KAIST, 약물 부작용 예측 기술 개발
박찬영 교수팀, 고유 분자 특성 주목…신약 개발 활용 기대 2023-07-18 10:06
두 물질 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법이 국내 연구진에 의해 개발됐다. KAIST(총장 이광형)는 "산업및시스템공학과 박찬영 교수팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 이 같은 성과를 냈다"고 18일 밝혔다. 연구팀에 따르면 약물이 용매에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 부작용을 예측하는 것은 신약 개발 분야에서 매우 중요하다. 기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자 내 존재하는 원자들 사이 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습했다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측코자 할 때 발색..

