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'AI 신약개발' 히츠, 10억 시드 투자 유치 '한투파·슈미트' 10.5억 베팅, AI 플랫폼 고도화

이종혜 기자공개 2020-12-14 07:46:01

이 기사는 2020년 12월 11일 15:56 더벨 유료페이지에 표출된 기사입니다.

인공지능(AI) 신약개발 기업 히츠가 첫 투자 유치에 성공했다. 높은 정확도의 물리·계산 화학에 딥러닝 기술을 접목한 점을 높게 평가받았다. 이번 투자 유치를 바탕으로 후보 물질 최적화 과정에 필요한 기술을 보강하는 플랫폼 고도화에 나설 계획이다.

히츠가 10억5000만원 규모의 프리 시리즈A 투자를 유치했다. 한국투자파트너스와 액셀러레이터인 슈미트가 배팅했다. 히츠는 앞서 팁스 운용사인 슈미트를 통해 팁스 R&D 프로그램에도 선정된 바 있다.

히츠는 지난 5월 설립된 AI신약개발 기업이다. 신약 개발에 약효가 뛰어난 후보물질을 일컫는 ‘히트(hit)’에서 사명을 붙였다. 신약 개발의 전 과정을 디지털화하는 것을 목표로 설립됐다. 김우연 대표(카이스트 화학과 교수)와 임재창 이사(카이스트 화학 박사), 나인성 이사 (한양대학교 생명과학부 연구조교수) 등 3명이 공동 창업했다.

김 대표가 히츠 연구개발을 총괄하고 임 이사가 기술개발 및 플랫폼 고도화 작업을 맡았다. 나 이사는 플랫폼을 통한 후보물질 도출 및 개발을 담당할 예정이다. 히츠는 AI 모델 연구로 '히트' 도출 관련 4개 논문과 '선도물질 도출'(Hit to lead) 관련 논문 3개 등 SCI급 논문들을 발표해 국제적인 기술력을 인정받았다.

신약개발은 바이오벤처기업 가운데 대표적인 고위험, 고수익 분야다. 약 1만여개의 신약 후보물질 가운데 9개만 임상에 진입하고 단 1개만 시판 가능성이 있다. 이 성공률을 높이기 위해선 전체 비용의 3분 1이상을 차지하는 신약개발 초기 단계부터 효율적인 후보물질을 정확하고 빠르게 발굴하는 것이 핵심이다. 특히 최근엔 물리화학, 계산화학과 딥러닝 기술을 결합해 이 문제를 풀려는 AI 신약 개발 회사들이 주목 받고 있다.

이 가운데 히츠의 경쟁력은 단시간내 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다는 점이다. 실험으로는 수개월~1년 가까이 걸리는 유효물질 및 선도물질 도출을 2주 이내로 달성할 수 있는 플랫폼을 구축했다. 실험 검증을 통해 높은 신뢰도까지 입증했다. 많은 계산량과 다수 후보물질 탐색 시 천문학적 시간이 소요되는 기존 물리 화학의 단점은 AI 기술로 극복했다.

AI를 활용할 경우 지적됐던 낮은 예측 신뢰도는 물리법칙을 융합하는 방식을 선택했다. 이 선도물질 최적화 과정은 제약사의 의약화학자들이 실제 작업하는 방식을 모방해 플랫폼 사용자들에게 해석 가능한 결과를 제공해줄 수 있다.

또 전체 시뮬레이션 과정을 자동화해 효율성을 극대화 했다. 클라우드 환경에서도 플랫폼을 구축함으로써 비용절감과 더불어 다수의 과제를 동시에 수행할 수 있다는 장점도 있다.

히츠는 검증된 기술을 바탕으로 현재 LG화학, 테라젠바이오, 보령제약, 일동제약, 종근당, HK이노엔 등과 파트너십을 맺고 실제 약물 개발을 협업 중이다.

이번 투자 유치를 바탕으로 추가 기술들을 보강해 약물 개발 성공률을 높일 수 있도록 플랫폼을 고도화할 계획이다. 김우연 히츠 대표는 “신약개발은 대표적인 고부가가치 산업으로써 선진국형 경제의 핵심"이라며 "히츠는 최고의 기술력을 바탕으로 디지털 기반의 새로운 신약개발 문화를 창조함으로써 신약개발 산업의 비상을 선도하고자 한다"라고 밝혔다.
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