신약 연구에 사용하는 단백질 생성 인공지능(AI)이 약물 효과를 예측하기 위해 화학적 상호 작용을 예측하는 것보다 주로 기존 데이터를 답습한다는 연구 결과가 나왔다. 이는 AI가 결론을 내리는 과정을 인간이 파악하지 못하는 '블랙박스' 문제의 실마리가 될 수 있다는 주장이다. 사이테크데일리는 31일(현지시간) 독일의 본 대학교 연구진이 신약 발견에 활용하는 GNN(그래프 신경망) 애플리케이션을 통해 AI의 결론 도출 과정을 연구, '네이처 머신 인텔리전스'에 논문을 게재했다고 보도했다. 이에 따르면 GNN은 아미노산의 위치 벡터와 방향 벡터를 출력하는 도구로, 특정 분자가 표적 단백질에 얼마나 강하게 결합하는지 예측한다. 대표적인 단백질 생성 AI인 구글 딥마인드의 알파폴드도 GNN 아키텍처를 사용한다...