바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 서일 기자

머신러닝+판도믹 발굴 플랫폼기반 신약후보물질 발굴..”미충족의료수요 질병 관련 후보물질 발굴 기대”

화이자(Pfizer)는 지난 14일 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)과 AI 플랫폼 기술 기반 신약후보물질 발굴 협약을 맺었다고 밝혔다. 화이자는 인실리코의 머신러닝(machine learning)과 판도믹 발굴 플랫폼(Pandomics Discovery Platform)을 기반으로 실증(real-world evidence) 결과를 분석해 다양한 질병의 신약후보물질을 발굴하는 것이 목표다.

인실리코 메디슨은 홍콩에 위치한 회사로, AI를 기반으로 새로운 분자구조생성, 합성 생물학적 데이터 생성, 표적 발굴, 임상 시험 결과 예측을 위한 모델, 강화 학습, 머신러닝 기술에 중점을 두고 있다. 인실리코가 개발한 판도믹 발굴 플랫폼은 동시에 여러 오믹스(omics) 데이터를 분석하는 기술이다. 큰 데이터 세트에서 환자의 연령, 데이터 소스, 유형 등을 필터링해 질병의 특징과 연관된 유전자, 단백질 타깃을 파악하고 연관된 신호전달계까지 종합분석해 점수를 매겨 후보물질을 리스트화 한다. 오믹스 데이터는 환자로부터 얻은 샘플로 분석한 유전자, 단백질등의 프로파일링 결과를 말한다.

모턴 소가드(Morten Sogaard) 화이자 부사장은 “우리는 인실리코와의 협력을 기대하고있다”며 ”화이자는 미충족의료수요가 있는 질병에 대한 치료제 후보물질 발굴 프로그램에 도움을 줄 수 있는 바이오마커와 타깃을 식별하는 새로운 기술을 지속적으로 찾을 것”이라고 말했다.

인실리코는 작년 9월 GENTAL 기술을 이용해 신약 후보물질을 찾는 방법을 정리해 Nature Biotechnology에 논문을 게재했다(doi:10.1038/s41587-019-0224-x). 이후, AI기업에 주로 투자하는 중국 투자회사로부터 시리즈B로 3700만달러를 유치했다. 인실리코의 GENTAL 기술은 머신러닝의 일종인 ‘생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)’ 기술과 ‘강화학습(Reinforcement Learning, RL)’을 합쳐 신속하고 정확하게 약물을 발굴하는 시스템이다. 논문에 따르면, 인실리코는 21일만에 섬유증 치료를 위한 새로운 DDR1 저해제 후보물질 6개를 찾고, 46일차까지 in vitro에서 진행 실험결과를 바탕으로 선도물질까지 뽑아낸 결과를 보였다.

한편, AI 플랫폼 기반 기술은 초기단계 신약후보물질 발굴에 집중되어 전체 신약개발에 걸리는 시간을 줄여줄 것으로 기대한다. 대웅제약은 미국의 A2A 파마(A2A Pharmaceuticals)와 AI기반 항암제 신규 후보물질발굴에 관한 공동연구 계약을 했다. 씨제이헬스케어는 스탠다임(Standigm)과 AI기반 항암제 신규 화합물 구조를 찾아내는 파트너십을 맺었다. GSK는 2017년 인실리코와 신규 생물학적 타깃과 경로를 확인하기 위한 파트너십을, 2018년 클라우드(Cloud Pharmaceuticals)와 저분자 물질 디자인에 관한 파트너십을 맺었다. 이외에도 웨이브생명과학(Wave Life Science)는 웨이브&딥 지노믹스(Wave and Deep Genomics)와 유전적 신경근육질환에 대한 후보물질 발굴을 위한 계약을 했다.

▲판도믹 플랫폼 분석 모식도(Pandomic 홈페이지 참조)