인공지능, 후보물질 발굴만?…'약물대사 예측 AI' 개발 중

• 이세한 DGMIF 박사, 약학회 학술대회서 "약물대사반응 예측 플랫폼, DB 구축 단계"

[데일리팜=김진구 기자] 제약바이오분야에서 인공지능(AI)의 한계는 어디까지일까.

많은 제약사가 AI기술을 신약 후보물질 발굴에 적극 활용하는 가운데, 시선을 약물대사반응 예측으로 돌려 틈새시장을 개척하는 작업이 국내에서 진행 중이다.

대구경북첨단의료산업진흥재단(DGMIF) 신약개발지원센터의 이세한 박사는 21일 대한약학회 추계학술대회에서 '약물대사 예측을 위한 빅데이터와 인공지능 플랫폼 구축'을 주제로 발표했다.

그에 따르면 글로벌제약사들은 앞 다퉈 신약 후보물질 발굴을 위해 AI를 활용하고 있다.

얀센은 'Benevolant AI'란 프로그램으로 임상후보물질 평가와 난치성질환 표적신약을, 화이자는 IBM의 '왓슨(Watson)'을 활용해 면역항암제 신약을 개발 중이다. 산텐과 테바, 머크, 노바티스 등이 AI 프로그램을 신약 후보물질 탐색에 활용하고 있다.

국내에서도 한국제약바이오협회와 몇몇 제약사가 AI를 활용해 신약 후보물질을 탐색하고 있다.

글로벌제약사들의 신약 후보물질 발굴에서의 AI 활용현황(자료 DGMIF)

그러나 약물대사 예측을 위한 AI모델은 비교적 연구가 활발하지 않다는 것이 이세한 박사의 설명이다.

MEXAlert, StarDrop, MetaDrug, MetaSite, isoCyp 등 전 세계에서 5개 내외의 약물대사 예측 AI 모델이 개발 중인데, 예측의 정확성은 아직 만족할만한 수준이 아니다.

AI가 스스로 학습할 데이터베이스(DB)가 턱없기 부족하기 때문이다. 전 세계 약물대사 관련 DB는 3~4개에 그치고, 이마저도 대부분이 접근성이 떨어지는 형편이다.

가장 방대한 DB가 구축된 곳은 Accelrys Metabolite다. 10만개의 대사반응과 5만개의 화합물구조를 DB로 보유하고 있으나, 비공개로 운영 중이다.

DrugBank가 공개로 운영되곤 있으나, 대사체정보가 2800여개에 그친다. XMetDB는 117개 화합물 구조를 공개하고 있지만, 현재 운영이 중단된 상태다. ChEMBL이란 DB는 아직 구축이 완료되지 않았다.

현재 구축된 약물대사 관련 데이터베이스(자료 DGMIF)

DGMIF는 이 틈새시장을 노리고 있다. DGMFI가 개발 중인 약물대사 예측모델 개발은 현재 AI의 학습을 위한 DB를 구축하는 단계에 와 있다. 화합물구조과 대사반응 DB 2만개 구축이 목표다. 현재 약 5700개의 DB를 모으는 데 성공했다.

이세한 박사는 "목표를 2만개로 잡았지만, 현실적으로는 1만개로도 충분히 약물대사 예측이 가능할 것으로 보고 있다"며 "현재 진행 중인 빅데이터 구축작업이 끝나면 2차년도 사업으로 약물대사 예측 플랫폼을 구축하고 검증하는 작업이 진행될 것"이라고 말했다.

이세한 박사는 "약물이 인체에 어떻게 대사할지를 예측하면 신약 개발 성공률을 높이고, 임상시험 기간을 줄일 수 있을 것"이라고 기대했다.

이세한 박사는 "정부연구비를 받은 사업이다. 약물대사 플랫폼 구축이 완료되면 글로벌에 무료로 공개하는 대신, 국내에서만 한정적으로 접근할 수 있도록 할 것"이라고 덧붙였다.

DGMIF에서 진행 중인 약물대사 예측 플랫폼 구축사업 개요(자료 DGMIF)