AI가 그리는 DNA 나노세계…서울대·한양대 연구팀, 'Generative SNUPI' 개발

uapple 기자

등록 2026-06-12 09:49

가변형·모듈형 나노구조체의 자동 설계 플랫폼 제시

분자로봇·바이오센서·약물 전달 등 차세대 나노바이오 융합기술 적용 기대돼

국제 저명 학술지 ‘Nature Communications’에 논문 게재

왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 트렁콕치엔 박사(공동제1저자), 서울대학교 기계공학부 전경화 박사과정생(공동제1저자), 한양대학교 바이오신약융합학부 이찬석 교수(교신저자), 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자)왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 트렁콕치엔 박사(공동제1저자), 서울대학교 기계공학부 전경화 박사과정생(공동제1저자), 한양대학교 바이오신약융합학부 이찬석 교수(교신저자), 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자)


국내 연구진이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 사용자가 원하는 모양 그대로 DNA를 접어 나노구조체를 만드는 자동 설계 기술을 세계 최초로 개발했다. 전문가의 수작업과 수많은 시행착오에 의존했던 기존 설계 방식의 한계를 극복함으로써 분자로봇, 바이오센서, 약물 전달 등 차세대 나노바이오 융합기술 분야의 패러다임 변화가 예고된다.


서울대학교 공과대학 기계공학부 김도년 교수와 한양대학교 바이오신약융합학부 이찬석 교수 공동 연구팀은 생성형 AI 기술을 기반으로 한 DNA 종이접기 구조체 자동설계 플랫폼인 ‘Generative SNUPI’를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계적 권위의 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재되며 독창성과 우수성을 인정받았다.


AI가 ‘나노 디자이너’로…비정형 구조도 뚝딱


DNA 종이접기는 긴 단일 가닥 DNA를 수백 개의 짧은 DNA 가닥들과 결합시켜 원하는 형태의 나노 구조를 만드는 첨단 기술이다. 그동안은 정형화된 격자나 다면체 구조 제작에 주로 쓰였으나, 실제 생체 내 세포 표면과 같이 복잡한 곡면이나 비정형 형상을 모사하는 데에는 한계가 있었다. 데이터 자체가 부족해 최신 생성형 AI 모델을 적용하기도 어려운 실정이었다.


연구팀은 자체 개발한 DNA 종이접기 구조체 해석 플랫폼인 ‘SNUPI’에 확산 기반 생성형 AI 모델(Diffusion Model)을 결합해 이 문제를 해결했다. Generative SNUPI는 사용자가 원하는 2차원 또는 3차원 형상의 윤곽선을 입력하면, AI가 이를 따라 DNA 염기를 배열하고 안정적인 결합 경로를 자동으로 설계해 준다. 설계가 완료되면 구조체 제작에 필요한 구체적인 DNA 염기서열 데이터까지 한 번에 도출된다.


모양 바뀌는 분자로봇·모듈형 조립까지 실험 검증


연구진은 이번에 개발한 AI 기술을 바탕으로 기존 방식으로 구현하기 어려웠던 다양한 비정형·자유형 구조체를 성공적으로 제작했다. 특히 환경 변화에 따라 열리고 닫히는 ‘가변형 구조체’와 구조체끼리 서로 결합하는 ‘모듈형 조립 구조체’ 제작까지 실험을 통해 완벽히 입증했다.


이러한 특성은 체내 특정 환경에서만 작동하는 분자로봇이나 질병 바이오마커를 탐지하는 바이오센서, 목표 부위에 정확히 약물을 방출하는 나노 전달체 개발에 핵심적인 기능이다.


진입 장벽 낮춘 나노기술…의약 분야 혁신 가속화


이번 기술 개발로 DNA 나노구조체 설계에 필요한 전문성 수준과 초기 검증 시간이 획기적으로 단축될 전망이다. 학계와 산업계 연구자들이 필요한 구조체 후보군을 빠르게 탐색하고 최적화할 수 있게 되면서, 정밀진단과 맞춤형 치료 등 의약 분야의 기술 발전이 한층 빨라질 것으로 기대된다. 나아가 무인 실험실(Dark Lab) 자동화 기술과 연동될 경우 설계부터 제작, 분석에 이르는 전 과정의 자율화도 가능해진다.


김도년 서울대 교수는 “생성형 AI를 통해 복잡한 DNA 나노구조체 설계의 난이도를 낮추고 가능성을 크게 넓혔다”며 “앞으로 정밀성과 안정성을 높여 바이오센서와 약물 전달 등 실제 나노바이오 기술에 응용할 수 있는 기능성 플랫폼으로 발전시킬 것”이라고 강조했다.


※ 참고 자료

- 논문명/저널: De novo design of DNA origami with a generative diffusion model, Nature Communications

- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-73578-z



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