국산 신약 개발 AI 'K-Fold' 공개…일부 성능 '알파폴드3' 앞섰다

AI 요약

과학기술정보통신부 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'의 일환으로 구성된 팀 KAIST가 차세대 바이오 AI 모델 'K-Fold(케이폴드)'를 국내 독자 기술로 개발했으며 이 모델은 단백질과 단백질·약물·항원·항체·DNA·RNA 등 생체분자 간 결합 구조까지 예측해 신약 후보 설계를 지원합니다. 자체 성능평가에서 표적단백질분해(TPD) 약물의 삼중 복합체 구조 예측 정확도는 25.1%로 알파폴드3의 18.9%보다 높았고, GPCR과 인산화효소에 대한 표적 활성도 변화 및 세부 구조 변화 예측 성능이 각각 11%, 13% 우수했으며 평균 추론 시간은 알파폴드3 대비 최대 25배 이상 단축됐습니다. 팀 KAIST는 연구 결과를 6월 23일 '2026 한국생체분자과학연합학술대회'에서 공개했고 케이폴드를 KAIST 교원창업기업 '히츠'의 AI 연구 플랫폼 '하이퍼랩'에 탑재해 무료 배포와 국내외 연구자 대상 베타 서비스 후 올해 안에 상용 서비스 확대를 추진합니다.