동국대학교 임상수 교수 연구팀이 한국정보과학회에서 우수논문발표상 1건과 학부생 논문경진대회 우수상 2건, 장려상 2건 등 총 5건의 수상 성과를 거두며 AI·바이오 융합 분야의 연구 경쟁력을 입증했다.

이번 수상 연구들은 인공지능 기반 약물 재창출, 약물유발간손상 예측, 생물정보학 모델 자동화, 생물의학 지식 그래프 분석 등 최근 주목받고 있는 AI 기반 신약개발 및 바이오인포매틱스 분야를 폭넓게 다뤘다.

우수논문발표상에는 「회복 방향 메트릭 러닝과 질병 특이적 패스웨이 선택을 활용한 약물 재창출」 연구가 선정됐다. 해당 연구는 질병 특이적인 생물학적 경로 정보를 활용해 기존 약물의 새로운 치료 가능성을 탐색하는 인공지능 기반 약물 재창출 방법론을 제안했다.

학부생 논문경진대회에서는 총 4편의 연구가 수상작으로 선정됐다.

우수상에는「다중 에이전트 추론을 활용한 생물정보학 모델 자율 개선 프레임워크」와「차분 교차 어텐션 기반 다중모달 분자 표현을 활용한 약물유발간손상 예측」이 선정됐다. 각각 다중 AI 에이전트를 활용한 생물정보학 모델의 자동 개선 기술과 다양한 분자 정보를 통합해 약물의 간독성을 예측하는 새로운 인공지능 모델을 제시했다.

장려상에는「이질 생물의학 지식 그래프에서 양성-미표기 학습 기반 약물 재창출 링크 예측」과「의학 지식 그래프에서 BioBERT와 Cross-Attention을 활용한 약물 재창출」이 선정됐다. 두 연구 모두 대규모 생물의학 지식과 인공지능 기술을 결합해 새로운 약물-질병 관계를 발굴하고 약물 재창출 가능성을 예측하는 방법론을 다뤘다.

특히 이번 학부생 논문경진대회 수상작 가운데 우수상 1편과 장려상 1편은 학부 종합설계 교과목에서 수행된 프로젝트를 발전시킨 연구로, 임상수 교수가 지도교수로 참여했다. 수업에서 수행한 아이디어가 실제 학술 연구와 학회 수상으로 이어졌다는 점에서 교육과 연구가 유기적으로 연결된 성과라는 의미도 크다.

이번 성과는 학부생들이 최신 AI 및 바이오인포매틱스 연구에 직접 참여하고, 연구 결과를 학술대회에서 발표해 성과를 인정받았다는 점에서도 의미가 있다. 특히 학부 교육 과정에서 습득한 전공지식을 실제 연구 문제에 적용하고 이를 논문으로 발전시켰다는 점에서 연구 중심 교육과 학생 주도형 프로젝트 교육의 성과를 보여준다.

임상수 교수 연구팀은 AI를 활용한 신약개발과 생물정보학을 중심으로 약물 재창출, 약물 독성 및 효능 예측, 생물의학 지식 그래프, 멀티모달 학습 등 다양한 연구를 수행하고 있다. 이번 한국정보과학회 수상을 계기로 관련 분야에서의 연구 역량을 더욱 강화하고, 학부생과 대학원생이 함께 참여하는 교육·연구 연계형 연구를 지속적으로 확대해 나갈 예정이다.