의사
대웅제약이 독자적인 신약 후보물질 발굴 신약개발 인공지능(AI) 시스템을 구축하면서 비만 및 항암 연구에 속도를 낸다.
대웅제약(대표 전승호∙이창재)이 신약 개발에 쓰이는 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 데이터베이스화, 신약 후보물질을 발굴하는 ‘AI 신약개발 시스템’을 구축했다고 19일 밝혔다.
대웅제약은 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발 전주기로 확대할 계획이다. 실제로 DB와 신약개발 시스템을 결합해 비만과 당뇨, 항암제 분야에서 주목할 만한 연구 성과를 내고 있다고 평가했다.
예컨대 비만과 당뇨질환 치료제 개발을 위해 자체 AI 시스템으로 2개 표적 단백질에 동시에 작용하는 ‘활성물질’을 발굴하고 최적화 단계에 돌입시키는데 단 두 달 걸렸다.
또한 회사는 AI 시스템을 활용해서 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고, 최적화를 통해 특허까지 가능한 ‘선도물질’ 확보 기간을 6개월로 단축시켰다.
기존 방식으로 진행했을 때 1~2년 소요될 프로젝트였다. 신약개발 난제를 해결코자 2년간 ‘AI 신약개발 시스템’ 구축 결과가 가시화되고 있다.
8억 종 화학물질 데이터베이스 ‘다윗’, 빅파마와 경쟁 상징
대웅제약이 실제로 구매해 신약 개발에 즉각 쓰일 수 있는 8억 종 화합물질의 분자 모델 DB에 붙인 이름은 ‘다비드’(DAVID, Daewoong Advanced Virtual Database)다.
다비드(다윗)는 골리앗을 일격에 쓰러트린 성서에 등장하는 영웅이다. 대웅제약은 신약개발 경쟁에서 AI로 글로벌 빅파마와 겨루겠다는 연구원들 의지를 담았다.
8억 종은 지난 40여 년 간 대웅제약이 신약연구를 통해 확보한 화합물질과 현재 신약 개발에서 이용할 수 있는 거의 모든 화합물질의 결합체다.
단, 전 세계에 공개된 화합물질 오픈소스는 AI 신약개발 데이터로는 적합하지 않다. 복잡한 화합물질 구조에서 불필요한 정보를 분리, 제거하는 전처리 과정(Preprocessing)이 필수적이다.
대웅제약 AI 연구원들은 이 작업을 최우선으로 집중, AI가 활용할 수 있는 데이터로 모두 가공했다. 이를 통해 8억 종의 화합물질에 기반한 ‘AI 신약 후보물질 탐색’이 가능케 됐다.
박준석 대웅제약 신약디스커버리 센터장은 “AI가 신약개발 대항해시대를 열었다고 해도 과언이 아니다. 미지의 영역을 개척해나간다면 굉장히 많은 신약 후보물질과 우수한 신약을 더 빠르게 개발해서 인류 건강에 공헌할 것”이라고 전망했다.
비만·당뇨·항암 단백질 분해 연구 ‘성과’···신약개발 기간 절반 단축
AI 신약 개발 데이터베이스를 구축한 대웅제약은 신약 후보물질 탐색의 첫 단계에 적용할 수 있는 ‘AIVS’(AI based Virtual Screening) 툴을 개발했다.
이 툴은 AI가 표적 단백질 대상으로 ‘활성물질’을 발굴하는 시스템으로 3D 모델링을 기반으로 탐색할 수 있고, 동일한 화학적 특성을 지니면서 특허가 가능한 활성물질을 빠르게 찾을 수 있다.
이러한 데이터베이스와 툴을 기반으로 AI 신약개발 시스템 ‘데이지’(DAISY, Daewoong AI System)를 오픈했다.
한국보건산업진흥원 자료에 따르면 신약개발은 평균 15년이 걸리고 통상 1만여 개 후보물질 중 단 1개만이 성공한다.
신약 후보물질을 찾는데 평균 5년, 후보물질을 추리는데 2년, 의미있는 물질 1개를 발견하고자 임상 1~3상을 거치는데 6년이 또 걸린다. 미국 FDA 승인을 받으려면 2년이 더 소요된다.
이 과정은 최상의 시나리오로 가정했을 때 이야기다. 식품의약품안전평가원이 발간한 ‘식의약 R&D 이슈 보고서’에 따르면, 미국 전제로 신약개발 기간 15년, 개발비용 2~3조원을 상정하고 있다.
AI 기술을 적용할 경우 개발 기간은 7년, 비용은 약 6000억원으로 절감할 수 있는 것으로 이 자료는 분석했다.
박 센터장은 “딥러닝 AI가 ‘데이터’를 쌓으며 학습하고 성장하듯이 연구자도 함께 ‘인사이트’를 높이며 함께 동반성장해 나갈 때 비로소 신약개발 성공에 한 걸음 다가설 수 있다”고 강조했다.
최진호 기자 (
