빅데이터·AI, 신약 타깃 발굴에 ‘이렇게’ 응용해라

CHI3L1 항체 등 현존 치료제 넘는 가능성 무궁무진

빅데이터(Bigdata)와 인공지능(AI)을 신약 개발 새 타깃 발굴에 적용하려는 노력이 계속해 이어져 주목된다.

1일 개최된 2019 대한약국학회 스페셜 심포지움에서는 홍진태 교수(충북대학교 약학대학 학장, 사진)가 빅데이터를 활용한 신약 개발 사례에 대해 강의를 진행했다.

홍 교수는 본격적인 사례 발표에 앞서, 인지 컴퓨팅(cognitive computing, CC)에 대한 개념을 설명했다.

인지 컴퓨팅은 인공 지능(AI)보다 더 포괄적인 개념으로, 인공 지능을 기반으로 인간의 두뇌가 시각, 청각, 촉각 등 오감으로 정보를 받아들여 인지하고 처리하여 응용하는 정보 처리 방식을 모델링한 기술이다. 대표적인 인지 컴퓨팅 플랫폼으로 IBM의 왓슨(Watson)이 있다.

최근 IBM이 최근 진행한 조사 결과를 보면, 왓슨은 시판되고 있는 15개의 약들 중 절반 정도에서 새 타깃을 예측했다. 이는 단순히 수학 통계학적 모델을 기반으로 하는 인공지능과는 달리, 인간의 두뇌를 거쳐 다양한 인지를 하는 듯한 기술이라는 장점을 잘 보여준다.

홍 교수는 “빅데이터와 인공지능 기술을 새 신약 타깃 발굴에 응용할 수 있다”고 말했다.

그는 “EGFR이 폐암의 중요한 타겟이라는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 빅데이터와 인공지능을 활용해 새 관련 표적을 찾은 결과, EGFR보다 무려 연관성이 5배가 높은 인자를 발굴했다”고 말했다.

홍 교수가 빅데이터와 인공지능을 통해 실험적인 시도를 한 결과, 각종 암에서 당단백의 일종인 Chitinase 3 like 1(CHI3L1)이 EGFR보다 훨씬 연관성이 높다는 사실을 밝혀냈다는 것.

그는 “새 관련 인자 발굴 이후, 이것을 조절할 수 있는 약을 찾기 위해 가상 검색을 거쳐 1400만개의 화합물을 스크리닝했다. 그 결과 이 중 10~11개의 화합물이 의미있는 결과를 도출했다. 이후 이 약들을 가지고 실험을 진행한 결과 이들은 암을 상당 부분 억제시켰다”고 설명했다.

홍 교수는 이 CHI3L1의 임상적 유용성을 확인하기 위해, CHI3L1을 표적으로 하는 인간 단일 항체(Humanized monoclonal antibody)를 개발했다. 그리고 기존에 팔리고 있는 항체 치료제들인 VEGF, VEGFR-2, EGFR, IGF-1R 수용체, PD-1 항체 등과 직접 비교를 하기 위한 동물 실험을 진행했다.

그 결과 기존의 항체 치료제들은 대부분 50% 정도의 억제율을 보인 반면, CHI3L1 표적 항체 치료제는 단 3번의 투여로 폐암 전이가 거의 완벽하게 억제되는 결과를 나타냈다.

설정된 용량과 투여 빈도 또한 달랐다. 0.5mg의 용량에, 주 1회 투여로 이 같은 결과를 나타낸 것. 비교를 진행한 기존 치료제들의 용량은 10~30mg임과 동시에 대부분 주 2회 투여인 것을 감안하면 용량 및 투여 편의성이 파격적으로 개선된 것이다.

홍 교수는 진척이 더딘 ‘치매 연구’에도 빅데이터와 인공지능을 활용한 사례를 제시했다.

그는 “빅데이터와 인공지능을 이용해 치매 치료제 가능성이 있는 신규 약물을 탐색했다. 그 결과 치매와 관련돼 있는 유전자(gene)들이 전혀 다른 것이었다. 특히 현재 무좀 치료제로 쓰이고 있는 미코나졸(miconazole)을 치매에 적용해봤더니 엄청난 효과가 있었다”고 말했다.

덧붙여 “이렇듯 빅데이터와 인공지능을 신약 개발에 활용해야 4차산업혁명도 빠르고 올바른 개선방향으로 성공할 것이라고 생각한다”고 설명했다.