주철휘 교수 “AI, 신약개발 전주기 혁신 가속화”

공공·허가 데이터서 독점지식 확보 관건…신약 리포지셔닝 비중 높아

“AI가 정보탐색단계, 후보물질단계, 약품 재창출, 임상시험단계 등 신약개발 전주기에 걸쳐 혁신을 가속화하고 있다.”

서강대 바이오기술·투자전문인력양성센터(BIOTITC)가 22일 서강대 김대건관에서 개최한 제2회 세미나&네트워킹Day에서 세종대 소프트웨어학과 주철휘 교수는 ‘AI/빅데이터 활용 바이오신약 개발 전략’ 발표를 통해 이같이 밝혔다.

주철휘 교수는 Benches의 ‘86 스타트업’을 근거로 전 신약주기에 걸쳐 부상하는 AI 바이오벤처들을 소개했다.

△Design Drugs – Atomwise, Insilico medice, Cloud Pharmaceutical △Generate Novel Drug Candidates – Berg & Astrazeneca, Envisagenics △Design Preclinical Experiments – Desktop Cenetics, BenchSci △Predict Toxicology – Benevolent AI △Run Preclinical Experiments – ECL, Transcriptic △Design Clinical Trials – Trials.ai, PathAL △Recruit for Clinical Trials – Deep 6 AI, Mendel.ai, Astrazeneca △Optimize Clinical Trials – AiCure, Brite Health △Pharmacometrics – Insilico Medicine, Benvolent AI △Regulatory Decision – Datavant 등이 그것.

주 교수는 신약개발 시 가설 후 탐색에서 어떻게 약물이 환자의 세포와 조직에 영향을 미치는지에 대해 AI가 생물학적 체계를 탐색해 실마리를 얻는 접근법으로 신약개발에 나서고 있는 미국 Berg사의 사례를 소개했다.

그는 “Berg사의 경우 전임상 연구로 200여종의 암 질환 타깃을 발견해 수년 내 적어도 하나의 암 치료제 승인과 전립선 진단법의 상용화를 기대하고 있다”며 “의과대학 6만명 환자의 세포샘플을 냉동보관하고 있다. 유전자가 생산하는 단백질, 대사물질, 지질체 등의 RNA가 버그의 시작물질”이라고 설명했다.

주 교수는 “췌장암치료제 후보물질 ‘BPM 31510’은 2단계 임상시험에 돌입한 버그의 첫 신약”이라며 “세계 최초로 인공지능을 상용해 암 치료제를 개발할 수 있는 길을 개척했다”고 덧붙였다.

또한 “BenevolentAI는 재목적화(REPURPOSE)를 통해 루게릭병(ALS) 치료 잠재적 후보물질을 3주 만에 발견했다”며 “AI를 통한 생물학적 타겟 판별과 재목적화를 통해 신약의 리포지셔닝이 이뤄지고 있다. 공공데이터 및 허가된 데이터로부터 독점 지식을 확보하고 있다”고 밝혔다.

주철휘 교수는 “trials.ai의 경우 임상시험 설계 최적화에 딥 러닝(Deep Learning)을 적용하고 있고, DEEP 6 AI의 경우 수천가지의 임상 데이터가 다차원 임상 프로파일로 종합되는 방식을 사용하고 있다”며 “실시간으로 코호트, 환자군 등을 발견·비교해 바이오마커에 맞는 환자군을 선정해 임상을 진행하는 맞춤형 타겟팅 방식”이라고 말했다.

주 교수는 “최근 루게릭병 등 치료와 관련해 진행되고 있는 AI 신약개발은 기존에 미국 FDA에서 승인받은 약물을 대상으로 이뤄지는 경우가 많다”며 “이미 허가를 받은 약물이기 때문에 신약 리포지셔닝에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있기 때문”이라고 말했다.

그는 국내 AI 신약개발과 “AI 업계와 제약·바이오 업계가 협업을 해야 하는 일이다. 협업의 중심에 대해선 아직 이견이 있는 상황”이라며 “특히 AI 신약개발은 데이터와 밀접한 관련이 있다. 현재 신약개발에 사용되고 있는 데이터는 국경이라는 경계가 없어졌다. 관련 데이터를 국내에 한정해선 안 된다. 또한 데이터를 취득하고 이를 프리프로세싱하는 과정이 중요한데 국내에는 관련 인력이 부족한 상황”이라는 의견을 내놨다.