신약 후보 물질의 ADMET 속성 예측을 위한 사전학습 모델 기반의 일반화 성능 향상 기법

김윤주, 박상현

http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.7.601

신약 개발 과정에서 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 속성의 정확한 예측은 임상 시험 실패율을 낮추고 개발 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 그래프 트랜스포머 기반의 분자 임베딩과 사전 학습된 UniMol 모델 기반의 임베딩을 결합하여 신약 후보 물질의 ADMET 예측 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 모델은 분자의 그래프 구조에서 결합 유형 정보를 반영하여 보다 화학적으로 정교한 표현을 생성하며, UniMol의 사전 학습된 3D 임베딩을 활용하여 분자의 공간적 특성을 효과적으로 학습한다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 보완하고, 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서는 총 10개의 ADMET 속성을 대상으로 예측 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 방법들보다 우수한 예측 성능을 보였으며, 원자의 결합 정보와 3D 구조를 효과적으로 통합함으로써 ADMET 속성 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.