AI로 5천여 편 논문 분석해 ‘황반변성’ 새 치료 표적 찾았다

AI 요약

한림대강남성심병원 안과 문용석 교수(제1저자)·마대중·김하경 연구팀은 분당서울대병원 안과 주광식·박상준·우세준 교수와 서울대병원 안과 박규형 교수(교신저자)와 공동으로 2022년부터 2024년 발표된 혈관신생 관련 PubMed 논문 초록 5562편을 생성형 AI의 그래프 검색 증강 생성(GraphRAG) 기술로 분석해 1만7842개의 생의학적 개념과 9555개의 관계로 구성된 지식지도를 만들고, 이미 안구 신생혈관과 관련성이 알려진 표적 4개를 모두 찾아 AI 분석의 신뢰성을 확인했습니다. AI 분석을 통해 FGF1과 HGF를 안구 신생혈관 질환의 치료 후보로 제시했고, 딥러닝 기반 3차원 구조 분석에서 두 단백질 모두 약물이 결합할 가능성이 있는 결합 포켓이 예측되었으며 HGF는 항-VEGF 치료의 한계를 보완할 가능성이 제시되었습니다. 이번 연구 결과는 브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics) 2026년 7월호에 게재되었습니다.