영국 과학자들이 수 년이 걸리는 새로운 약물 후보 물질 설계, 합성 및 검증 과정을 인공지능(AI)을 통해 1달 반으로 단축했다.

영국 생명공학 연구재단(Biogerontology Research Foundation, BGRF) 공동 연구팀은 대다수 제약 회사에서 사용하는 표준 H2L(Hit To Lead) 방식을 사용해 46일 만에 성과를 거뒀다.

인실리코 메디슨(Insilico Medicine) 연구팀과의 공동 연구는 GAN(Generative Adversarial Networks)과 강화학습((Reinforcement Learning, RL) 조합을 사용했다. 인실리코 메디슨은 킹스 칼리지 런던(King’s College London, KCL) 노화연구소(Aging Research) 공식 파트너다.

관련 연구는 2일(현지시각) 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 발표됐다.

이번 AI 검증 프로세스는 첫 번째 단계부터 상용화까지 질병 타겟을 목표로 했다. 약물 발견 및 개발의 타임라인을 단축, 잘못된 방향으로 흐르기 쉬운 무작위 프로세스에서 전체 프로세스를 지능적이고 집중적이며 직접적인 과정으로 전환했다.

BGRF 창립자 겸 인실리코 메디슨 CEO 알렉스 자보론코브(Alex Zhavoronkov)는 AI를 활용, 신약 착안부터 개발, 검증하는 프로세스를 더욱 빠르고 효율적으로 만들었다. 이들은 노화 및 수명연구 및 건강한 삶과 노화 관련 질병 발병에 대응, 지난 몇 년간 압축적 과정을 통한 약물 개발을 연구해왔다.

AI 신약 발견 가속화 잠재력을 제시한 이번 성과는 2년 전부터 약물 발견 및 바이오 마커 개발에 AI 심층학습(Deep Learning) 기반 최첨단 기술을 도입한 결과다. 인실리코 팀은 2016년부터 특정 분자 특성에 기반해 새로운 약물 후보를 설계하기 위해 GAN 딥러닝 기술을 적용했다. 2018년 한달 반에 새로운 약물의 설계, 합성 및 검증에 성공했다.

인실리코는 21일 만에 처음부터 끝까지 새로운 분자를 착안, 생성할 수있었다. 딥마인드(DeepMind) 알파고와 유사한 AI 기술을 활용한 알고리즘 ‘GENTRL’은 특정 특성을 가진 새로운 분자 구조를 신속하게 생성 할 수 있다.

인실리코는 GENTRL 소스 코드를 오픈 소스로 공개했다. 다른 연구자들은 약물 디자인, 노화 연구 및 수명연장을 위한 AI분야에 이를 활용할 수 있다.

인실리코 메디슨 CEO 알렉스는 “실험적 검증으로 처음 6개 분자 개발은 시작에 불과하다“며 “새로운 분자의 빠른 발견은 난치병 등 의약품을 개발하고 발견 할 수있는 새로운 가능성을 제시했다. 소스코드 공개는 누구나 이를 폭넓게 이용할 수 있게 한 것”이라고 말했다.

차세대 약물 설계 AI 기술은 2020년 공개 예정이다.

초기 투자사(Deep Knowledge Ventures) 총괄 파트너 드미트리 카민스키(Dmitry Kaminskiy)는 “2014년 인실리코 메디슨에 초기 자금 조달을 제공하기로 선택한 것은 인류의 건강한 삶(Quality-Adjusted Life Years, QALY) 증진을 위한 잠재력을 보았기 때문”이라고 말했다.

한편, BGRF는 영국 비영리 단체로 노화 방지 연구 및 건강, 노인 질병 치료에서 개인 맞춤 정밀 예방으로 미래 패러다임 전환과 관련된 여러 이니셔티브를 지원한다. 국제 질병 분류 체계 (International Classification of Diseases framework)의 개정에서 2018년 세계 보건기구(WHO)가 승인한 ‘노화 관련 질병’ 추가 이니셔티브에 참여했다.

*논문 : Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors