인공지능이 바꾸는 유기합성의 미래 – 반응 경로 예측의 최전선 (유기합성 특집 1부)

[한국정보기술신문] 유기합성은 신약 개발과 소재 과학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 하지만 복잡한 반응 경로를 설계하고 최적화하는 과정은 시간과 비용이 많이 소요되는 도전 과제였다. 최근 인공지능의 발전으로 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 접근 방식이 제안되고 있다.

분자 그래프 신경망 기술

AI는 대규모 유기합성 데이터(반응물-생성물 쌍)를 학습하여 주어진 화합물에 대한 가장 가능성 높은 반응 경로를 예측한다. 이 과정에서 주로 사용되는 기술이 분자 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)이다. GNN은 분자의 구조와 전자 흐름 패턴을 학습함으로써 화학 반응의 결과를 정밀하게 예측할 수 있게 한다. 이러한 AI 시스템의 대표적인 예로는 MIT의 ASKCOS, IBM의 RXN for Chemistry, Google의 Molecular Transformer가 있다. 이들 시스템은 수백만 건의 반응 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 화합물의 합성 경로를 빠르고 정확하게 제안한다.

제약 산업에서 사용되는 유기합성

제약 산업에서는 AI 기반의 경로 예측 시스템을 통해 신약 후보 물질의 합성 전략을 빠르게 수립하고 있다. 이는 전통적인 실험 중심 접근 방식에 비해 연구개발(R&D) 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있는 장점이 있다. 하지만 AI 기반 합성 경로 예측 기술이 완벽한 것은 아니다. 예측 정확도는 학습에 사용된 데이터의 양과 질에 따라 크게 달라진다. 특수한 반응 조건이나 희귀한 구조의 화합물에 대해서는 예측의 정확도가 낮아질 수 있다.

최신 모델 동향

또한 AI 모델은 블랙박스 형태로 작동하기 때문에 예측 결과의 해석 가능성이 떨어진다는 문제도 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 해석 가능한 AI 모델이 개발되고 있다. 대표적으로 MechRetro는 반응 메커니즘 기반 그래프 학습 모델로, 예측 결과의 타당성을 논리적으로 설명할 수 있다. 이처럼 해석 가능한 AI 모델의 등장으로 화학자들은 AI의 예측을 보다 신뢰할 수 있게 되었고, 합성 전략 수립 과정에 적극 활용하고 있다. AI는 인간의 직관을 보완하고, 다양한 대안을 탐색하는 데 있어 중요한 도구로 작용하고 있다.

향후에는 AI가 제안한 합성 경로에 대해 실험적 검증과 함께 양자화학 계산을 통한 메커니즘 분석이 함께 이루어질 것으로 전망된다. 이를 통해 예측의 정확도와 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있을 것이다. 궁극적으로 AI 기반 유기합성 예측 기술은 화학자들의 창의적인 발상을 실현하는 데 기여할 것이며, 혁신적인 신약 개발과 화학 산업 전반의 생산성을 높이는 역할을 하게 될 것이다.

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