2021년 12월 9일
[팜뉴스=김태일 기자] 인공지능으로(AI)로 신약을 개발한다. 영화속에서 등장하던 얘기가 현실로 이뤄졌다. 서지넥스가 AI를 활용한 신약개발부문 플랫폼 오디세우스(Odysseus) 구축을 완료하며 신약 개발의 새로운 패러다임을 제시했다.
신약개발은 5000에서 1만 여개의 후보물질 가운데 1~2개만이 최종 성공한다고 알려질 정도로 쉽지 않은 작업으로 평균 개발기간도 15년에 달한다. 한국바이오업체가 쉽게 도전하기 힘든분야다. 딥러닝의 학습효과를 접목해 가상·실제 용매를 결합친화도 예측에 도입한 서지넥스 김세준 대표를 만나 AI 신약개발의 현재와 미래에 대해 들어봤다.
# 서지넥스는?
서지넥스는 DDS (Drug Delivery System, 약물 전달 체계) 기반 바이오 벤처로서 2020년 9월 설립해 올해 11월 시리즈 A로 40억원 규모의 투자를 유치했다. 서지넥스의 목표는 엑소좀이나 리포좀 등의 나노입자내에 약물을 탑재하여 체내에서 원하는 세포로 보내는 기술을 완성하는 것이다.
이를 위해서는 나노입자표면에 표적세포의 주소를 정확히 입력해주어야 한다. 주소가 틀리면 우편물이 정확히 배송되기 힘든 것과 같은 원리다. 서지넥스에서는 인공지능이 표적세포에 대한 정확한 정확한 주소를 찾아 나노입자표면에 입력한다고 생각하시면 된다.
주소를 전달받은 약물을 탑재한 나노입자는 표적세포로 정확히 전달되는 것다. 물론 이와 같은 인공지능기술은 우리회사에서 추구하는 약물전달에서뿐만 아니라 신약개발에도 응용될 수 있다.
# AI로 신약 개발은 영화 소재로 쓰일 정도로 쉽지 않은 분야다. AI 신약개발 플랫폼 오디세우스는?
신약개발에서의 핵심은 신약을 통해 표적세포의 병태생리(pathophysiology)를 차단하는데 있다. 최근에 분자생물학이 발달해 종양발생 등의 병태생리가 세포내의 여러 단백질 혹은 분자수준에서 밝혀지고 있다. 그렇다면 그 병태생리를 구성하는 단백질 등을 차단한다면 질병의 진행을 막을 수 있는 것이다.
그런데 문제는 우리가 열심히 디자인해서 약물을 만들어도 그 약물이 표적단백질에 정확히 전달될지 미리 알 수 없다는데 있다. 그렇다면 다양한 약물을 만들어서 이를 평가한다. 이렇게 하는데에는 엄청난 시간과 비용이 소비된다. 이것이 신약개발이 어려운 이유다.
서지넥스의 오디세우스 플랫폼은 3차원 컴퓨터상에 약물과 표적단백질 등을 구현할 수 있다. 약물개발자는 자신이 개발한 약물을 가상의 공간내에 구현한 뒤 표적단백질과의 결합능력 등을 평가할 수 있다. 이것을 분자동력학 모의실험이라고 하는데, 서지넥스는 가장 최적화된 분자동력학 모의실험을 제공한다고 보면 된다.
# 오디세우스를 개발하게 된 동기는?
그리스 로마 영웅 오디세우스는 화살을 12개 도끼자루의 구멍을 통과하여 원하는 곳으로 정확히 보내는 시험을 통과해 자신이 사랑하는 아내 페넬로페를 구할 수 있었다. 저는 여기에 착안해서 우리 플랫폼을 오디세우스 플랫폼이라고 명명했다. 저는 외과의사로서 환자를 보면서 의외의 사실을 발견했다.
그것은 질병 못지않게 약물 부작용으로 고통받는 환자가 의외로 많다는 것이다. 실제로 항암치료 중에는 수많은 환자들이 질병자체보다 항암제의 부작용으로 목숨을 잃게된다. 그리고 또 한가지 발견한 사실은 대부분의 약물은 독성으로 인해 충분한 치료용량으로 처방하지 못한다는 사실이다.
이를 개선하기 위해 약물을 나노입자내에 봉입시켜 전달하는 약물전달시스템이 대안이라고 생각했다. 하지만 아직 풀어야 할 숙제가 있었다. 나노입자를 어떻게 정확히 표적세포로 전달하느냐 하는 것이었다. 이 문제를 단순히 실험과 논문 등을 통해서는 짧은 시간내에 해결할 수 없다는 것을 알게 되고 좌절했다.
문제를 고민하다가 풀 수 있는 실마리를 발견했다. 바로 인공지능이다. 빅데이터와 3차원 시뮬레이션에 근거를 둔 인공지능은 신약개발 뿐만 아니라 정확히 표적세포로 전달되는 나노입자의 개발을 가능하게 한 것이다.
# 현재 활용 가능한 분야는?
‘오디세우스 플랫폼은 크게 구형단백질과 막단백질 플랫폼으로 나눌 수 있다. 현재의 오디세우스 플랫폼은 X-ray, NMR, Cryo-EM을 이용한 모든 결정화 구조 그리고 알파폴드에 의해 표현되는 3차원 예측 구조에 대해 구현이 가능하다.
항원-펩타이드나 항원-항체와 같은 거대분자 복합물의 경우도 딥러닝 학습효과를 통해 실험실적 결합 친화력의 예측이 가능하며, 실제 동물실험과 비교해보았을 때 이와 같은 가상실험결과가 실제 실험에서도 상당부분 일치된다는 사실을 확인했다.
이 플랫폼은 서지넥스에서 일차적으로 추구하는 약물전달체계의 최적화 외에도 악성 수용체에 선제적으로 대응하는 차세대 신약개발, mRNA 기반 COVID-19 백신개발, 그리고 면역 항암제의 개발에 활용이 가능하다.
# AI 신약 개발 플랫폼은 어떻게 발전할 것 보는가?
현재 서지넥스에서 주력하고 있는 오디세우스 플랫폼은 한정된 펩타이드 (또는 항체)와 타겟 단백질 수용체를 기반으로 하고 있다. 향후 이를 발전시켜 10-20억개의 대용량 소분자약물이나 펩타이드 후보군 라이브러리를 딥러닝 학습을 통해 스크리닝한 다음 최종적으로 100-200 개 이내의 정련된 구조를 추출할 계획이다.
멀티도킹과 분자동역학 모의실험을 이용해 빠르게 신약후보물질을 도출하는 방식이다. 즉 향후는 기계화 및 대량화를 통해 더욱 빠르고 정확하고 기계적으로 신약후보물질을 발굴하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다.
# 향후 계획은?
현재 오디세우스 플랫폼은 딥러닝 학습에 기반한 시스템 구축방법의 신속성 그리고 결합친화도의 정확성면에서 국내 AI 신약벤처들이 쉽게 따라올 수 없는 상당한 수준에 도달했다고 자신한다. 현재 서지넥스는 오디세우스 플랫폼을 더욱 발전시켜 자체적인 지질나노입자을 개발하는 작업에 착수했다.
화이자 및 모더나 백신으로 대변되는 지질나노입자기술은 현재 전세계에서도 5개 내외의 회사만 특허를 지닌 고난이도 기술로서 인체내에 유전자를 전달하는 기술에 해당한다. 지금 미국의 회사들이 이 기술을 독점하다시피 하고 있고 우리나라도 경쟁에 뛰어들었지만 아직 갈 길은 먼 상황이다.
서지넥스는 이러한 지질나노입자의 개발에 딥러닝 학습과 분자동역학 모의실험에 근거한 인공지능플랫폼을 구축하는 작업을 시작했다. 이 외에도 향후 오디세우스 플랫폼을 발전시킬 영역은 대단히 넓다. 약물독성 예측 통합 플랫폼도 그 중에 하나다.
이 플랫폼은 약물 독성으로 인한 임상 실패 확률을 낮추기 위해 이에 대한 모의실험을 실행하고 이를 인공지능 학습화를 통해 결합시켜 다양한 독성도를 예측하는 방식이다. 서지넥스에서는 순차적으로 이렇게 오디세우스 플랫폼을 강화시킬 계획이다.
출처 : 팜뉴스(http://www.pharmnews.com)