인공지능(AI) 기반 신약개발이 하나의 트렌드로 자리 잡은 가운데 국내 AI 신약개발 기업들이 플랫폼 개발에 박차를 가하고 있다.

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 19일 제1회 AI 신약개발 오픈 이노베이션 행사를 개최했다. 협회는 제약바이오 기업과 AI 스타트업의 공동연구를 활성화해 AI 신약개발을 가속화하자는 취지라고 밝혔다.

이날 행사는 △멀티오믹스 네트워크 인공지능(배영우 메디리타 대표) △구조 기반 단백질-화합물 결합 예측 기술과 혁신 치료제 개발의 적용(양현진 신테카바이오 상무) △화학단백질체학플랫폼 자벨린(유호진 바이온사이트 최고기술책임자)에 대한 주제 발표가 진행됐다.

메디리타는 멀티오믹스 네트워크 인공지능을 활용해 신약개발 패러다임 혁신을 목표로 하고 있다. 신약 후보물질 발굴 과정에서 기간과 비용을 획기적으로 줄이는 것에 초점을 맞추고 있다.

메디리타는 MuN-AI(Multiomics Network AI) 신약개발 인공지능 솔루션을 보유하고 있다. 배영우 메디리타 대표는 "MuN-AI는 MuN-AI Analyics(멀티오믹스 네트워크 분석), MuN-AI MODSP(신규 물질 생성 및 물성 예측), MuN-AI DEP(약물 효능 예측) 등으로 구성된다"며 "MuN-AI는 세포에서부터 전신에 이르는 인체의 복잡한 생명현상을 반영한 시뮬레이션"이라고 말했다.

배 대표는 "멀티오믹스 네트워크 데이터베이스는 인체구성단위와 의약품 및 의학정보 등을 표현하는 각각의 빅데이터를 표준화 및 큐레이션해 통합 구축된 독자적인 DB"라며 "멀티오믹스 네트워크 데이터를 분석하고, 딥러닝해 신약 후보물질의 약효와 안전성을 예측하고 타깃을 발굴한다"고 전했다.

MuN-AI의 6대 주요 기능은 △타깃 발굴 △약물 재창출 △약물경로 예측 △약물디자인 등 물질 연구 △합성 설계 △약물효능 예측이다. 그는 "메디리타는 지난 2020년 9월 MuN-AI 상용화 버전 출시 후 한국파스퇴르연구소, 제일약품, 삼양홀딩스 등과 신약개발 협력 파트너십을 체결했다"고 설명했다.

메디리타는 인공지능을 활용해 협력 기업과 조인트 R&D(용역 포함), 고객 니즈를 충족한 SW 라이선스, 단계별 기술이전(L/O) 등을 통한 비즈니스 모델 창출에 주력하고 있다.

양현진 신테카바이오 상무는 "현재 시판된 대부분의 약물은 저분자화합물(Small molecule) 기반 약물이다. 합성신약 초기 후보물질을 발굴함에 있어 저희가 인공지능 기술을 접목해 프로세스를 가속화시키고, 신약개발의 성공률을 높이는 것이 목표"라며 "AI 기술이 현재까지 합성신약에 집중되고 있지만 신규 모달리티(Modality)를 기반으로 한 바이오 신약으로 확장하는 것을 목표로 하고 있다. 또한 정밀의료 실현을 위해 노력하고 있다"고 밝혔다.

오늘날 AI 신약개발은 전 세계적인 트렌드다. 글로벌 제약사를 필두로 신약개발에 AI 기술 도입을 활발히 도입하고 있다. 신테카바이오의 핵심 기술력은 단백질-화합물 3차원 상호작용 모델링, 유전체 빅데이터 분석, 고성능 컴퓨팅 인프라가 있다. 이러한 기술력을 통해 신약개발 전주기, 다양한 치료제 형태에 적용 가능한 AI 솔루션을 구축하고 있다.

회사는 딥매처(DeepMatcher)를 통해 합성신약 후보물질 발굴을, NEO-ARS를 통해 신생항원 면역항암제 후보물질 개발에 도전하고 있다. 양 상무는 "신테카바이오는 인실리코(In silico) 기술을 보유하고 있는 기업으로 합성신약 후보물질 발굴 가속화 및 성공률 향상 목표에 중점을 두고 있다"며 "딥매처는 물리학 이론과 딥러닝에 기반해 신속한 유효물질 후보 발굴 및 화합물 최적화 지원하는 플랫폼"이라고 강조했다.

회사는 물리화학과 딥러닝에 기반해 약물과 표적 단백질간 상호작용 예측을 진행하고 있다. 양 상무는 "딥매처 히트(DeepMatcher-Hit)는 10억 종의 화합물 구조로부터 유효물질 후보를 탐색하고 있다"며 "딥매처 리드(DeepMatcher-Lead)는 선도물질 후보 도출 및 선도물질 최적화 지원 플랫폼으로 확보된 스캐폴드(Scaffold)를 기반으로 유도체 가상 디자인 후 결합력을 예측한다"고 말했다.

딥매처 히트(DeepMatcher-Hit)는 다양한 치료제 영역과 단백질 패밀리에 대해 검증하고 있다. 신생항원 예측 AI 솔루션인 NEO-ARS는 3차원 구조 기반 접근으로 T세포를 활성하고 보다 정확하게 예측할 수 있다. 경쟁 알고리즘보다 T세포 반응력 예측이 우수한 편이다.

바이온사이트는 타깃 발굴부터 IND 확보까지 가능한 자체 신약개발 플랫폼을 보유하고 있다. 유호진 바이온사이트 CTO는 "저비용, 고효율을 통해 신약 후보물질 발굴에 주력하고 있다"며 "회사 내부 인력들이 후보물질 설계, 약물 합성, 실험, 약물 분석 등을 수행하는 자체 DTMA 사이클을 운영하고 있다"고 말했다.

현재 바이온사이트는 건선, 항암, 대사성 질환 등의 7가지 파이프라인을 보유하고 있다. 유 CTO는 "가장 앞서 있는 파이프라인은 건선과 항암 파이프라인"이라며 "현재 동물실험을 마친 상태다. 건선 질환은 내년 임상 IND 제출을 염두에 두고 있다"고 주장했다.

유 CTO는 "전통적인 신약개발은 IND까지 승인받는 데 평균 3~6년이 소요된다. 이 기간을 줄이는 것을 목표로 하고 있다"며 "회사는 Glance, Javelin, Skeleton 등 플랫폼을 개발하고 있다"고 전했다.

그는 "Glance는 바이오메디컬 데이터를 통합하고 자체 네트워크 분석기술을 통해 질병, 타깃, 약물 관계를 유추하고 있다"며 "Skeleton은 3차원 구조 기반 딥러닝 모델들과 프레임워크 기술을 조합해 구현된 결합 구조를 최적화하는 플랫폼이다. 다양한 데이터셋에 대해 각기 훈련된 모델 조합 및 딥러닝 프레임워크와 유기적 결합이 가능하다"고 설명했다.

Javelin은 화학단백질체학 플랫폼(Chemoproteomics Platform)이다. 화학단백질체학은 현재 활발히 개발되고 있는 분야 중 하나다.