룬드벡, AI 단백질 공학 플랫폼 보유기업과 제휴

뇌 질환 분야 바이오 의약품 발굴‧개발 최적화 취지

 

덴마크 제약기업 룬드벡社가 네덜란드‧스위스 생명공학기업으로 인공지능 단백질 공학 플랫폼을 보유한 크레이들社(Cradle)와 파트너 관계를 구축했다고 3일 공표했다.

양사의 파트너 관계는 룬드벡 측이 궁극적으로 뇌 질환 환자들에 대한 치료결과를 개선할 수 있도록 해 줄 바이오 의약품의 발굴하고 개발을 최적화하는 데 도움을 제공하기 위한 취지에서 구축된 것이다.

이와 관련, 각종 뇌 질환은 사회 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다는 것이 전문가들의 추정이다.

이에 따라 품질높은 생물학적 제제들의 개발하는 데 소요되는 기간을 단축하기 위한 혁신은 새롭고 효과적인 치료제들을 환자들에게 공급하기 위해 중요한 부분으로 지적되고 있는 것이 현실이다.

룬드벡은 이 같은 부담을 완화하고 새로운 치료제들을 환자들에게 공급하는 데 목적을 두고 크레이들의 인공지능 기반 단백질 설계 플랫폼을 배치해 다수의 효과적인 신약 후보물질들을 개발하고, 이를 통해 신경계 질환 분야에서 혁신이 가속화될 수 있도록 한다는 복안이다.

룬드벡社의 타렉 사마드 연구‧기업특허 담당부회장은 “룬드벡이 보다 신속한 결과를 도출하기 위해 인공지능을 적용하는 생체공학 기업(bionic company)의 한곳이 되고자 사세를 집중하고 있다”면서 “이번에 크레이들 측과 구축한 파트너 관계가 이 같은 약속을 이행하는 데 완벽하게 부합되는 것”이라고 말했다.

크레이들 측이 보유한 플랫폼이 룬드벡에 소속된 과학자들이 연구를 진행하는 데 매끄럽게 연결될 강력한 인공지능을 제공해 주면서 치료제들을 발굴하고 개발을 최적화할 수 있는 역량을 크게 강화시켜 줄 것으로 기대되기 때문이라는 설명이다.

실제로 양사가 구축한 파트너 관계는 인공지능이 처음부터 끝까지 끊김없이 유도하는 단백질 공학 업무흐름을 가능케 해 주어 실험결과가 지속적으로 이 모델에 다시 피드백하도록 하고, 이 같은 과정이 반복될 때마다 예측 정확도를 향상시켜 성공 가능성이 높은 후보물질들로 수렴되는 과정을 가속화해 줄 수 있을 전망이다.

이 플랫폼은 일차적으로 중추신경계 질환들을 표적으로 하는 2개 항체 프로그램들의 진행하는 데 적용될 예정이다.

룬드벡에 소속된 단백질 공학자들과 전산(電算) 생물학자들은 크레이들의 생성형 인공지능 플랫폼을 사용해 품질높은 항체 후보물질들을 확립하는 한편으로 선도 후보물질들을 확보하는 데 필요로 하는 습식 실험실(wet-lab) 반복횟수는 감소시킬 수 있을 것으로 보인다.

크레이들社의 스테프 판 흐리컨 대표는 “룬드벡이 중추신경계 치료제 분야에서 강력한 바이오 의약품 파이프라인을 구축한 제약사”라면서 “이제 그들의 연구‧개발 조직 전반에 걸쳐 인공지능의 힘을 적용해 그 같은 지위를 한층 더 강화할 수 있게 된 것”이라고 말했다.

크레이들이 보유한 플랫폼은 내부 프로그램 및 외부 파트너들과 진행한 프로그램들을 통해 디자인 사이클을 크게 가속화할 수 있음을 입증했다고 흐리컨 대표는 설명했다.

전산과 실제 실험 사이의 단절된 과정을 연결해 룬드벡이 품질높은 항체 후보물질들을 보다 신속하면서도 반복횟수는 감소시키면서 확보할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라고 덧붙이기도 했다.

크레이들과의 파트너 관계는 룬드벡이 자사의 ‘포커스 이노베이터’(Focused Innovator) 전략을 가속화하기 위해 인공지능을 체계적으로 수용해 온 기반 위에서 구축된 것이다.

이번에 크레이들 측과 구축한 파트너 관계는 룬드벡 측이 최근 공표했던 ‘덴마크 인공지능 혁신 센터’와의 파트너십에 보완적인 역할을 해 줄 것으로 보인다.

‘덴마크 인공지능 혁신 센터’와 맺은 파트너십을 통해 룬드벡은 게피온(Gefion) 인공지능 슈퍼컴퓨터에 대한 접근성을 확보하면서 대규모 과학적 모델링 및 발굴을 진행하기 위한 첨단 인공지능 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있게 됐다.

두 파트너 관계의 구축을 통해 룬드벡은 과학적 연구공간의 확대에서부터 특정한 생물학적 제제 후보물질들을 개선하고 개발속도를 높이는 데가지 자사의 단대단(end-to-end) 인공지능 발굴 역량을 크게 강화할 수 있게 됐다.

룬드벡은 조직 전반에 걸친 인공지능 주도형 구상의 적용을 통한 효율성 향상에 힘입어 이미 매주 1만2,000시간 이상을 절감하는 성과를 얻고 있을 것으로 추정했다.

이 중 약물발굴과 관련해서 인공지능을 활용한 구조적 통찰과 예측에 힘입어 종래에 수 개월이 소요되었던 것을 24시간 이내에 산출할 수 있게 된 데다 검색 가능한 과학적 공간을 획기적으로 확대하는 성과를 얻게 된 것으로 추정했다.