서울대학교 컴퓨터공학부 김선 교수 연구실 및 (주)아이겐드럭 소속 방동민 연구원이 공동 제1저자로 참여한 연구 논문 두 편이 오는 7월 20일 영국리버풀에서 개최되는 세계 최고 권위의 AI 바이오인포매틱스 학회 ISMB/ECCB 2025에 동시 게재되는 영예를 안았다. ISMB 학회는 매년 전세계에서 50여편만 선정하기 때문에 2편의 논문이 한해에 게재되는 일은 매우 드문 성과이다.

두 논문의 제목은 각각 "ADME-Drug-Likeness: Enriching Molecular Foundation Models via Pharmacokinetics-Guided Multi-Task Learning for Drug-likeness Prediction" (주저자: 방동민 25년 8월 박사 졸업예정) 과 "MixingDTA: Improved Drug-Target Affinity Prediction by Extending Mixup with Guilt-By-Association" (주저자: 김영오 25년 2월 석사졸업)으로, 모두 AI 기반 약물 개발 연구에서 획기적인 기술적 발전을 제시한 것으로 평가받고 있다. ADME-Drug-Likeness 논문은 화합물의 약동학적 데이터(ADME)에 연속적 멀티태스크 러닝기법을 활용하여 약물 유사도를 정의하는 최초의 인공기술이며 생물의학지식정렬및 단일 클래스 기반 경계최적화기법으로약물유사도를정의하는최초의 인공기술이고, MixingDTA 논문은 약물과 타겟단백질 결합력 예측력 향상을 위해 새로운 데이터증강 기법을 개발한 연구이다.

​김선 교수 연구팀의 이번 성과는 서울대 컴퓨터공학부의 AI 및 바이오인포매틱스 연구 역량을 다시 한번 세계적으로 입증하는 계기가 될 것으로 기대된다.