ICLR은 AI 분야에서 활용되는 딥러닝 핵심 기술과 관련된 전세계 첨단 연구들이 공유되는 학회다. MLDD는 신약 개발과 관련한 최신 AI 연구 성과를 공유하는 ICLR의 워크샵으로, 올해 워크샵에는 세계적인 AI 연구소인 밀라(Mila) 연구소의 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수를 포함하여 학계의 저명한 연구자들이 참여하여 AI 신약 개발 연구의 최신 지견을 공유할 예정이다.
회사에 따르면 MLDD '스포트라이트(Spotlight)' 세션에 채택된 스탠다임의 논문 ‘GRPE: Relative Positional Encoding for Graph Transformer’에서는 분자 표현(molecular representation)의 핵심 과제인 효율적인 그래프 인코딩 모델 설계에 있어, 기존 접근법 대비 우수한 모델을 제안했다. 해당 모델은 신약 후보 물질 스크리닝이나 약물성 예측 등 다양한 분야에 응용 가능하다.
또한 이번 워크샵에 채택된 스탠다임의 또 다른 논문 ‘MetaDTA: Meta-learning-based drug-target binding affinity prediction’은 스탠다임이 개발한 메타 러닝 모델에 대한 연구이다. 해당 연구에서 제시된 스탠다임의 모델은 단백질 구조가 없거나 데이터가 매우 적은 경우에도 약물과 타겟의 결합력 예측이 가능하며, 기존 모델들보다 더 높은 정확성을 보였다는 회사측의 설명이다.
윤소정 스탠다임 대표는 "스탠다임의 AI 신약 개발 기술력에 대해 해외 학회 및 신약 개발 파트너링에서 주목도가 높아지고 있다”며, “이번 성과는 스탠다임의 AI 기술력을 글로벌 연구자들에게 다시 한번 인정받았다는 점에서 의미가 있으며, 이번 성과가 공동 및 자체 신약 개발의 혁신적인 성과로 이어질 수 있을 것이라 기대한다”고 말했다.
하수지 기자
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