KAIST, 알파폴드3 한계 넘는 차세대 바이오 AI ‘K폴드’ 개발

• 물리·화학 기반 구조 예측… 신약개발 효율화·글로벌 공개 추진

KAIST가 구글 딥마인드의 단백질 예측 인공지능 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 능가할 국산 바이오 AI 모델 ‘K폴드(K-Fold)’ 개발에 착수했다.

KAIST는 7일 의과학 및 바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트를 시작했다고 밝혔다. 연구에는 김우연 화학과 교수, 황성주·안성수·김재철AI대학원 교수, 오병하·김호민·이규리 생명과학과 교수가 참여한다.

K폴드는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 기존 알파폴드3의 한계를 보완하도록 설계됐다. 알파폴드3가 방대한 단백질 데이터에만 의존하는 반면, K폴드는 단백질 내부의 전자·원자 단위 상호작용을 AI가 스스로 학습하도록 해 예측의 정확도와 속도를 개선할 것으로 기대된다.

KAIST 스핀오프 기업 히츠(HiTS)는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K폴드를 웹 환경에서 바로 이용할 수 있는 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 상용화할 예정이다. 또 다른 KAIST 출신 창업사 아토랩(Atolab)은 보안이 필요한 기관을 위해 내부 서버 설치형 시스템을 구축한다.

KAIST는 K폴드를 오픈소스로 공개해 누구나 활용할 수 있도록 하고, 독일 제약사 머크(Merck)의 디지털 연구 플랫폼에 통합해 글로벌 연구자들이 공동으로 사용할 수 있게 할 계획이다. 한국바이오협회와 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K폴드 실무 교육을 추진한다.

김우연 교수는 “단백질의 물리·화학적 원리를 반영하는 AI 모델로 신약 개발 효율성을 높이고, 바이오 AI 분야의 기술 주권 확보에 기여하겠다”고 말했다.

김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr