국산 소버린 바이오 AI '케이폴드' 공개…추론 속도 알파폴드 넘었다

AI 요약

한국과학기술원(KAIST) 연구진은 국내 독자 기술로 바이오 AI 모델 케이폴드(K-Fold)를 개발해 단백질의 3차원 구조와 단백질·단백질, 단백질·약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자의 결합을 예측하도록 했습니다. K-Fold는 일부 평가에서 구글 딥마인드의 알파폴드3에 근접하거나 이를 상회하는 정확도를 보였고, 사전 계산 단계를 없애 구조 예측 속도를 알파폴드3 대비 최대 25배 높였으며 GPCR, 인산화효소, 표적단백질분해(TPD) 분야에서 예측 성공률이 월등히 높았습니다. 연구진은 K-Fold를 교원창업기업 히츠의 멀티에이전트 플랫폼 하이퍼랩에 탑재해 웹 기반 AI 연구 서비스로 구현했으며, 120여 개 계산 도구와 160여 개 기능, 100여 개 데이터베이스를 연결해 올해 베타 서비스 후 무료 배포 및 단계적 상용화를 추진한다고 밝혔고 개발 내용은 김우연 교수가 2026 한국생체분자과학연합학술대회에서 처음 공개했습니다.