hash="93130eeec8187b4fae2e92df455bea60714ed7a0bbf4c33e4a1731412a2493b5" dmcf-pid="GKDb0nQ9vO" dmcf-ptype="general">단백질 구조를 파악하고 딱 맞는 약물 후보를 찾는데 막대한 시간과 비용이 소요되기 때문입니다.</p>
          <p contents-hash="bbd6f5ea7ff507a0e5b5c0d5aaee9235f537ae94fafe57b102f7176b464173b1" dmcf-pid="H9wKpLx2hs" dmcf-ptype="general">이 거대한 장벽에 국내 AI, K폴드가 도전장을 냈습니다.</p>
          <p contents-hash="8e5d9459ea939471066e913aa3f0edb094c3cd9eabc266bb4160c77970849c65" dmcf-pid="X2r9UoMVym" dmcf-ptype="general">기존 모델 구글에 비해 예측 속도가 획기적으로 빨라졌습니다.</p>
          <p contents-hash="d00a15abb4901b480cddd980a9e04ea9647a53d587dae888a4a1d521e0ee6765" dmcf-pid="ZVm2ugRfCr" dmcf-ptype="general">전동흔 기잡니다.</p>
          <p contents-hash="ac680c870ac299ee211ea2511e9738e8831f95ff68568916b9bfdce609b949ea" dmcf-pid="5fsV7ae4Tw" dmcf-ptype="general">[리포트]</p>
          <p contents-hash="334092849c4ab13ecc27f937f64d1d46d375be5f34635e7906a0ed390e5a1109" dmcf-pid="14OfzNd8lD" dmcf-ptype="general">우리가 먹는 약은 대부분 몸속 특정 단백질에 달라붙어 그 기능을 켜거나 끄는 물질입니다.</p>
          <p contents-hash="c441900225a18e3d8f16f66dd4e097db36cf04ef9296af7255233920c2e02ed7" dmcf-pid="t8I4qjJ6hE" dmcf-ptype="general">때문에 신약을 만들려면 단백질이 어떤 모양인지부터 알아야 합니다. </p>
          <p contents-hash="0bee4beaadee689a5f486e76677a82c3dde3e49bfda01931754dbe45f45626ed" dmcf-pid="Fti1y4qFWk" dmcf-ptype="general">컴퓨터에 코로나19 치료제가 단백질과 결합하는 모습을 보여달라고 검색합니다.</p>
          <p contents-hash="b1f05025061385e3e5127178710602f7ec349bb03e271f525b7f47bd594fc9b4" dmcf-pid="3FntW8B3Sc" dmcf-ptype="general">다른 약물 후보를 넣으면 어느 부위에, 어떤 모습으로 결합할 지도 예측합니다.</p>
          <p contents-hash="b9425afa8561df7ba6c982e82fed9b63b78c87ad0b7b7d4d17148e3372e0ec80" dmcf-pid="03LFY6b0lA" 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="afce86f887e5920b86aeb41cc52e2f35dd43e7fd464b6cdbfeb8f55b63e9c7be" dmcf-pid="p0o3GPKpCj" 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="90db04b846ddb4cb951135ff64d4bcd5731744272b4e6e782686596f332308d6" dmcf-pid="Upg0HQ9UTN" 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="bf935ac559f7b14ba3f898b427e4057dbf33ae9e1f7d00df4c96c47be770d5a9" dmcf-pid="uUapXx2uSa" dmcf-ptype="general">이 분야의 문을 연 건 구글의 '알파폴드'입니다.</p>
          <p contents-hash="78c107b0ea6c49000d05e4aa95bb2d999a7ecc51e3bfe146fe058fc3ab74b220" dmcf-pid="7uNUZMV7Cg" dmcf-ptype="general">알파폴드 개발진이 세운 회사는 다국적 제약사들과 계약을 맺고 신약을 개발 중입니다.</p>
          <p contents-hash="535f2839c37e6cb76e6ba4e7b09d3217ac0b109a27813f7f44cdd5f1ff4058fc" dmcf-pid="z7ju5RfzSo" dmcf-ptype="general">도전장을 던진 K-폴드는 기존 모델보다 단백질 구조 예측 속도가 최대 25배 빠릅니다.</p>
          <p contents-hash="00dce8b0010b56aa9b8d18f198c5f856ce4dad56f5f36c3b23a5e44b33fe8f5d" dmcf-pid="qzA71e4qCL" dmcf-ptype="general">연구진이 자체 수행한 평가에서는 일부 항목에서 글로벌 모델을 앞섰습니다.</p>
          <p contents-hash="6a97a15ce22665754f8e49f22e811ab7e8e9ea677e68adae87c967557c02c987" dmcf-pid="Bqcztd8Byn" 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="2b28daaf12acff759044edba56bd6dc7e90701a6a86fa47af4512cffe1feba7f" dmcf-pid="bBkqFJ6bTi" dmcf-ptype="general">세계 의약품 시장은 오는 2035년 4천 4백조 원 규모까지 성장할 전망입니다.</p>
          <p contents-hash="5201dbc2bd38b2fc549c4ac5f9ad753b60a98cdf8a0ae26e7a1fc9be6fd6de5e" dmcf-pid="KbEB3iPKSJ" 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="4fb1375ff848d1fbc705e4848170e432a270ebd457c53e0ffe01b6b8906d9635" dmcf-pid="9mqrN5TsSd" dmcf-ptype="general">KBS 뉴스 전동흔입니다.</p>
          <div contents-hash="4ba26635fa33dc9d78585c0eb6d5f9fbb244e2dad3e60ca035767f2848568b52" dmcf-pid="2sBmj1yOCe" dmcf-ptype="general">
           촬영기자:한규석/영상편집:김근환/그래픽:김성일/화면제공:한국과학기술원, 유튜브 'Google DeepMind'
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          <p contents-hash="2ff01ce7d7b4ca1349b3ac6ed8d40d25094a1cf0917d2ae665e6fd7791545eeb" dmcf-pid="VObsAtWIWR" 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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