KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀 선정 - 자체 AI 기술로 신약후보물질 발굴 국제대회 CACHE 챌린지 상위 4개 팀으로 선정 코로나19 바이러스 치료를 위한 가장 독창적인 후보물질 제시 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀은 제3회 CACHE 챌린지 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개해 후속 신약 개발 연구를 지원한다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP과 유사하다. CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다. 이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다. KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다. 향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다. KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”라며, “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유상임)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부(장관 강도형) 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다. [그림 1] CACHE 챌린지 대회 설명 CACHE 챌린지에서 질병 표적 단백질이 정해지면 각 참가팀은 고유한 계산 방법을 이용해서 표적에 가장 잘 결합할 수 있는 화합물을 컴퓨터를 통해 가상으로 스크리닝한다. 참가팀에서 제출한 화합물은 CACHE 주최 측에서 실험적 검증을 거친 뒤 화합물의 구조적 독창성과 표적에 대한 결합력을 평가하여 최종 우승팀을 선정하게 된다. 그림 출처: https://www.nature.com/articles/s41570-022-00363-z [그림 2] 제3회 CACHE 챌린지 대회 일정 (2022-12-02) CACHE 챌린지 제안서 접수 시작 (2023-01-01) 제안서 평가 및 1차 본선 진출팀 선정 (2023-03-15) 참가팀 화합물 예측 시작, 후보 화합물 제시 (최대 100개) (2023-10-31) 실험 검증 데이터 공유, 2차 본선 진출팀 선정 (2024-01-01) 2차 본선 진출 팀에 한해 화합물 2차 예측 (최대 50개) (2024-07-01) 2차 실험 검증 데이터 공유 (2024-12-11) 대회 마감 및 모든 데이터 일반에 공개 [그림 3] CACHE 챌린지에 활용한 KIST 화합물 예측 모델 KIST에서 자체 개발한 화합물 활성 예측 모델인 Evolutionary Chemical Binding Similarity (ECBS) 모델의 개념도이다. 표적 단백질의 진화 정보를 활용하여 화합물 예측의 정확도를 높인 AI 모델이며, CACHE 챌린지에서 해당 모델을 활용해 코로나 바이러스 저해 화합물을 탐색하였다. [그림 4] AI 기반 화합물 가상 탐색 절차 모식도 컴퓨터와 AI 기술을 통해 신약후보물질을 효율적으로 탐색하는 가상 탐색 (Virtual Screening) 절차를 보여준다. 많은 비용과 시간이 소요되는 실험 기반 방법과 비교하여 AI 기술을 활용함으로써 최소한의 실험을 통해 효율적인 신약후보물질 발굴이 가능하다.

- 대면적화와 패턴 제조기술 개발, 향후 늘어나는 디스플레이 등에 응용 - 휘어있는 은 나노와이어 네트워크의 신축 기판 위 범용 제작 기술 개발 국내 연구진이 휘어지고, 늘어나기도 하는 투명전극의 대형화에 성공했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진)은 광전하이브리드연구센터 이상수, 손정곤 박사 연구팀이 높은 투명도에서도 신축성과 전기전도성을 유지할 수 있는 은 나노와이어 전극을 A4용지 크기 이상의 대면적으로 제작하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 투명전극은 전기가 흐르는 전극이면서 투명하므로 태양전지, 터치스크린 기반의 디스플레이 장치 등에 필수적인 요소이다. 현재 상용화되어 활용되고 있는 것은 인듐주석산화물(ITO) 기반의 투명전극인데, ITO기반의 투명전극은 금속 산화물 성분이기에 유연성이 매우 낮아, 향후 휴대형 전자기기의 주류를 이룰 것으로 예측되는 플렉서블 및 웨어러블 기기에는 활용할 수 없어 유연성이 특화된 새로운 투명전극 개발이 필요하다. 은 나노와이어는 단면 지름이 수십 나노미터인, 가늘고 긴 막대 형태의 은(Ag) 성분의 나노소재이다. 매우 미세한 크기로 인해 외부에서 가해지는 힘에 따라 구부러질 수 있으며, 은 고유의 뛰어난 전기전도성과 함께 나노와이어가 엉켜있는 형태인 나노 네트워크를 구성하여 투명도 높은 필름을 만들 수 있어서, 차세대 유연 투명전극 소재로 주목받고 있다. 하지만, 은 나노와이어는 구부러질 수 있어서 유연하기는 하지만 늘어나는 소재로 활용할 수는 없었다. 기존 유연전극 연구그룹들은 신축성 기판을 늘려놓은 뒤 그 위에 은 나노와이어를 배치한 후 원래 크기로 돌려놓는 과정을 통해 구부러진 구조의 은 나노와이어를 구현하는 연구를 진행해 왔지만, 이 경우 늘임-이완을 몇 회만 반복해도 쉽게 끊어진다. 이를 보완하고자 나노와이어의 양을 증가시켜 높은 밀도의 나노와이어 네트워크를 제작하면 나노와이어가 부분적으로 끊어지더라도 전기적 연결이 계속 유지되도록 할 수 있어서 신축 전극으로 활용할 수 있으나, 이 경우에는 투명도가 크게 저하되기에 투명도와 전도도를 동시에 가지면서 신축 변형이 가능한 투명전극을 제조하는 것은 매우 어려웠다. KIST 이상수, 손정곤 박사팀은 미리 늘려놓은 기판 위에 나노와이어를 배치한 다음 늘어난 기판을 다시 이완시킬 때 나노와이어가 부러지거나 손상되는 현상을 극복하고자 나노와이어 네트워크에 용매를 접촉한 상태에서 늘임-이완을 진행하는 공정을 새롭게 제안하였다. 용매에 접촉하면 나노와이어가 젖으면서 나노와이어 사이의 마찰 저항이 감소하게 되어 기판과 함께 안정적으로 변형될 수 있게 되어, 나노와이어 네트워크가 부러지거나 나노와이어 층이 벗겨지는 불안정한 상태가 만들어지지 않을 수 있었다. 이렇게 제조된 은 나노와이어 네트워크 필름은 50% 이상 늘어날 수 있었으며, 5000번 이상의 반복적인 늘임에도 투명성과 전도성을 안정적으로 유지했다. 또한, 마찰저항을 경감시키는 용매로서 에탄올 등과 함께 물이 좋은 결과를 보임으로써 저렴하고 친환경적인 공정의 구성이 가능함을 입증하였다. KIST 연구진은 개발된 제작 공정으로 A4 종이 크기의 기판에도 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 필름을 형성 할 수 있었고, 이를 통해 어른 손바닥 크기의 신축성 투명 디스플레이를 구현할 수 있었다. 다양한 기계적 변형을 가함에도 불구하고 디스플레이 소자의 발광효율은 일정하게 유지되었으며 빛을 내는 발광체 층 이외에는 모두 투명한 투명 디스플레이로서의 적용 가능성 또한 입증하였다. KIST 이상수 박사는 “본 연구를 통해 개발된 휘어있는 은 나노와이어 신축 투명전극 제작 기술은 어떠한 변형에도 전기전도도가 변하지 않는 특성을 가진다.”라고 밝혔으며, KIST 손정곤 박사는 “대면적화 양산 공정에도 사용될 수 있으므로 고기능성 스마트웨어를 포함한 웨어러블 전자기기 산업 및 의료기기 분야에 새로운 파급력을 가져올 것으로 기대한다.”라고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원 사업으로 수행되었다. 이번 연구결과는 소재 분야 최고 권위지인 ‘Advanced Functional Materials’ (IF: 15.621) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Buckling Instability Control of 1D Nanowire Networks for a Large-Area Stretchable and Transparent Electrode - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김병수 박사 (현재, U. Michigan Postdoc) - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권현정 박사과정 - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권효원 석사 (현재, LG Display) - (교신저자) 한국과학기술연구원 이상수 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 기존의 미리 잡아당기는 방법을 사용하여 탄성체 기판에서 은 나노와이어를 코팅시 용매 접촉을 했을 때와 안했을 때 만들어지는 구조의 도식 이미지와 전자 현미경 사진. 직선으로 곧은 나노와이어 네트워크와 뾰족하게 접혀지고 깨진 나노와이어 네트워크, 마지막으로 물을 통해서 형성되는 큰 곡률반경으로 굽어진 은나노와이어 네트워크 [그림 2] 큰 곡률반경으로 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 기반 신축 투명 전극을 기반으로 한 KIST 로고 패턴의 ZnS:Cu 기반 신축/투명 교류 전자 발광 (ACEL) 장치의 도식 이미지 및 사진 이미지. 신축성 및 투명한 ZnS:Cu ACEL 소자의 전자 발광 이미지 및 40% 인장시 및 비틀림 및 롤링을 포함한 다양한 기계적 변형에서 작동하는 사진 이미지

- 대면적화와 패턴 제조기술 개발, 향후 늘어나는 디스플레이 등에 응용 - 휘어있는 은 나노와이어 네트워크의 신축 기판 위 범용 제작 기술 개발 국내 연구진이 휘어지고, 늘어나기도 하는 투명전극의 대형화에 성공했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진)은 광전하이브리드연구센터 이상수, 손정곤 박사 연구팀이 높은 투명도에서도 신축성과 전기전도성을 유지할 수 있는 은 나노와이어 전극을 A4용지 크기 이상의 대면적으로 제작하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 투명전극은 전기가 흐르는 전극이면서 투명하므로 태양전지, 터치스크린 기반의 디스플레이 장치 등에 필수적인 요소이다. 현재 상용화되어 활용되고 있는 것은 인듐주석산화물(ITO) 기반의 투명전극인데, ITO기반의 투명전극은 금속 산화물 성분이기에 유연성이 매우 낮아, 향후 휴대형 전자기기의 주류를 이룰 것으로 예측되는 플렉서블 및 웨어러블 기기에는 활용할 수 없어 유연성이 특화된 새로운 투명전극 개발이 필요하다. 은 나노와이어는 단면 지름이 수십 나노미터인, 가늘고 긴 막대 형태의 은(Ag) 성분의 나노소재이다. 매우 미세한 크기로 인해 외부에서 가해지는 힘에 따라 구부러질 수 있으며, 은 고유의 뛰어난 전기전도성과 함께 나노와이어가 엉켜있는 형태인 나노 네트워크를 구성하여 투명도 높은 필름을 만들 수 있어서, 차세대 유연 투명전극 소재로 주목받고 있다. 하지만, 은 나노와이어는 구부러질 수 있어서 유연하기는 하지만 늘어나는 소재로 활용할 수는 없었다. 기존 유연전극 연구그룹들은 신축성 기판을 늘려놓은 뒤 그 위에 은 나노와이어를 배치한 후 원래 크기로 돌려놓는 과정을 통해 구부러진 구조의 은 나노와이어를 구현하는 연구를 진행해 왔지만, 이 경우 늘임-이완을 몇 회만 반복해도 쉽게 끊어진다. 이를 보완하고자 나노와이어의 양을 증가시켜 높은 밀도의 나노와이어 네트워크를 제작하면 나노와이어가 부분적으로 끊어지더라도 전기적 연결이 계속 유지되도록 할 수 있어서 신축 전극으로 활용할 수 있으나, 이 경우에는 투명도가 크게 저하되기에 투명도와 전도도를 동시에 가지면서 신축 변형이 가능한 투명전극을 제조하는 것은 매우 어려웠다. KIST 이상수, 손정곤 박사팀은 미리 늘려놓은 기판 위에 나노와이어를 배치한 다음 늘어난 기판을 다시 이완시킬 때 나노와이어가 부러지거나 손상되는 현상을 극복하고자 나노와이어 네트워크에 용매를 접촉한 상태에서 늘임-이완을 진행하는 공정을 새롭게 제안하였다. 용매에 접촉하면 나노와이어가 젖으면서 나노와이어 사이의 마찰 저항이 감소하게 되어 기판과 함께 안정적으로 변형될 수 있게 되어, 나노와이어 네트워크가 부러지거나 나노와이어 층이 벗겨지는 불안정한 상태가 만들어지지 않을 수 있었다. 이렇게 제조된 은 나노와이어 네트워크 필름은 50% 이상 늘어날 수 있었으며, 5000번 이상의 반복적인 늘임에도 투명성과 전도성을 안정적으로 유지했다. 또한, 마찰저항을 경감시키는 용매로서 에탄올 등과 함께 물이 좋은 결과를 보임으로써 저렴하고 친환경적인 공정의 구성이 가능함을 입증하였다. KIST 연구진은 개발된 제작 공정으로 A4 종이 크기의 기판에도 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 필름을 형성 할 수 있었고, 이를 통해 어른 손바닥 크기의 신축성 투명 디스플레이를 구현할 수 있었다. 다양한 기계적 변형을 가함에도 불구하고 디스플레이 소자의 발광효율은 일정하게 유지되었으며 빛을 내는 발광체 층 이외에는 모두 투명한 투명 디스플레이로서의 적용 가능성 또한 입증하였다. KIST 이상수 박사는 “본 연구를 통해 개발된 휘어있는 은 나노와이어 신축 투명전극 제작 기술은 어떠한 변형에도 전기전도도가 변하지 않는 특성을 가진다.”라고 밝혔으며, KIST 손정곤 박사는 “대면적화 양산 공정에도 사용될 수 있으므로 고기능성 스마트웨어를 포함한 웨어러블 전자기기 산업 및 의료기기 분야에 새로운 파급력을 가져올 것으로 기대한다.”라고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원 사업으로 수행되었다. 이번 연구결과는 소재 분야 최고 권위지인 ‘Advanced Functional Materials’ (IF: 15.621) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Buckling Instability Control of 1D Nanowire Networks for a Large-Area Stretchable and Transparent Electrode - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김병수 박사 (현재, U. Michigan Postdoc) - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권현정 박사과정 - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권효원 석사 (현재, LG Display) - (교신저자) 한국과학기술연구원 이상수 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 기존의 미리 잡아당기는 방법을 사용하여 탄성체 기판에서 은 나노와이어를 코팅시 용매 접촉을 했을 때와 안했을 때 만들어지는 구조의 도식 이미지와 전자 현미경 사진. 직선으로 곧은 나노와이어 네트워크와 뾰족하게 접혀지고 깨진 나노와이어 네트워크, 마지막으로 물을 통해서 형성되는 큰 곡률반경으로 굽어진 은나노와이어 네트워크 [그림 2] 큰 곡률반경으로 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 기반 신축 투명 전극을 기반으로 한 KIST 로고 패턴의 ZnS:Cu 기반 신축/투명 교류 전자 발광 (ACEL) 장치의 도식 이미지 및 사진 이미지. 신축성 및 투명한 ZnS:Cu ACEL 소자의 전자 발광 이미지 및 40% 인장시 및 비틀림 및 롤링을 포함한 다양한 기계적 변형에서 작동하는 사진 이미지

- 대면적화와 패턴 제조기술 개발, 향후 늘어나는 디스플레이 등에 응용 - 휘어있는 은 나노와이어 네트워크의 신축 기판 위 범용 제작 기술 개발 국내 연구진이 휘어지고, 늘어나기도 하는 투명전극의 대형화에 성공했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진)은 광전하이브리드연구센터 이상수, 손정곤 박사 연구팀이 높은 투명도에서도 신축성과 전기전도성을 유지할 수 있는 은 나노와이어 전극을 A4용지 크기 이상의 대면적으로 제작하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 투명전극은 전기가 흐르는 전극이면서 투명하므로 태양전지, 터치스크린 기반의 디스플레이 장치 등에 필수적인 요소이다. 현재 상용화되어 활용되고 있는 것은 인듐주석산화물(ITO) 기반의 투명전극인데, ITO기반의 투명전극은 금속 산화물 성분이기에 유연성이 매우 낮아, 향후 휴대형 전자기기의 주류를 이룰 것으로 예측되는 플렉서블 및 웨어러블 기기에는 활용할 수 없어 유연성이 특화된 새로운 투명전극 개발이 필요하다. 은 나노와이어는 단면 지름이 수십 나노미터인, 가늘고 긴 막대 형태의 은(Ag) 성분의 나노소재이다. 매우 미세한 크기로 인해 외부에서 가해지는 힘에 따라 구부러질 수 있으며, 은 고유의 뛰어난 전기전도성과 함께 나노와이어가 엉켜있는 형태인 나노 네트워크를 구성하여 투명도 높은 필름을 만들 수 있어서, 차세대 유연 투명전극 소재로 주목받고 있다. 하지만, 은 나노와이어는 구부러질 수 있어서 유연하기는 하지만 늘어나는 소재로 활용할 수는 없었다. 기존 유연전극 연구그룹들은 신축성 기판을 늘려놓은 뒤 그 위에 은 나노와이어를 배치한 후 원래 크기로 돌려놓는 과정을 통해 구부러진 구조의 은 나노와이어를 구현하는 연구를 진행해 왔지만, 이 경우 늘임-이완을 몇 회만 반복해도 쉽게 끊어진다. 이를 보완하고자 나노와이어의 양을 증가시켜 높은 밀도의 나노와이어 네트워크를 제작하면 나노와이어가 부분적으로 끊어지더라도 전기적 연결이 계속 유지되도록 할 수 있어서 신축 전극으로 활용할 수 있으나, 이 경우에는 투명도가 크게 저하되기에 투명도와 전도도를 동시에 가지면서 신축 변형이 가능한 투명전극을 제조하는 것은 매우 어려웠다. KIST 이상수, 손정곤 박사팀은 미리 늘려놓은 기판 위에 나노와이어를 배치한 다음 늘어난 기판을 다시 이완시킬 때 나노와이어가 부러지거나 손상되는 현상을 극복하고자 나노와이어 네트워크에 용매를 접촉한 상태에서 늘임-이완을 진행하는 공정을 새롭게 제안하였다. 용매에 접촉하면 나노와이어가 젖으면서 나노와이어 사이의 마찰 저항이 감소하게 되어 기판과 함께 안정적으로 변형될 수 있게 되어, 나노와이어 네트워크가 부러지거나 나노와이어 층이 벗겨지는 불안정한 상태가 만들어지지 않을 수 있었다. 이렇게 제조된 은 나노와이어 네트워크 필름은 50% 이상 늘어날 수 있었으며, 5000번 이상의 반복적인 늘임에도 투명성과 전도성을 안정적으로 유지했다. 또한, 마찰저항을 경감시키는 용매로서 에탄올 등과 함께 물이 좋은 결과를 보임으로써 저렴하고 친환경적인 공정의 구성이 가능함을 입증하였다. KIST 연구진은 개발된 제작 공정으로 A4 종이 크기의 기판에도 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 필름을 형성 할 수 있었고, 이를 통해 어른 손바닥 크기의 신축성 투명 디스플레이를 구현할 수 있었다. 다양한 기계적 변형을 가함에도 불구하고 디스플레이 소자의 발광효율은 일정하게 유지되었으며 빛을 내는 발광체 층 이외에는 모두 투명한 투명 디스플레이로서의 적용 가능성 또한 입증하였다. KIST 이상수 박사는 “본 연구를 통해 개발된 휘어있는 은 나노와이어 신축 투명전극 제작 기술은 어떠한 변형에도 전기전도도가 변하지 않는 특성을 가진다.”라고 밝혔으며, KIST 손정곤 박사는 “대면적화 양산 공정에도 사용될 수 있으므로 고기능성 스마트웨어를 포함한 웨어러블 전자기기 산업 및 의료기기 분야에 새로운 파급력을 가져올 것으로 기대한다.”라고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원 사업으로 수행되었다. 이번 연구결과는 소재 분야 최고 권위지인 ‘Advanced Functional Materials’ (IF: 15.621) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Buckling Instability Control of 1D Nanowire Networks for a Large-Area Stretchable and Transparent Electrode - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김병수 박사 (현재, U. Michigan Postdoc) - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권현정 박사과정 - (제 1저자) 한국과학기술연구원 권효원 석사 (현재, LG Display) - (교신저자) 한국과학기술연구원 이상수 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 기존의 미리 잡아당기는 방법을 사용하여 탄성체 기판에서 은 나노와이어를 코팅시 용매 접촉을 했을 때와 안했을 때 만들어지는 구조의 도식 이미지와 전자 현미경 사진. 직선으로 곧은 나노와이어 네트워크와 뾰족하게 접혀지고 깨진 나노와이어 네트워크, 마지막으로 물을 통해서 형성되는 큰 곡률반경으로 굽어진 은나노와이어 네트워크 [그림 2] 큰 곡률반경으로 휘어있는 은 나노와이어 네트워크 기반 신축 투명 전극을 기반으로 한 KIST 로고 패턴의 ZnS:Cu 기반 신축/투명 교류 전자 발광 (ACEL) 장치의 도식 이미지 및 사진 이미지. 신축성 및 투명한 ZnS:Cu ACEL 소자의 전자 발광 이미지 및 40% 인장시 및 비틀림 및 롤링을 포함한 다양한 기계적 변형에서 작동하는 사진 이미지