물질 탐색부터 질환 확대까지…신약 개발에도 AI 도입
파로스아이바이오, 치료 범위 확대 연구…JW중외제약도 플랫폼 통합
(서울=연합뉴스) 김현수 기자 = 제약·바이오 업계가 후보물질 발굴부터 적응증(치료 범위) 확장에 이르기까지 인공지능(AI) 플랫폼을 활용하며 신약 개발 가능성을 높이고 있다.
15일 제약·바이오 업계에 따르면 파로스아이바이오는 AI 신약 개발 플랫폼 '케미버스'를 활용해 도출한 재발·불응성 급성 골수성 백혈병(AML) 치료제 후보물질 'PHI-101'을 재발성 난소암, 삼중 음성 유방암, 방사선 민감제로도 활용할 수 있도록 확장 연구를 진행하고 있다.
신약 개발은 질병 타깃을 선정하고, 이미 존재하는 화합물을 선별해, 초기 선도물질을 고르는 단계부터 출발한다. 선도물질을 최적화해 후보물질로 만들면 임상을 시작할 준비가 끝난다.
이 과정에 이미 오래 전부터 디지털 기술이 활용됐지만 한계가 뚜렷했다.
1980년대 시작된 컴퓨터·지원 약물 디자인(CADD) 기술은 시뮬레이션을 통해 신약으로 개발될 가능성이 높은 화합물을 예측했으나, 표준화된 모델이 부족하고 설계 정확도가 떨어지는 한계가 존재했다.
반면, AI 플랫폼은 물질·질환·타깃 등 정보를 분석해 신약으로 개발될 가능성이 가장 높은 선택지를 제공한다는 점에서 차이가 있다.
케미버스 역시 약물과 호응하는 타깃 단백질, 적응증 등 정보를 분석하며, AI가 제안하는 선도물질을 설계하고, 단백질·약물 결합, 약효 예측 등 총 9개의 역할을 수행한다.
이 같은 과정에서 시간과 비용을 줄일 수 있는 것도 장점이다.
파로스아이바이오는 선도 물질 단계부터 전임상 단계에 이르기까지 평균 5.5년이 걸리지만, 케미버스를 통해 개발 중인 재발성 난소암 치료제 'PHI-101-OC'는 해당 기간이 2년으로 단축됐다고 설명했다.
JW중외제약은 기존 운영하던 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 '주얼리'와 '클로버'를 통합한 AI 신약 R&D 플랫폼 '제이웨이브'를 지난달 가동했다.
제이웨이브는 JW중외제약 신약연구센터, JW중외제약 자회사인 C&C신약연구소 연구진이 웹 포털 환경에서 AI 기술을 활용해 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물을 탐색하는 등 신약 후보물질을 발굴하기 위한 전주기 연구에 활용할 수 있다고 회사는 설명했다.
JW중외제약은 주얼리와 클로버를 활용해 10여개의 혁신 신약 후보물질을 발굴한 바 있다.
글로벌 빅테크도 AI 신약 개발 플랫폼 확대에 나서고 있다.
엔비디아는 생성형 AI 기반 단백질 구조·결합 구조 예측 모델 '바이오니모'를, 구글의 AI 기업 딥마인드는 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 '알파폴드'를 공개한 바 있다.
한국제약바이오협회에 따르면 글로벌 AI 신약 개발 시장 규모는 연평균 45.7% 성장해 2027년 40억350만 달러(약 5조4천억원) 규모에 이를 것으로 전망된다.
hyunsu@yna.co.kr
(끝)
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파로스아이바이오, 치료 범위 확대 연구…JW중외제약도 플랫폼 통합
(서울=연합뉴스) 김현수 기자 = 제약·바이오 업계가 후보물질 발굴부터 적응증(치료 범위) 확장에 이르기까지 인공지능(AI) 플랫폼을 활용하며 신약 개발 가능성을 높이고 있다.
15일 제약·바이오 업계에 따르면 파로스아이바이오는 AI 신약 개발 플랫폼 '케미버스'를 활용해 도출한 재발·불응성 급성 골수성 백혈병(AML) 치료제 후보물질 'PHI-101'을 재발성 난소암, 삼중 음성 유방암, 방사선 민감제로도 활용할 수 있도록 확장 연구를 진행하고 있다.
신약 개발은 질병 타깃을 선정하고, 이미 존재하는 화합물을 선별해, 초기 선도물질을 고르는 단계부터 출발한다. 선도물질을 최적화해 후보물질로 만들면 임상을 시작할 준비가 끝난다.
이 과정에 이미 오래 전부터 디지털 기술이 활용됐지만 한계가 뚜렷했다.
1980년대 시작된 컴퓨터·지원 약물 디자인(CADD) 기술은 시뮬레이션을 통해 신약으로 개발될 가능성이 높은 화합물을 예측했으나, 표준화된 모델이 부족하고 설계 정확도가 떨어지는 한계가 존재했다.
반면, AI 플랫폼은 물질·질환·타깃 등 정보를 분석해 신약으로 개발될 가능성이 가장 높은 선택지를 제공한다는 점에서 차이가 있다.
케미버스 역시 약물과 호응하는 타깃 단백질, 적응증 등 정보를 분석하며, AI가 제안하는 선도물질을 설계하고, 단백질·약물 결합, 약효 예측 등 총 9개의 역할을 수행한다.
이 같은 과정에서 시간과 비용을 줄일 수 있는 것도 장점이다.
파로스아이바이오는 선도 물질 단계부터 전임상 단계에 이르기까지 평균 5.5년이 걸리지만, 케미버스를 통해 개발 중인 재발성 난소암 치료제 'PHI-101-OC'는 해당 기간이 2년으로 단축됐다고 설명했다.
JW중외제약은 기존 운영하던 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 '주얼리'와 '클로버'를 통합한 AI 신약 R&D 플랫폼 '제이웨이브'를 지난달 가동했다.
제이웨이브는 JW중외제약 신약연구센터, JW중외제약 자회사인 C&C신약연구소 연구진이 웹 포털 환경에서 AI 기술을 활용해 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물을 탐색하는 등 신약 후보물질을 발굴하기 위한 전주기 연구에 활용할 수 있다고 회사는 설명했다.
JW중외제약은 주얼리와 클로버를 활용해 10여개의 혁신 신약 후보물질을 발굴한 바 있다.
글로벌 빅테크도 AI 신약 개발 플랫폼 확대에 나서고 있다.
엔비디아는 생성형 AI 기반 단백질 구조·결합 구조 예측 모델 '바이오니모'를, 구글의 AI 기업 딥마인드는 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 '알파폴드'를 공개한 바 있다.
한국제약바이오협회에 따르면 글로벌 AI 신약 개발 시장 규모는 연평균 45.7% 성장해 2027년 40억350만 달러(약 5조4천억원) 규모에 이를 것으로 전망된다.
hyunsu@yna.co.kr
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