동국대 임상수 교수팀, AI 기반 '약물 반응 예측 모델' 개발

학부생 제1저자 참여 성과

AI·바이오 분야 국제 학술대회 'ISMB 2026' 논문 채택

[서울=뉴시스] 동국대 컴퓨터·AI학부 임상수(왼쪽) 교수, 한예원 학부생. (사진=동국대 제공) 2026.04.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 동국대학교는 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반 약물 반응 예측 모델을 개발해, AI 및 바이오 분야 국제학술대회 'ISMB 2026'의 프로시딩즈(Proceedings) 부문에 채택됐다고 14일 밝혔다.

최근 AI 기반 약물 반응 예측 연구는 화합물의 구조 정보와 세포의 유전자 발현 정보를 함께 활용하고 있다. 다만 두 정보를 독립적으로 처리하거나 단순 결합하는 방식은 약물의 특정 화학 구조가 생물학적 경로에 미치는 영향을 파악하기 어렵다는 한계가 있었다.

연구진은 이를 극복하기 위해 'DiSPA(Differential Substructure–Pathway Attention)' 모델을 제안했다. 해당 모델은 약물의 화학적 부분구조(substructure)와 세포의 경로 수준 유전자 발현(pathway-level gene expression) 간의 상호작용을 직접적으로 학습한다.

특히 양방향 상호작용을 반영하는 차별적 어텐션 메커니즘을 통해 불필요한 신호를 억제하고, 의미 있는 구조–생물학적 관계를 포착할 수 있도록 설계됐다.

제안된 모델은 다양한 평가 환경에서 기존 최신 기법 대비 우수한 예측 성능을 보였으며, 새로운 약물이나 세포에 대한 예측이 요구되는 설정에서도 높은 일반화 성능을 기록했다.

아울러 학습을 통해 약물 구조와 생물학적 경로 간의 관계를 해석 가능한 형태로 제시할 수 있어, AI 기반 신약 개발에 중요한 '설명가능성(interpretability)'에서도 의미 있는 결과를 도출했다.

임 교수는 "이번 연구는 화학 구조와 생물학적 시스템 간의 상호작용을 직접 모델링함으로써 기존 약물 반응 예측 모델의 한계를 극복한 사례"라며 "AI 기반 정밀의학 및 신약개발 분야에서 신뢰성과 해석 가능성을 갖춘 모델 개발에 이바지할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

한편 컴퓨터공학전공 한예원 학부생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 'ISMB 2026' 발표와 함께 생물정보학 분야 국제 학술지인 '바이오인포매틱스(Bioinformatics)'에 게재될 예정이다.


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