신약개발 최적화 'AI 알고리즘'
SK C&C 머신러닝·딥러닝 활용
SK C&C 머신러닝·딥러닝 활용
이번에 SK바이오팜이 개발한 플랫폼은 지난 20여년간 이 회사가 축적해 온 중추신경계 연구 데이터를 기반으로 SK C&C와 협력해 신약 개발에 최적화되도록 개발한 AI 알고리즘이다.
이 플랫폼은 △약물의 특성을 예측하고 새로운 화합물을 설계·제안하는 AI 모델 △화합물의 외부 데이터를 수집해 연구원들이 활용할 수 있도록 하는 화합물 데이터 보관소 △AI 모델 보관소 등으로 구성됐다.
AI 모델은 SK C&C의 머신러닝과 딥러닝 기법을 통해 개발됐다. 화합물의 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 프로파일·약물작용 기전을 확인 할 수 있는 '약물특성 예측' 모델과 예측 결과를 활용해 데이터에서 약물의 숨겨진 패턴과 속성을 파악해 새로운 화합물을 설계·제안하는 '약물설계' 모델로 이뤄졌다.
'화합물 데이터 보관소'는 화합물의 실험 정보와 특허 정보가 포함된 내·외부의 데이터를 수집하고 AI 모델의 학습데이터로 가공해 연구원들이 검색, 활용 가능하도록 구축한 것이다. '화합물 데이터 보관소'에서 제공되는 최신 학습 데이터는 'AI 모델 보관소'에 탑재돼 AI 모델을 고도화하게 된다.
SK바이오팜은 이 플랫폼을 후보물질의 탐색과 설계, 연구 가설 제시 등 전반적인 신약 개발에 활용할 계획이다. 맹철영 SK바이오팜 디지털 헬스케어 TF팀 상무는 "이번에 개발된 AI 플랫폼은 기존 예측 단계에 머무르던 모델을 설계까지 가능하도록 개선한 것"이라며 "유망한 신약 후보물질 발굴 프로세스를 가속화해 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.한편 SK바이오팜과 SK C&C는 국내 제약 산업의 발전을 위해 이번 플랫폼을 향후 공유 인프라로 발전시키는 방안을 검토 중이다. 현재 제약업계에서는 AI가 평균 10년 이상 소요되는 신약 개발 기간을 단축하고 실패 확률을 떨어뜨릴 것으로 전망하고 있다.
김수연기자 newsnews@
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