바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 윤소영 기자

인공지능(AI)기반 신약개발회사 스탠다임은 29일 온라인으로 개최되는 표현학습국제학회(International Conference on Learning Representations, ICLR)의 신약개발 머신러닝워크숍(Machine Learning for Drug Discovery Workshop, MLDD Workshop)에서 AI 연구성과를 발표한다고 28일 밝혔다.

회사측에 따르면 ICLR은 AI분야에서 활용되는 딥러닝 핵심 기술과 관련된 전세계 연구들이 공유되는 학회다. 이중 MLDD 워크샵은 신약개발과 관련한 최신 AI 연구성과가 공유되는 자리다.

스탠다임은 MLDD 워크숍에서 2건의 논문을 발표할 예정이다. 하나는 분자 표현(molecular representation)에서 효율적인 그래프 인코딩모델 설계에 대한 논문인 ‘GRPE: Relative Positional Encoding for Graph Transformer’이다. 신약 후보물질 스크리닝이나 약물성 예측 등 다양한 분야에 응용 가능하다. 해당 논문은 MLDD에 제출된 논문 중 상위 논문에 부여되는 스포트라이트(Spotlight) 세션에도 채택됐다.

다른 하나는 메타러닝 모델에 대한 논문인 ‘MetaDTA: Meta-learning-based drug-target binding affinity prediction’이다. 논문에서 스탠다임의 모델은 단백질 구조가 없거나 데이터가 매우 적은 경우에도 약물과 타깃의 결합력 예측이 가능하며, 기존 모델들보다 더 높은 정확성을 보였다.

윤소정 스탠다임 대표는 "이번 성과는 스탠다임의 AI 기술력을 글로벌 연구자들에게 다시 한번 인정받았다는 점에서 의미가 있다"며 "이번 성과가 공동 및 자체 신약개발의 성과로 이어질 수 있을 것이라 기대한다"고 말했다.