[2024결산㉚] 올해도 AI 신약개발 이어져…정부도 적극 참여

JW중외제약, AI 기반 신약 R&D 통합 플랫폼 'JWave' 가동
단백질에 작용하는 유효 약물 탐색…신약 후보물질 발굴
대웅제약, AI 신약 R&D 시스템으로 신약 연구개발 기간↓
정부, 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트 본격화
의약품 개발 단계별 AI 활용 범위, AI 활용 사례 등 설명

문근영 기자 (mgy@medipana.com)2024-12-30 11:56

[메디파나뉴스 = 문근영 기자] 올해도 제약바이오업계에서는 인공지능(AI)을 신약 연구개발(R&D)에 활용하는 사례가 이어졌다. 정부에서도 AI를 통한 신약개발에 적극 참여했다.

◆ JW중외제약·대웅제약, AI 활용해 신약 후보물질 발굴 및 연구 기간 단축

올해 국내 제약사 2곳은 자체적으로 인공지능 관련 플랫폼·시스템을 구축하며 신약 연구개발에 박차를 가했다. 일례로 JW중외제약은 인공지능 기반 신약 R&D 통합 플랫폼 '제이웨이브(JWave)'를 본격적으로 가동했다.

제이웨이브는 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 '주얼리'와 '클로버'를 통합해, AI 모델 적용 범위를 확장한 플랫폼이다. 주얼리는 윈트(Wnt) 신호 활성과 저해를 구별하는 플랫폼이고, 클로버는 JW중외제약 C&C 신약연구소 R&D 플랫폼이다.

JWave 가동 목적은 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물 탐색, 선도물질 최적화를 통한 신약 후보물질 발굴 등 작업을 진행하는 데 있다. JW중외제약은 제이웨이브를 활용해 신약 R&D 비용 절감, 연구 기간 단축을 기대하는 중이다.

주얼리와 클로버를 활용한 사례는 JW중외제약이 제이웨이브를 가동하는 이유를 설명한다. JW중외제약은 주얼리로 Wnt 표적 탈모치료제 'JW0061'을 개발했으며, 클로버를 통해 STAT3 아토피 치료제, STAT5 표적항암제를 만들었다.

JW중외제약은 JWave 가동에 이어 공공 클라우드 전환으로 유전체 데이터 분석과 AI 모델 학습 시간을 줄일 계획이다. 또한 Wnt, STAT 등 혁신 기전 타깃 약물뿐만 아니라 다양한 표적 치료제 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다.

대웅제약은 AI 신약 R&D 시스템 '데이지(DAISY)'를 구축했다. 데이지는 주요 화합물 8억종 분자 모델을 전처리한 데이터베이스를 기반으로 신약 후보물질 발굴 과정을 돕고, 후보물질 최적화 단계까지 걸리는 기간을 줄이는 시스템이다.

DAISY에서 주목할 도구는 신약 후보물질을 탐색하는 AIVS(AI based Virtual Screening)다. 대웅제약은 AIVS를 활용해 표적 단백질에 작용하는 활성물질을 찾을 수 있으며, 3D 모델링으로 동일한 화학적 특성을 보인 새로운 활성물질을 발굴한다고 밝혔다.

대웅제약이 확인한 가시적 성과는 데이지 활용 가치를 보여준다. 비만과 당뇨 질환 치료제로 쓰일 활성물질을 찾고 최적화 단계에 돌입한 게 사례다. 대웅제약은 연구원들이 1년 넘게 고민한 난제를 DAISY로 해결했다며, 활성물질 발굴부터 최적화 단계 돌입까지 소요된 기간은 2달이라고 부연했다.

◆ 연합학습 기반 'K-MELLODDY' 사업 추진…정부, 신약 개발 시 AI 활용법 알려

정부는 제약바이오업계 변화에 발맞춰 신약 R&D에 AI를 활용하는 '연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)'를 시작했다. K-MELLODDY는 기업‧기관 등 주체가 보유한 데이터를 모으지 않은 상태에서 연합학습(Federated Learning) 모델로 신약 R&D 진행하는 국가사업이다.

보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진한 이번 사업 목적은 국내 제약바이오업계 연구개발 생태계를 활성화하기 위해 연합학습 기반 신약 R&D 가속화 시스템을 구축하며, 신약 연구개발 성공 사례를 만드는 데 있다.

K-MELLODDY사업단은 연구과제 공모 및 평가를 통해 ▲연합학습 온라인 플랫폼 구축 ▲신약 연구개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲인공지능 해결책 개발 등 3개 분야 26개 세부 과제를 도출했으며, 과제별 주관 연구기관을 선정했다.

국내 제약업계는 K-MELLODDY에서 신약 연구개발 데이터 활용 및 품질관리를 담당하는 역할을 맡았다. 한국제약바이오협회 자료에 따르면, JW중외제약을 비롯해 대웅제약, 동화약품, 삼진제약, 유한양행, 제일약품, 한미약품, 휴온스 등 제약사 8곳이 이번 사업에 참여했다.

연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 진행 상황은 초기 단계다. 제약사, 의료기관, 연구소·재단 등 주체가 데이터 공급, 연합학습 프레임워크 개발 및 고도화 등 과정을 거쳐 약물 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)' 개발까지 나아갈 예정이다.

식품의약품안전처는 이같은 AI를 활용한 의약품 개발 및 제품화를 지원하기 위해, 규제과학 전문성을 바탕으로 '의약품 개발 시 인공지능 활용 안내서'와 '인공지능 활용 의약품 개발 사례집'을 올해 상·하반기에 각각 발간했다. 

의약품 개발 시 AI 활용 안내서는 신약 후보물질 발굴, 비임상시험, 임상시험 등 의약품 개발 단계별로 작용기전 탐색, 대상자 선정 등 과정에서 인공지능을 활용할 수 있는 범위를 알려준다. 아울러 AI 활용 시 데이터 품질과 신뢰성 확보를 강조하고 있다.

인공지능 활용 의약품 개발 사례집은 AI를 활용한 의약품 개발 동향을 비롯해 흡수‧분포‧대사‧배설‧독성을 예측하는 비임상 등 의약품 개발 단계별 인공지능 활용 사례가 담긴 자료다. 식약처는 해당 자료에 AI 활용 윤리 관련 업계 의견 등 내용을 추가했다.
 

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