바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 장종원 기자

사이언티픽 리포트에 게재..가상 약효 예측 및 약물 재창출 통한 신약 후보물질 발굴 가능

신테카바이오가 개발한 유전체 빅데이터 기반 인공지능 약효예측 플랫폼의 작동원리와 신약개발에서의 활용 가능성을 규명한 연구결과가 나왔다. 이 플랫폼을 활용하면 신약 후보물질의 '가상 약효'를 예측하는 것은 물론 약물 재창출을 통해 기존의 치료제 중 항암효과가 있는 약물 발굴도 가능하다.

신테카바이오는 씨디알스캔(CDRscan, cancer drug response scanning)이 네이처(Nature) 자매지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 6월호에 게재됐다고 26일 밝혔다.

씨디알스캔은 폐암, 간암 등 다양한 암에서 유래된 약 1000개 암세포주를 대상으로 ‘가상 약효 예측’을 수행하는 인공지능 딥러닝 모델이다. 후보 물질의 화학구조정보만 있으면, 몇 가지의 희귀 암을 제외한 대부분의 암 종에 대해 항암효과의 여부 및 어떤 암 종에 효과적일지를 예측한다.

씨디알스캔은 기존의 AI 회사들이 주로 사용하는 약물의 화학적 특성 이외에도 유전체 빅데이터를 결합해 약물의 효과를 예측하는 딥러닝 모델로, 암환자, 암조직마다 판이하게 다른 유전적 특성을 신약개발 과정에 고려하는 개인맞춤 정밀의료를 지향한다.

항암제 개발은 ▲암의 원인이 되는 생물학적인 요인을 찾고 ▲이를 저해하는 물질을 탐색 및 발굴해 ▲세포 및 동물실험을 통한 항암효과와 독성을 확인하고 ▲실제 환자를 대상으로 한 임상 시험을 거쳐 이루어진다.

1990년대에는 다량의 화합물을 한번에 신속하게 탐색하는 고속대량스크리닝(High Throughput Screening, HTS) 기술의 개발로 유효물질 발굴의 효율성과 성공률을 크게 높인 바 있다.

그러나 목표 암 종에 해당하는 일부 세포주만을 대상으로 활용되는 경우가 대부분이었기 때문에 약 8000억원 이상을 투자하고 평균 8년이 걸려 발굴된 신약 후보 물질이 다른 암 종에도 적응증이 있다는 것을 발견하는 길은 제한적일 수 밖에 없었다.

논문의 제1공동저자인 양현진 박사는 “축적된 빅데이터와 AI 기술을 접목해 보다 광범위한 화합물 및 암세포에 대해 ‘약이 될 만한 물질’을 1차적으로 스크리닝한 후, 실험적 검증을 통해 항암 후보물질을 선정한다면 항암물질 발굴에 드는 시간과 비용을 획기적으로 낮추고 시행착오를 크게 줄일 수 있다”고 전했다.

또한 씨디알스캔을 활용하면 다른 질환의 치료제 중 항암효과가 있는 약물 발굴도 가능해지게 된다. 미충족 수요가 여전히 높은 항암 신약 개발에 있어 약물의 용도변경은 신속하고 낮은 개발 비용으로 더 많은 암 환자들에게 치료의 혜택이 주어진다는 면에서 그 의미가 크다는 설명이다.

정종선 신테카바이오 대표는 “학습에 사용된 데이터에만 편중되지 않고 폭넓은 종류의 화합물에 대해서도 정확하게 예측하는 ‘보편성’에 대한 검증이 필요하다. 또한 최적화된 모델로 발전시키기 위해 다양한 협업 네트워크를 통해 씨디알스캔의 성능을 종합적으로 검증할 계획을 가지고 있다"고 설명했다.

신테카바이오는 한국전자통신연구원 (ETRI) 연구소 기업으로, 유전체 빅데이터 플랫폼 (PMAP)과 인공지능 딥러닝 신약개발 플랫폼이라는 두 가지 혁신 정밀의학 플랫폼을 보유하고 있다. 최근 스마일게이트 인베스트먼트, KDB산업은행, 한국채권투자자문, 알토스 벤처스, 요즈마 그룹 코리아로부터 120억원의 시리B 투자 유치에 성공했다.