KAIST, 약물 결합 넘어 ‘실제 활성 여부’ 예측하는 ‘신약 개발 AI’ 선보여

한국과학기술원KAIST, 총장 이광형은 이관수 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G단백질 결합 수용체GPCR에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 AI 모델 ‘지피씨알액트GPCRact’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR은 세포 표면에 있는 ‘신호 수신기’ 역할을 수행한다. 호르몬이나 신경전달물질, 약물이 세포 밖에서 신호를 보내면 이를 받아 세포 안으로 전달하는 문게이트 역할을 하는 것이다. 실제, 인체에는 약 800여종의 GPCR이 존재하며, 현재