한동대 홍참길 교수팀, 생성형 AI로 신약 개발 `블랙박스` 풀었다…국제학회 AMIA 논문 채택

AI 요약

한동대학교 홍참길 교수 연구팀이 대규모 언어모델(LLM) 기반 검색증강 에이전트 시스템 READ-ADMET을 개발해 26일 미국의료정보학회(AMIA)에 관련 연구 논문이 정식 수락됐다고 밝혔습니다. READ-ADMET은 자연어 질문과 분자 구조 정보를 동시에 분석해 유사 분자 사례와 예측값·신뢰도·자연어 근거를 제공해 블랙박스 한계를 보완했으며 신약 개발 표준 벤치마크 22개 과제 중 16개에서 최고 성능을 기록했고 정희서 석사과정 학생이 주저자로 참여했으며 연구는 한동대 산학공동R＆ED센터(CREDO)의 플래그십 과제로 교육부와 경상북도 포항시, 경북RISE센터의 지원을 받아 수행됐습니다.