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유효물질이란 신약 개발의 첫 단추로, 질병을 유발하는 표적 단백질에 효과적으로 결합하는 후보 물질을 뜻한다. 양사는 이번 연구를 통해 암세포 표면에 나타나는 단백질인 ‘ROR1’에 결합하는 바인더(결합 물질) 후보를 대량 생성·선별하고, 실제 실험실 검증을 통해 이 중 2종이 유효물질로서의 효능을 갖고 있음을 최종 확인했다.
이번 성과의 핵심은 ‘시간과 비용의 혁신적 단축’에 있다. 기존 전통적인 방식으로는 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 단 5개월로 대폭 줄였다. 기존 대비 최소 60% 이상 시간을 아낀 셈이다.
특히 AI가 구조적으로 안정적인 조합을 찾아낼 때마다 높은 보상을 주는 ‘강화학습’ 알고리즘을 적용해 최적의 신규 바인더 구조를 빠르게 찾아냈다. 여기에 SKT가 보유한 초고성능 GPU(그래픽처리장치) 인프라를 총동원해 수많은 후보군을 병렬로 처리하며 분석 속도를 극대화했다.
학계와 업계가 주목하는 ‘ROR1’ 단백질을 타깃으로 삼았다는 점도 의미가 크다. ROR1은 혈액암과 고형암 등 다양한 암세포 표면에 과다 발현되는 단백질로, 정상 세포를 타격하지 않고 암세포만 골라 죽이는 표적 항암제 개발의 핵심 열쇠로 꼽힌다.
양사는 이번 성공을 발판 삼아 협력의 깊이를 한층 더 더할 계획이다. 단순 물질 발굴을 넘어 AI 플랫폼 고도화 등 바이오 AI 전반으로 영토를 넓힌다는 구상이다.
조동연 SK텔레콤 AI Convergence 담당은 “이번 성과를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델(기반 모델)을 활용한 바이오 특화 LLM(거대언어모델) 개발 등 바이오 AI 분야 전반으로 기술 협력 범위를 확대하는 방안도 검토 중”이라고 말했다.





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