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AI로 신약개발 후보물질 발굴 10주로 줄인다

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AI로 신약개발 후보물질 발굴 10주로 줄인다

2020.04.28 12:27
왼쪽부터 강재우 고려대 컴퓨터학과 교수, 엘마이토 테라퓨틱스 이은주 상무, 홍용래 부사장, 이휘성 대표. 고려대 제공
왼쪽부터 강재우 고려대 컴퓨터학과 교수, 엘마이토 테라퓨틱스 이은주 상무, 홍용래 부사장, 이휘성 대표. 고려대 제공

국내 연구팀이 인공지능(AI)를 활용해 신약개발 기간을 단축하는 방법을 개발했다. 1~2년 걸리던 신약 후보 발굴을 10주로 단축할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다. 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19) 치료제 후보물질도 도출 중인 것으로 알려졌다.


강재우 고려대 컴퓨터학과 교수 연구팀은 신약후보 발굴 시간을 줄이는 신약개발 AI 플랫폼을 개발했다고 28일 밝혔다.


질병을 유발하는 원인 단백질을 확인하고 신약 후보 물질을 도출하는 데까지는 보통 1~2년이 소요된다. 강 교수는 “통상 신약개발은 표적이 되는 원인 단백질을 발견하고, 그 단백질의 구조에 착 달라붙는 약물을 설계해 그 단백질이 작용하지 못하도록 하는 원리다”며 “세포 안에는 다른 수만개의 단백질이 있는데, 개발한 약물이 단백질들 사이에서 원하는 작용을 얼마나 일으키는 지가 관건”이라고 설명했다.


연구팀이 개발한 AI 플랫폼은 단일 단백질이 아닌, 수 만개의 단백질로 이뤄진 세포 상황에서 작용하는 약물의 효과를 예측한다. 강 교수는 “하나의 단백질을 기반으로 약물의 효과를 예측하는 대신, AI를 이용해 수만개의 단백질 속에서 약물이 어떻게 작용할 지 예측한다”며 “단백질 수준에서 활성을 뛰어넘어 세포 수준에서 활성을 갖는 약물을 바로 도출할 수 있다”고 말했다.


연구팀은 국내 신약개발업체 엘마이토 테라퓨틱스와 올해 2월 공동연구협약을 맺고, 중증 신경질환 치료제 선도물질 도출에 개발한 AI 플랫폼을 적용했다. 연구팀이 50개 약물을 도출했고, 엘마이토 테라퓨틱스 연구팀이 표적 단백질의 활성 및 물성 예측결과를 기반으로 23개 약물을 선별했다. 양철수 한양대 분자생명과학과 교수팀이 선별된 23개 약물 중 11개 약물에 대해 세포활성 실험을 진행했다. 그 결과 11개 약물에서 모두 활성이 확인됐다. 특히 2개 약물은 높은 활성이 나타난 것으로 확인됐다.


강재우 교수는 “신약개발 플랫폼이 이번 성공 사례를 통해 어느 정도 검증이 됐다”며 “중증 신경질환에 성공적인 신약을 개발할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
 

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