바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 박동영 기자

[DAYLI D'LABS DEMODAY 2020] 단백질 3차원 구조 예측, 분자동력학 시뮬레이션, 양자계산, 독성예측, 약물창출 등 5개 핵심모듈로 구성

▲파뮬레이터 핵심 5개 모듈(데일리파트너스 데모데이 팜캐드 발표자료)

우상욱 팜캐드(PharmCADD) 대표는 지난 22일 데일리파트너스가 주최한 데모데이(DAYLI D’LABS DEMODAY 2020)에서 자사의 AI(Artificial Intelligence) 기반 신약개발 플랫폼에 대해 설명했다.

팜캐드는 2019년 3월에 설립됐으며 AI와 구조기반의 물리학을 접목시킨 플랫폼인 ‘파뮬레이터(Pharmulator)’를 기반으로 해 신약개발을 하는 회사다. 파뮬레이터는 ▲단백질 3차원구조 예측 ▲분자동력학 시뮬레이션 ▲양자계산 ▲독성예측 ▲약물 창출(Drug Generation) 등 총 5개의 핵심모듈로 구성되어 있다.

단백질 3차원구조 예측 모듈은 구조가 거의 밝혀지지 않은 막단백질(Membrane Protein) 등 다양한 단백질의 3차원 구조를 예측하는 모듈이다. 단백질 3차원구조를 기반으로 타깃과 후보물질의 결합(Docking)을 예측할 수 있다. 우 대표는 “대규모 결합 모듈(Massive Docking Module)을 이용해 약 1만개 화합물의 결합을 2시간이내에 확인할 수 있다”며 “기존 5년 이상 걸리던 후보물질 발굴 기간을 1년 이내로 단축시켜 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다”고 말했다.

분자동력학 시뮬레이션 모듈은 선별된 후보물질이 진공상태가 아닌 70% 물로 구성된 생체환경에서 타깃과 어떻게 결합하는지 확인할 수 있는 모듈이다.

양자계산 모듈은 전하구름, 전하분포 등의 양자데이터를 통해 타깃과 화합물의 결합을 보다 정교하게 조절하는 모듈이다. 양자계산은 고차원의 계산이라 시간이 많이 소요되는 작업이다. 팜캐드는 이를 극복하고자 자체 계산한 6만개의 화합물 양자계산 데이터를 AI에 학습시켜 양자계산 자동화 모듈을 구축했다. 이를 통해 하나의 화합물에 대한 물리화학적 특성 값을 1분 이내에 계산하는 것이 가능하다는 설명이다.

독성예측 모듈은 후보물질의 간, 신장 등에서의 잠재 독성 여부를 판단해 임상에서 약물 독성으로 인한 임상 실패 확률을 낮추도록 하는 모듈이다.

약물창출 모듈은 AI를 통해 선별된 물질과 유사한 화합물을 만들어내는 모듈이다. 새롭게 합성된화합물을 분자동력, 양자계산 등의 모듈로 반복적으로 분석해 신약성공확률이 높은 후보물질을 도출해낼 수 있다.

팜캐드는 한국원자력연구원과 공동연구를 진행해 한국원자력연구원이 의뢰한 항암제 치료후보물질의 특이성(Selectivity)을 수치적으로 입증했다. 또한 의뢰한 물질보다 타깃에 대한 결합력, 안전성 등이 더 우수한 후보물질을 발굴해 내년초 합성을 진행할 예정이다. 이외에도 팜캐드는 노스캐롤라이나대(University of North Carolina)와 항응고제 타깃 후보물질을 발굴해 합성 중이며 지난 17일 휴온스(Huons)와 AI 신약개발을 위한 공동업무 협약을 맺었다.