다양한 산업에서 인공지능(AI)을 활용한 연구개발(R&D)이 이뤄지고 있는 가운데 대웅제약이 AI를 활용한 신약개발에 적극 나서고 있어 제약업계 주목을 받고 있다.
대웅제약은 지난해 말 용인 신약센터에 4명으로 구성된 AI신약팀을 발족한 데 이어 최근 글로벌 기업의 AI 관련 기술을 신약 개발에 활용하기 시작했다.
보통 신약 후보물질을 도출해 동물실험에서 효능을 검증하기까지 3~4년이 걸리는데, AI 기술을 통해 이를 대폭 단축하겠다는 계산이다.
AI신약팀은 국내 제약사 중 최고 수준의 가상 물질 탐색 라이브러리(library)를 구축, 신물질 발굴에 적용하고 있다. 이 팀을 이끄는 신승우 팀장은 국립보건원과 한국고등과학원에서 당뇨병 연구와 단백질 구조 예측을, 순천향대 부천병원과 신테카바이오에서 AI 활용 연구를 수행한 전문가다.
신약팀은 라이브러리를 활용해 2개월 만에 경쟁사 물질보다 효과적인 약물을 발굴하는 성과를 거뒀다. 이는 AI 신약개발 선두주자로 꼽히는 홍콩 벤처기업 ‘인실리코 메디슨’이 46일 만에 특발성 폐섬유화증 신약 후보물질을 발굴한 것과 견줄 만한 성과라는 게 연구팀의 설명이다.
후보물질 도출 후에는 약물의 흡수·분포·대사·배설·독성 예측 과정을 거치는데, 여기에도 AI를 활용한 첨단 시스템을 활용하고 있다.
연구팀 관계자는 “다른 팀과의 업무 협조를 통해 항체 서열을 하루 만에 수백 개 만들어 전달한 사례도 있다”며 “AI 신약팀은 여러 AI 기법을 이용해 다양한 모달리티(약물이 약효를 나타내는 방식)에 적용하고 있는데, 국내 제약사 중 최고 수준이라고 자부한다”고 말했다.
대웅제약은 지난달 글로벌 과학기술 기업 머크 라이프사이언스와 AI 기반 신약개발을 위한 협약을 맺었다. 이를 통해 머크의 소프트웨어 ‘신시아’와 ‘AMS’를 신약 개발에 활용하게 됐다.
신시아는 신약 후보물질의 합성 방법과 경로를 제시하는 소프트웨어다. AMS는 저분자 라이브러리 합성을 지원하는 플랫폼으로, 신시아가 제시한 합성 경로에 맞춰 단시간에 후보 화합물 확보를 돕는다. 국내에서는 중외제약과 스탠다임이 신시아를 활용하고 있는데, 대웅제약은 이에 더해 AMS도 활용한다.
대웅제약은 “신시아와 AMS를 함께 적용해 물질 탐색 단계에 좀 더 집중하고 생산성을 향상시킬 것”이라고 말했다.
AI신약팀이 생각하는 신약 개발의 핵심 열쇠는 ‘양질의 빅데이터 확보’다. 이를 위해 대웅제약은 8억 개의 리간드(수용체와 같은 큰 단백질에 특이적으로 결합하는 물질)가 포함된 맞춤형 가상 라이브러리(Customized Virtual Library)를 구축해 놓았다.
아울러 리간드를 단순히 데이터로 만들어 두었을 뿐 아니라 전(前)처리까지 해놨다. 필요한 특징을 가진 리간드를 짧은 시간 안에 추출해 AI 모델을 생성하기 위해서다. 또한 다양한 생성형 AI와 거대언어모델(LMM)까지 동원해 신약개발 시간을 단축한다는 계획이다.
박준석 대웅제약 신약센터장은 “과제 시작 후 1년 안에 후보물질을 발굴하는 게 단기적인 목표”라며 “향후 다양한 AI 기술을 접목해 다양한 모달리티에서 성공적인 신약개발을 할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.