'21일', AI가 섬유증 치료물질 발굴에 걸린 기간

Insilico Medicine사, AI 활용 연구결과 발표...'전통적 방법은 8년 소요된 과정'

21일. AI(인공지능)가 ‘섬유증’ 치료제 후보물질 발굴에 걸린 기간이다. 후보물질의 검증까지 걸린 기간도 46일에 불과했다. 전통적인 방법은 이 같은 과정에 8년이 소요된 것으로 확인됐다.

AI신약개발 벤처 Insilico Medicine은 섬유증 치료제 후보물질 발굴에 대한 연구결과를 2일(현지시간) ‘Nature Biotechnology’에 게재했다.

Insilico Medicine은 우시앱텍사(WuXi AppTec) 및 Alán Aspuru-Guzik사와 공동으로 GENTRL(generative tensorial reinforcement learning)이라는 딥러닝 시스템을 개발했다. 이 시스템은 신규 저분자 화합물 발굴에 최적화됐다. 업체측은 공익을 위해 GENTRL의 코드를 'Github'(https://github.com/insilicomedicine/gentrl)에 공개했다. 

Insilico Medicine은 토론토대학 연구팀과 공동으로 GENTRL을 활용해 디스코이딘 도메인 수용체 1(DDR1)의 억제물질을 찾아보기로 했다. DDR1은 섬유증 발병에 관여하는 것으로 추정되는 단백질이다. 

그 결과, GENTRL은 21일만에 DDR1의 잠재적 저해제 디자인 3만개를 도출했다. 연구팀은 이들 가운데 6개를 합성하고 in vitro 및 in vivo에서 검증했다. 가장 유망한 물질은 실험쥐에 테스트됐고, 약동학(PK) 측면에서 가능성을 보였다.

연구팀이 후보물질 검증까지 걸린 기간은 46일, 들어간 비용은 15만 달러(약 1억8000만원)였다. 전통적인 신약발굴과정에 견줘 기간과 비용을 획기적으로 단축시킨 것이다. Forbes보도에 따르면 ‘제넨테크’는 유망 DDR1 저해제 도출에 8년의 기간과 수 백만 달러가 소요됐다. 일반적으로 hit-lead(선도물질도출) 과정은 2~3년 가량 걸린다고 Insilico Medicine측은 설명했다.

Insilico Medicine CEO인 Alex Zhavoronkov 박사는 “2016년 AI를 활용한 신약개발 가능성을 제기했을 때 모두가 회의적인 반응을 보였다”며 “하지만 현재 AI는 신약개발 과정에서 주류로 부상했다”고 설명했다.

이어 그는 “이번 연구결과는 AI신약개발의 마일스톤”이라며 “GENTRL은 섬유증 외 다양한 질환의 치료물질 발굴에 활용될 수 있다. 빅파마와의 협력을 통해 AI의 활용도를 넓히겠다”고 전했다.

연구에 참여하지 않은 미국 스탠포드대학 구조생물학 Michael Levitt 교수는 이번 성과를 높이 평가했다. 그는 2013년 노벨화학상을 수상한 경력이 있다. 

Levitt 교수는 "연구결과는 AI가 약물 디자인에 관련한 문제에 폭 넓게 적용될 수 있다는 점을 시사한다"며 "연구가 다룬 분자 모델링부터 동물실험까지의 과정이 인상 깊었다"고 밝혔다.

Insilico Medicine은 AI신약개발 분야에서 가장 유망한 기업 중 하나로 평가된다. 신약후보물질 발굴과 화합물 생성에 강점을 가지고 있으며, 노화관련 질환 치료제 개발에 주력하고 있다. GSK와는 신약개발에 협력하고 있다. 

AI는 신약개발 분야에서 새로운 대안으로 조명되며 번성하고 있다. 해외 AI벤처는 지난해 70여개 수준에서 올해 8월 기준 148개로 2배 가량 늘었다.

2019년 기준 인공지능기반 신약개발 시장은 약 3400억원 규모로 연평균 성장률은 20.2%를 기록하고 있다. BenevolentAI(1억1500만 달러), Atomwise(4500만 달러), Insilico Medicine(2000만 달러) 등 주요 벤처에 큰 투자가 이뤄지며 잠재성을 인정 받았다.

최근 AI로 발굴된 신약은 가시적인 성과도 거뒀다. Recursion Pharmaceuticals사의 Rec-994, Berg사의 BPM31510, BenevolentAI사의 Ben-2001 등은 임상시험에 진입하며 기대감을 높였다.