한양대 김은솔 교수팀, 단백질의 다양한 3차원 구조 안정적으로 생성하는 AI 기술 제시

AI 요약

한양대학교 인공지능학과·컴퓨터소프트웨어학부 김은솔 교수 연구팀은 단백질의 전체 골격을 먼저 생성한 뒤 벡터 양자화 기반 오토인코더로 거친·중간·정밀 단계의 이산 토큰을 순차적으로 생성·정교화해 다양한 3차원 구조를 안정적으로 생성하는 AI 프레임워크를 제시했습니다. 거친 단계 토큰 변화가 단백질의 유연성과 연관됨을 확인했으며, 분자 동역학 시뮬레이션 데이터와 구조 전이·유연 단백질 벤치마크에서 기존 단일 해상도 모델 ESMDiff보다 앙상블 관련 지표에서 낮은 오차를 보이고 특히 긴 단백질에서도 전체 형태와 2차 구조를 잘 보존하는 경향을 보였습니다. 이번 연구는 구조 기반 신약 개발과 유연 단백질의 기능 분석, 새로운 기능의 단백질 설계 등에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐고 연구 결과는 국제학술지 Bioinformatics에 지난 9월 게재됐습니다.