생성 및 추론 모델을 활용한 NMR 스펙트럼 기반 저분자 구조 규명

미지의 저분자 구조를 규명하는 것은 화학, 약리학 및 신약 개발 분야에서 여전히 주요한 과제로 남아 있다. 핵자기 공명(NMR) 분광법은 구조 규명의 표준으로 인정받고 있으나, 스펙트럼 해석은 노동 집약적이며 방대한 가능한 구조 공간에서 전문가의 지식을 필요로 한다. 본 연구에서는 분자 생성 모델과 과학적 추론 에이전트를 결합하여 빠르고 자동화된 신규(de novo) 구조 규명을 수행하는 AI 시스템을 제시한다. 이 시스템의 생성 구성 요소인 ChefNMR2는 분자식과 1차원 1H 및 13C NMR 스펙트럼으로부터 저분자 구조를 예측하는 원자 흐름 매칭(atomic flow-matching) 모델이다. ChefNMR2-Agent는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 생성 모델을 보완하고 후보 구조에 대한 추론 및 정제를 수행한다. 다양한 벤치마크에서 ChefNMR2는 기존 도구들을 크게 능가하며, 보정된 신뢰도 추정치를 제공하고 최첨단 LLM 대비 2~3배 빠른 추론 속도를 보인다. 우리는 ChefNMR2-Agent를 사용하여 4개의 신규 천연물 구조를 규명했으며, 이는 인간 화학자의 정확도를 훨씬 짧은 시간 내에 달성한 것이다. 본 연구는 특화된 생성...