[과기원NOW] KAIST, 천연물의 생합성 경로를 예측하는 인공지능 개발
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■ KAIST는 김상규 생명과학과 교수팀과 황성주 김재철AI대학원 교수팀이 공동연구를 통해 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델 '리드레트로(READRetro)'를 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 인공지능(AI) 기술을 활용해 식물 천연물의 생합성 경로를 역추적해 예측하는 모델을 제시했다.
김상규 교수는 "천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다"고 전했다.
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■ KAIST는 김상규 생명과학과 교수팀과 황성주 김재철AI대학원 교수팀이 공동연구를 통해 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델 '리드레트로(READRetro)'를 개발했다고 14일 밝혔다. 이후 박정빈 부산대 교수팀과 협업을 통해 누구나 모델을 활용할 수 있도록 웹사이트(readretro.net)도 구축했다. 미국식품의약국(FDA) 승인 저분자 약물의 30%가 식물 천연물에 기초한다. 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 활용해 식물 천연물의 생합성 경로를 역추적해 예측하는 모델을 제시했다. 현재 천연물 역합성 예측 모델 중 최고 성능을 보인 것으로 나타났다. 김상규 교수는 "천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다"고 전했다.
<참고 자료>
- doi.org/10.1111/nph.20012
[이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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