KAIST 연구진이 국내 독자 기술로 개발한 바이오 AI 모델 'K-Fold'를 공개했다. 단백질 3차원 구조는 물론 단백질-약물, 단백질-단백질 결합까지 예측하며, 사전 서열 비교 과정을 없애 기존 모델 대비 구조 예측 속도를 최대 25배 높였다. 8월 자체 평가에서 일부 항목은 구글 딥마인드의 AlphaFold3보다 높은 성능을 보였고, GPCR·인산화효소·표적단백질분해(TPD) 분야에서 강점을 확인했다. KAIST 교원창업기업 히츠는 K-Fold를 웹 기반 AI 연구 플랫폼 '하이퍼랩'에 탑재해 연구자가 대화형으로 신약 후보를 설계할 수 있도록 했다. 해외 모델 의존도를 낮추고 국내 기술로 신약 개발 역량을 확보했다는 점에서 의미가 크다.

• •KAIST가 국내 독자 기술 바이오 AI 'K-Fold'를 개발해 무료 배포 예정
• •사전 서열 비교 단계를 없애 구조 예측 속도를 기존 대비 최대 25배 향상
• •GPCR·인산화효소·TPD 분야에서 결합 예측 성능이 강점
• •웹 플랫폼 '하이퍼랩'과 연계해 대화형으로 신약 후보 설계 지원
• •8월 자체 평가에서 일부 항목이 구글 알파폴드3를 상회