이뮤노바이옴, 임상 전 약물 성공 가능성과 부작용 미리 예측 성공

마이크로바이옴 기반 신약 개발기업 이뮤노바이옴이 머신러닝을 이용해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 미리 예측하는데 성공했다. 임상에서의 실패 원인과 약물의 승인 여부를 미리 추측할 수 있어 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

이뮤노바이옴은 인공지능(AI)을 활용한 임상 성공 가능성 예측과 관련된 연구 결과가 세계적 의학 저널 '더 란셋(The Lancet)'의 자매지인 '이바이오메디슨(eBioMedicine)'에 게재됐다고 18일 밝혔다. 논문 제목은 '세포와 인간 사이의 유전자 교란 효과 불일치에 기반한 약물 승인 예측(Drug approval prediction based on the discrepancy in gene perturbation effects between cells and humans)'이다.

이뮤노바이옴과 포스텍 김상욱 생명과학과 교수 연구팀은 약물의 표적 혹은 마커 유전자가 갖는 위험성에 주목해 세포주와 인체에서 나타나는 유전자 위험성의 차이를 학습해 임상 성공률을 예측하는 AI 기술을 개발했다. 이는 선별된 후보 약물의 성공적인 임상시험 설계에도 핵심적인 기여를 할 것으로 예상된다. 단순히 임상 성공률을 예측하는 것뿐만 아니라 부작용과 연관된 유전자 및 그 특징까지 도출해낼 수 있다.

기존 신약 개발 AI 모델과 달리 마이크로바이옴 치료제에 적용이 가능한 기술이라는 것도 차별점이다. 기존의 신약 개발 AI 모델은 대체로 그 구조가 잘 알려진 화합물이나 단백질에만 적용이 가능한 반면, 이뮤노바이옴의 기술은 약물에 반응하는 유전자 정보에 기반하기 때문에 물질적 특성이 복잡한 균주에도 효과적 적용이 가능하다.

회사 관계자는 "전임상 단계에서는 안전하다고 판단된 약물이 실제 임상에서는 부작용으로 실패하는 경우가 많다"며 "약물의 화학적 접근 방식에 사람의 유전적 차이를 반영한 유전자 중심 접근 방식을 결합해 약물의 안전성과 성공 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술"이라고 설명했다.