알파고, 알파폴드를 넘어, 바이오 AI와 신약개발
일시 : 2026-04-01 16:00 ~
연사 : 석차옥 (서울대학교 화학과)
담당 : Prof. Sunghoon Jung, Prof. Joonho Jang, Prof. Yongjoo Baek
장소 : 56동105호
인공지능은 지난 10여 년 동안 과학 연구의 새로운 패러다임을 열고 있다. 바둑이라는 명확한 규칙을 가진 문제에서 인공지능의 가능성을 보여준 알파고 이후, 알파폴드는 단백질 구조 예측이라는 오랜 생명과학의 난제를 해결하며 AI가 자연과학의 복잡한 문제 해결에도 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 이러한 흐름은 이제 신약개발을 포함한 바이오 연구 전반으로 빠르게 확장되고 있다.
신약개발은 본질적으로 분자 수준의 상호작용과 생물학적 시스템의 복잡성을 이해해야 하는 문제로, 전통적으로 매우 긴 시간과 높은 비용이 요구되는 분야이다. 최근의 바이오 AI 연구는 단백질 구조 예측을 넘어, 단백질–리간드 상호작용, 분자 설계, 생물학적 네트워크 이해 등 다양한 영역에서 새로운 접근을 가능하게 하고 있다. 특히 물리·화학적 원리를 학습하는 AI 모델과 대규모 생물학 데이터가 결합되면서, 분자에서 세포, 나아가 생체 시스템에 이르는 다층적 생물학을 통합적으로 다루는 시도가 이루어지고 있다.
이 강연에서는 알파고와 알파폴드의 사례를 출발점으로, 인공지능이 과학 연구에 어떤 변화를 가져왔는지 살펴보고, 이러한 흐름이 바이오 AI와 신약개발 분야에서 어떤 새로운 가능성을 열고 있는지를 소개한다.
Beyond AlphaGo and AlphaFold: Bio AI and Drug Discovery
Chaok Seok, Professor of Chemistry, SNU/CEO of Galux Inc
Chaok Seok, Professor of Chemistry, SNU/CEO of Galux Inc
Over the past decade, artificial intelligence has opened a new paradigm in scientific research. After AlphaGo demonstrated the potential of AI in solving problems with well-defined rules such as the game of Go, AlphaFold provided a breakthrough in predicting protein structures—one of the long-standing challenges in life science. These developments showed that AI can play an important role in addressing complex problems in natural science. This momentum is now rapidly expanding into broader areas of biological research, including drug discovery.
Drug discovery fundamentally involves understanding molecular interactions and the complexity of biological systems. Traditionally, it has been a field that requires long development timelines and substantial resources. Recent advances in bio AI extend beyond protein structure prediction to enable new approaches in areas such as protein–ligand interactions, molecular design, and the analysis of biological networks. In particular, the combination of AI models that learn underlying physical and chemical principles with large-scale biological data is opening new possibilities for studying multi-scale biology—from molecules to cells and ultimately to whole biological systems.
In this lecture, starting from the examples of AlphaGo and AlphaFold, I will discuss how artificial intelligence is transforming the way scientific research is conducted and introduce emerging opportunities at the intersection of bio AI and drug discovery.