AI로 난치병을 치료할 수 있을까요? / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
신약 개발은 후보 탐색부터 전임상·임상·허가까지 시간과 비용이 많이 들며, 실험만으로 방대한 화합물과 단백질 후보를 검증하기 어렵다는 문제에서 출발합니다. 발표자는 케미인포매틱스와 계산 생물학 같은 인실리코 기법에 AI를 더해 데이터를 분석하고, AlphaFold2의 단백질 구조 예측과 대규모 단백질 학습 사례를 소개했습니다. 카카오브레인은 항원에 특이적으로 결합하는 항체를 기존 방법보다 빠르게 설계하는 플랫폼을 연구하며, 단백질 분야 파트너와 협력하고 있습니다. AI는 신약 개발을 돕는 강력한 도구지만, 설계된 후보의 효능과 안전성은 실험과 임상으로 검증해야 한다는 점을 강조했습니다.
- 실험은 신뢰도가 높지만 비용과 시간이 많이 들기 때문에, 데이터 분석과 계산 생물학을 함께 활용해 후보를 좁힐 수 있습니다.
- AlphaFold2는 단백질 구조 예측을 크게 발전시켰고, 단백질 구조 데이터의 활용 범위를 넓혔습니다.
- 항체 설계에서는 항원과 특이적으로 결합하는 후보를 찾는 것이 핵심이며, 단백질·생물학 도메인 지식과 AI 역량을 함께 고려해야 합니다.
- AI가 설계한 후보도 실제 효능과 독성을 확인하는 전임상·임상 검증을 거쳐야 합니다.
소개
항체 신약 설계 분야에 사용되는 다양한 AI 기술을 소개합니다 #Large-scale #DrugDiscovery #Protein 카카오브레인 AI 신약개발팀에서 Large-scale AI 기반 항체 신약 설계 연구를 진행하고 있는 Rian입니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-19 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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