광주과학기술원(GIST) 이현주 교수 연구팀이 AI가 학습하지 않은 신약 후보물질의 암세포 반응까지 정확히 예측하는 AI 모델 'InFo-DRP'를 개발했다. 약물의 화학적 특징 중 예측에 유용한 정보만 선별하는 '불변 학습' 기술을 적용해 암세포 유전자 발현 정보와 결합하는 방식이다. 핵심 화학 골격이 겹치지 않는 엄격한 평가에서 예측 상관계수 0.592를 기록해 기존 최고 모델(0.436)보다 35.8% 높았고, 학습에 사용하지 않은 약물 평가에서도 0.617로 기존 최고치를 26.2% 웃돌았다. 연구팀은 신약개발 초기 단계에서 유망 후보물질을 선별하는 의사결정 도구로 활용될 것으로 기대하면서도, 실제 효능과 안전성은 별도 실험·임상으로 검증해야 한다고 덧붙였다.

• •'InFo-DRP', 미학습 신약·이질적 화학구조 약물의 암세포 반응 예측
• •'불변 학습' 기술로 데이터 편향 줄이고 화학구조와 유전자 정보 결합
• •핵심 골격 미중첩 평가 예측상관계수 0.592로 기존 최고치보다 35.8%↑
• •신약개발 초기 후보물질 선별 도구로 기대, 실제 검증은 별도 실험 필요