신약 개발 단계에서 후보 물질 탐색
머신러닝·딥러닝으로 실제 약물 효과 예측
AI 신약 모델 만든다
통상 신약개발은 후보 물질 탐색, 세포·동물을 이용한 비임상시험, 사람을 대상으로 한 임상시험, 미국 식품의약국(FDA, Food And Drug Administration) 승인 등 여러 단계를 거쳐야 한다.
식약처에 따르면 하나의 신약이 개발되기까지 평균 10년~15년이 소요되며 약 1~2조원이 투자된다고 한다.
이번 프로젝트는 신약 개발 초기 과정에서 많은 시간과 비용이 소모되는 신약 후보물질 탐색단계에 AI를 적용한 '약물 설계 플랫폼'을 개발하는 것이다.
이번 계약으로 양사는 기존의 신약 후보물질이 보유한 성질과 약효, 독성 등 특성에 관한 데이터에 기반한 AI 모델을 개발한다.
개발된 인공지능 모델을 이용해 신규 화합물이 가질 각종 특성을 예측하고, 목표 속성에 부합하는 신규 화합물을 설계하는 것이 목적이다.
이를 통해 신약 후보물질 탐색에 들어가는 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
실제로 미국 식품의약국에서는 AI와 빅데이터 기술이 신약개발 비용과 시간을 4분의 1로 줄일 것으로 기대된다고 밝힌 바 있다.
SK㈜ C&C는 SK바이오팜이 지난 20 여년 동안 축적해 온 양질의 신약 후보물질 데이터를 기반으로 하여 체계적인 약물 정보의 수집·검색이 가능한 화합물 데이터 보관소(Chemical Repository)를 구축 할 예정이다.
또한, 저장된 신약 후보물질 데이터를 이용하여 다양한 인공지능 기법(머신러닝·딥러닝)을 통해 약물의 효과를 예측하고 새로운 신규 화합물을 설계할 수 있도록 할 계획이다.
SK바이오팜은 자사의 'SKBP 디스커버리 포털(Discovery Portal) 시스템'에 이번에 개발될 AI 기반의 약물 설계 플랫폼을 통합해 신약 연구개발의 생산성을 지속적으로 향상시킨다는 방침이다.
연구원들은 인공지능 모델이 탑재된 SKBP 디스커버리 포털 시스템을 통해 중추신경계와 항암 분야의 유명한 신약 후보물질을 효율적으로 탐색·설계하고 이에 대한 연구가설을 제시하게 된다. 이렇게 되면 연구개발 단계의 최적화가 이루어져 연구생산성의 극대화가 기대된다.
맹철영 SK바이오팜 디지털 헬스케어(Digital Healthcare) TF장은 "중추신경계 치료제 연구에 오랜기간 쌓아온 전문성을 바탕으로 신규 약물 개발의 효율성을 높이기 위한 최신 기술의 도입을 적극적으로 검토해왔다"며 "이번 SK㈜ C&C와의 협약은 이를 위한 첫 번째 단계이며 앞으로 다양한 플랫폼을 도입할 계획"이라고 말했다.
이문진 SK㈜ C&C Aibril플랫폼 본부장은 "이번 SK바이오팜 약물 설계 플랫폼 개발을 계기로 인공지능 에이브릴(Aibril)이 국내 제약 산업에서 다양한 역할을 할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
2papers@newsis.com
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