이 기사는 2023년 11월 06일 15:17 thebell 에 표출된 기사입니다.

대웅제약이 국내외 인공지능(AI)을 활용해 신약개발 가속화에 나섰다. 국내외 AI 신약개발 기업과의 협업을 통해 후보물질 도출은 물론 임상까지 적용한다는 구상이다. 특히 후보물질 도출을 위해선 자체 화합물 라이브러리와 AI 역량을 활용하고 있다.

여기에 최근엔 화합물은 물론 항체와 같은 바이오신약 발굴에도 AI 적용 범위를 넓히고 있다. 다른 기업과의 협업을 통해서는 항암제 신약후보물질은 물론 궁극적으로 신약개발 R&D 전반에 AI를 활용한다는 연구 환경을 구축하겠다는 계획이다.

◇자체 AI 플랫폼 고도화 위해 AI 신약팀 운영...글로벌제약사 머크와 맞손

대웅제약은 2021년 12월 용인 신약센터에 AI 신약팀을 신설했다. 신승우 팀장을 중심으로 4명의 팀원이 대웅의 AI 신약개발을 주도하고 있다. 팀을 이끌고 있는 신 팀장은 경북대학교에서 생물정보학을 전공한 뒤 연구소와 대학병원에서 유전체 분석 및 단백질 구조 예측 연구를 진행했다.

AI 신약팀에선 현재 구조를 통한 가상탐색, 분자 역학 시뮬레이션(Molecular Dynamics(MD) Simulation), ADME/T 예측 업무 수행(약물이 체내로 흡수되는 과정을 예측하는 방법), 리간드(ligand)의 화학적 특징을 이용한 가상탐색 영역으로 나뉘어 진행되고 있다.

이러한 과정을 통해 대웅제약은 자체 '맞춤형 가상 라이브러리(Customized Virtual Library)'를 구축했다. 해당 라이브러리를 통해 신약개발에 필수적으로 규명해야 하는 리간드 생성이 가능하다. 뿐만 아니라 프로탁(PROTAC)과 mRNA 등 신규 모달리티에도 AI를 적용해 연구를 진행 중이다.

최근엔 자체 AI 신약 플랫폼을 고도화하기 위해 글로벌제약사 머크 라이프사이언스(이하 머크)와 업무협약(MOU)도 맺었다. MOU를 통해 대웅제약은 머크의 신약개발 관련 소프트웨어를 통해 자체 개발 중인 신약 후보물질을 발굴하고 모니터링하는 과정을 거친다. 머크는 신약개발 과정에 필요한 데이터와 각종 프로그램 제공은 물론 실제 신약 후보물질 발굴 전 과정을 지원한다.

특히 머크의 AI 신약 개발 소프트웨어인 신시아(SYNTHIA)를 통해 AI기반 신약개발 플랫폼의 후보물질 합성 방법을 분석하고, 최적 합성 경로를 제시한다는 구상이다. 여기에 머크의 화합물 라이브러리 설계를 지원하는 'AMS(Aldrich Market Select)'를 통해 1400만가지 이상의 화학물질로 구성된 저분자 데이터를 활용하여 분자 스크리닝 화합 합성도 가속화한다는 전략이다.


◇온코크로스·닥터노아와 협업해 신규 적응증 탐색

대웅제약은 자체 AI 역량 확보는 물론 외부 AI 신약개발 기업과의 협업에도 적극적이다. 2021년 AI 신약개발 바이오텍 온코크로스와 협업해 대웅제약의 SGLT-2 억제제 엔블로(이나보글리플로진)의 적응증을 확장하는 연구를 함께 수행 중이다. 또한 현재 대웅제약의 주력 신약 파이프라인 '베르시포로신(Bersiporocin)'의 전임상 연구도 함께 수행했다.

최근엔 AI 신약개발 바이오텍 닥터노아바이오텍과 협업을 통해서도 적응증 확장에 나섰다. 구체적으로 닥터노아바이오텍이 개발한 AI 신약개발 플랫폼 'ARK'를 통해 약물 효력 스크리닝과 평가 과정을 거치고 있다.

국내 AI 신약개발 기업은 물론이고 해외 AI 신약개발 회사인 엑스탈피(XtalPi)와 A2A 파마와의 협업을 통해선 항암제 신약 후보물질 도출에도 적극적이다. 자체 AI 신약개발 플랫폼은 물론 외부 AI 신약개발 기업과의 협업을 통해서도 신약 파이프라인 발굴에 주력하는 모습이다.

이처럼 대웅제약은 자체 개발과 외부 협업을 통해 궁극적으로 모든 신약개발 R&D에 AI를 적용할 수 있는 환경을 구축한다는 구상이다. 자체 데이터 확보는 물론이고 현재 진행 중인 신약 개발 연구에 AI를 적용해 시스템을 고도화한다는 전략이다.

박준석 대웅제약 신약센터장은 더벨에 "현재 자체 AI 역량을 활용해 신약 후보물질을 도출하고 있다"며 "국내 최고 수준으로 구축된 수억개의 화합물 라이브러리를 활용해 신규 활성 화합물(HIT)을 발굴할 뿐만 아니라 AI 기반 약동학(PK)과 독성 사전 예측 시스템을 구축해 전임상부터 임상까지 적합한 약물성(drug likeness)을 갖는 화합물 발굴하고 있다"고 말했다.

그러면서 박 센터장은 "궁극적으로는 자체 역량와 외부 협력을 통해 신약 타깃을 발굴하고 임상에 적용해서 연구 활동에 AI 기반 데이터 사이언스가 주도하는 환경을 구축해 나갈 것"이라고 덧붙였다.