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대웅제약, 자체 AI로 ‘화합물 8억 종’ DB화

손태한 / 기사승인 : 2024-02-19 15:21:41
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독자적 AI 신약 시스템 결합, 비만∙항암 연구에 ‘속도’
대웅제약은 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고 이를 재료로 신약 후보물질을 발굴해내는 독자적 ‘AI 신약개발 시스템’까지 구축했다고 19일 밝혔다. 사진은 대웅제약 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 통해 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다. 사진=대웅제약
대웅제약은 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고 이를 재료로 신약 후보물질을 발굴해내는 독자적 ‘AI 신약개발 시스템’까지 구축했다고 19일 밝혔다. 사진은 대웅제약 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 통해 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다. 사진=대웅제약

[CWN 손태한 기자] 대웅제약은 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고 이를 재료로 신약 후보물질을 발굴해내는 독자적 ‘AI 신약개발 시스템’까지 구축했다고 19일 밝혔다.

대웅제약은 "향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발전주기로 AI 활용을 확대할 계획"이라고 설명하며 "연구원들이 1년 넘게 고민하던 난제를 AI를 통해 해결한 사례"라고 덧붙였다.

또 AI 시스템을 활용해 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고 최적화를 통해 특허까지 가능한 ‘선도물질’을 확보하는데 단 6개월이 걸렸는데 기존 방식으로 진행했을 경우 최소 1~2년 소요될 프로젝트였다는 게 대웅제약의 설명이다.

고비용, 저효율이라는 신약개발의 난제를 해결하고자 지난 2년간 ‘AI 신약개발 시스템’ 구축에 몰입한 결과가 가시화되고 있는 것이다.

대웅제약이 실제로 구매해 신약 개발에 즉각 쓰일 수 있는 8억 종 화합물질의 분자 모델 DB에 붙인 이름은 ‘다비드’다.

8억 종이라는 수치는 지난 40여 년 간 대웅제약이 신약연구를 통해 확보한 화합물질과 현재 신약 개발에서 이용할 수 있는 거의 모든 화합물질의 결합체다.

대웅제약 관계자는 "세계적으로 공개된 화합물질 오픈소스는 AI 신약개발을 위한 데이터로는 적합하지 않다"라며 "복잡한 화합물질 구조에서 불필요한 정보를 분리, 제거하는 전처리 과정이 필수적으로 대웅제약 AI 연구원들은 이 작업을 최우선으로 몰두해 AI가 활용할 수 있는 데이터로 모두 가공했다"고 설명했다.

대웅제약은 AI 신약개발을 위한 방대한 데이터베이스를 구축한 후 대웅제약은 신약 후보물질 탐색의 첫 단계에 적용할 수 있는 ‘AIVS’ 툴을 개발했다. 이 툴은 AI가 표적 단백질 대상으로 ‘활성물질’을 발굴하는 시스템으로 3D 모델링을 기반으로 다양하게 탐색할 수 있고 동일한 화학적 특성을 지니면서 특허가 가능한 새 활성물질을 생성형 AI로 빠르게 찾을 수 있다.

이러한 데이터베이스와 툴을 기반으로 지난해 AI 신약개발 시스템 ‘데이지’를 사내에 오픈했다.

이 시스템은 일종의 웹 기반 ‘AI 신약개발 포털’로서 대웅제약 연구원들은 데이지에 접속해 신규 화합물질을 발굴하고 약물성까지 빠르게 예측할 수 있다.

이른바 ADMET 연구까지 AI로 가능한 것이다. ADMET는 Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity의 앞 글자를 따온 것으로 화합물질의 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 등 약물성을 파악하는 연구 단계다.

신약개발 초기에서 매우 중요한 단계로 이 연구가 제대로 이뤄지지 않으면 임상에서 실패하기 십상이다.

대웅제약 연구원들은 AI 신약후보 탐색 툴 ‘AIVS’를 사용하면서 불과 몇 달 만에 가시적인 성과들을 내고 있다.

비만과 당뇨, 항암제 분야의 성과 외에 단백질 분해제 개발에서도 의미 있는 성과를 도출하고 있고 항체 설계와 안정성 평가를 동시에 진행해 연구자들의 시행착오를 획기적으로 줄이고 있다.

AI를 활용한 후보물질 발굴과 설계를 통해 신약개발의 ‘시간’을 단축해가고 있는 것이다.

박 센터장은 “인간을 대체하는 기술로 AI를 바라보면 오산이다. 미지의 영역을 개척하는 인간의 동반자와 같다”라며 “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.

CWN 손태한 기자
sonth@cwn.kr

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