제약· 바이오산업의 경쟁력은 시간과 비용 절감으로부터 나옵니다. 특히 연구 개발 기간이 길고 천문학적인 비용이 들어가는 ‘신약 개발’의 경우가 그러하죠. 

식약처에 따르면 신약을 개발하는 데 약 1~2조 원의 예산이 필요하며 개발 기간은 평균 10~15년이 소요된다고 해요. 여기에 투입되는 막대한 시간과 비용을 절감하고, 게다가 성공률까지 높일 수 있는 대안이 있다고 하는데요. 

바로 인공지능(이하, ‘AI’)을 이용한 신약 개발입니다! AI 기술은 현재 제약뿐만 아니라 다양한 산업에 접목되고 있죠. AI 기술은 미래에 범용기술로 언급되고 있으며, 한국은 2020년 데이터 3법이 통과됨에 따라 양질의 의료 데이터를 활용할 법적 근거까지 마련된 상태입니다. 

데이터와 기술의 결합으로 미래 성장성이 돋보이는 AI 신약 개발 시장, 대웅제약은 현재 어디까지 왔는지 대웅제약의 AI신약팀의 신승우 팀장님을 만나 이야기 들어봤습니다!

Q. 안녕하세요! 뉴스룸 독자들을 위해 자기소개 부탁드립니다. 

안녕하세요, 대웅제약 AI신약팀 신승우 팀장입니다. 

대학 및 대학원 때는 컴퓨터공학 기반의 생물정보학을 전공했고요. 이후에는 연구소와 대학병원에서 유전체 분석 및 단백질 구조 예측 연구를 진행했습니다. 그 밖에 생물정보학(Bioinformatics), 유전체 분석(NGS 등), 단백질 구조 예측, 화학정보학(Cheminformatics), 생물 통계 등 많은 영역에서 활동하기도 했죠. 

신약 개발은 넓은 영역의 지식이 요구되는 연구 분야라, 얼핏 보면 신약 개발과 연관성이 적어 보이지만 돌이켜 보면 AI를 이용한 신약 개발을 하는데 유기적으로 연결되어 있어 큰 도움이 되고 있습니다. 대웅제약식 표현을 빌리자면, AI 신약 개발을 위한 ‘CDP 경험’을 축적해 온 것이지요 😊

^*CDP(Career Development Program) 제도: 직원이 직접 원하는 부서를 지원하고 경험할 수 있는 대웅제약의 경력개발 프로그램

Q. 대웅제약의 AI신약팀은 어떤 팀인가요?

 대웅제약의 AI신약팀, 왼쪽부터 신호선 님, 신승우 팀장님, 서미현 님, 이용균 님

AI신약팀은 2021년 12월 용인 신약센터에 자리를 잡았습니다. 현재 팀 구성원은 저를 포함 4명으로 되어 있습니다.

AI를 이용한 신약개발은 많은 서브 도메인으로 구성되어 있습니다. 케미컬 의약품의 신약개발로 설명하자면, 크게 4가지로 나눌 수 있습니다. 

• 📍가상탐색(Virtual Screening): 가상으로 목표하는 타겟 (단백질 등)에 대한 저해 또는 활성화 정도를 예측하는 방법, 실제 세포나 효소를 이용한 실험 전에 수행함
• 📍분자 도킹 시뮬레이션(Molecular Docking Simulation): 목표하는 타겟과의 결합력을 가상으로 예측하는 방법
• 📍분자 역학 시뮬레이션(Molecular Dynamics(MD) Simulation): 생체 내에서 최적의 분자 구조를 예측하는 방법
• 📍ADME/T 예측: 약물이 체내로 흡수되는 과정을 예측하는 방법 (흡수, 대사, 분포, 소실, 독성)

그래서 저희 팀원들은 ▲구조를 통한 가상탐색 ▲분자 역학 시뮬레이션(Molecular Dynamics(MD) Simulation) ▲ADME/T 예측 업무 수행 ▲리간드(ligand)^*의 화학적 특징(Pharmacophore)을 이용한 가상탐색 영역을 맡아서 진행하고 있습니다. 

^*리간드(ligand): 큰 생체 단백질에 특이적으로 결합하는 물질을 뜻하며 약물후보물질 발굴을 위해 꼭 필요함

🤖 여기서 잠깐! AI 신약 개발, 정확히 어떤 의미일까?  AI 신약 개발이란, 임상 데이터와 신약 개발에 적합한 AI 알고리즘을 활용해 신약을 개발하는 것을 말합니다. 신약 개발 과정에 AI를 도입하여 신약 개발의 평균 소요 기간과 비용을 대폭 줄일 수 있다는 것이 AI 신약 개발의 핵심입니다.  신약 개발은 통상 후보 물질 탐색 – 후보 물질 도출 – 전 임상 – 제1~3임상 시험 – 허가 검토 및 승인 단계를 거치는데요. AI를 도입하면 임상시험 단계에서도 최적의 신약후보 물질을 탐색 및 제시할 수 있으며, 임상시험 설계 단계에서 발생하는 시행착오를 줄일 수 있습니다.

Q. 대웅제약 AI 신약개발은 현재 어느 단계까지 왔나요?

대웅제약의 AI신약팀 직원이 AI 구조 예측 프로그램을 활용하고 있는 모습 

현재 대웅제약의 AI를 이용한 신약개발은 가상 탐색뿐만 아니라 신약개발의 많은 영역에서 AI를 적용하고 있어요. 대웅제약은 자체 개발한 맞춤형 가상 라이브러리(Customized Virtual Library)를 보유하고 있는데요. 여기에서 레퍼런스 리간드(reference ligand)의 특징만 추출하는 독창적인 생성형 AI 모델을 활용하여 다양한 후보 리간드를 생성하고 있습니다.

또한 PROTAC, mRNA와 같은 다른 모달리티(modality)^*에도 이 AI모델을 적용 중입니다. 현재 대웅제약 AI의 개발 단계는 팀이 신설된 지 2년이 채 되지 않았지만, 기술과 응용 면에서는 국내 최고수준이라고 생각합니다. 

^*모달리티(modality): 의약품이 표적을 타깃하는 방법, 약물이 약효를 나타내는 방식을 말함

Q. 대웅제약 AI신약팀의 Next Step이 궁금합니다!

대웅제약 AI신약팀이 회의하고 있는 모습

AI를 이용해 신약 개발을 할 경우, 성공의 핵심 열쇠는 ‘빅데이터 확보’입니다. 이를 위해 AI신약팀은 다양한 자체 Customized Virtual Library를 구축해 놓은 상태입니다. 이 라이브러리에 포함된 리간드는 7억 개에 달하고요. 

단순히 7억 개의 리간드를 데이터베이스화 해 놓은 게 아닙니다. AI를 적용하기 쉽게 데이터를 전처리(Pre-processing) 해 놓은 상태입니다. 이 작업을 통해서 타깃 약물의 특징을 가지는 AI 모델을 생성할 수 있도록 구조적 및 화학적 특징을 가진 리간드를 짧은 시간 안에 데이터베이스에서 추출할 수 있습니다. 

또한, 자체 AI를 이용한 다양한 가상 탐색 시스템들이 개발되었거나, 개발 중에 있어 현재 신약 Discovery 센터에서 진행 중인 신약 개발 과제에 적용될 것으로 보입니다. 

이를 통해 대웅제약 AI신약팀은 단기적으로는 과제 시작 후 1년 안에 Lead (선도물질) 발굴을, 장기적으로는 향후 3년 이내 대웅제약 AI신약팀이 글로벌 Top 20으로 성장하는 목표를 가지고 있습니다. 

Q. 팀장님이 보시는 AI신약 개발의 중요성과 미래 전망도 궁금합니다. 

AI 구조 예측 프로그램 활용 예시

신약개발의 가장 큰 어려운 점은 시간과 비용의 투입이 크다는 점입니다. 동시에 성공 가능성도 높지 않고요. 하나의 신약이 만들어지기까지 약 10년에서 15년, 비용은 약 1조원 이상 들어간다고 하는 만큼, 이러한 환경에서 AI를 이용한 신약 개발은 선택이 아니라 필수입니다. AI를 이용한 신약 개발은 비용과 시간을 획기적으로 줄여주고 성공률 또한 높여 줄 수 있기 때문이죠.

예를 들어 중국의 인실리코 메디슨(Insilico Medicine) 사는 생성형AI 모델을 이용하여 신약 개발 시작 후 약 46일만에 Hit 물질을 탐색한 경우도 있습니다. 이러한 이유로 대부분의 글로벌 빅파마들이 AI 업체와 협업하여 신약을 개발하고 있습니다.

미래에 AI의 능력이 충분히 커지게 되어 AI에게 질병을 발생시키는 타깃의 구조를 보여준다면, AI가 타깃 구조의 화학 및 물리적 특성을 고려하여 합성 가능한 약물을 스스로 만들어 줄 수도 있다고 봅니다. 

🔍 여기서 잠깐! 글로벌 AI신약개발 시장 규모 살펴보기  한국바이오협회가 발표한 ‘글로벌 이슈 파노라마 4호’에 따르면, AI 신약 개발 글로벌 시장은 매년 평균 45.7% 성장해 2027년 40억 350만달러 (한화 약 5조원) 규모에 이를 것으로 점쳐지고 있습니다.  미국, 중국, 영국, 일본을 포함한 세계 각국은 국가 차원에서 AI를 신약 개발의 주요 아젠다로 설정하고 국가 차원의 마스터플랜과 대규모 투자계획을 연이어 발표했습니다. 예를 들어 EU의 경우, 민관협력 프로그램을 통해 연합학습 플랫폼을 이용한 신약개발을 제시하였는데요. 한국은 이를 벤치 마킹하여 K-멜로디(K-Mellody) 프로젝트를 론칭, 보건복지부와 과학기술정보통신부가 AI 신약개발 플랫폼 구축을 국가사업으로 추진하고 있습니다.

Q. 마지막으로 ‘AI 신약 개발’ 그것이 알고 싶다’! Yes or No 혹은 짧은 문장으로 답변 부탁 드려요.

🤖 AI 신약 개발에는 알파고 같은 인공지능 프로그램을 활용한다?

네. 어떤 단백질은 서열만 알려져 있고, 구조가 알려져 있지 않을 수도 있습니다. 이럴 경우 구조 예측이 필요해요. 대웅제약은 현재 가장 많이 알려진 AI 구조 예측 프로그램인 AlphaFold라는 인공지능 프로그램을 활용하고 있습니다. 

💊 AI 신약 개발팀은 업무에 Chat GPT를 활용한적이 있다?

네. 각종 자료 조사나 혹은 단백질 서열을 생성하기 위해서 활용합니다. 

🤖 대웅제약 AI신약팀원들은 대부분 IT 관련 학과를 전공했다?

아니요.  일부는 그렇지만, 수학과, 식품영양학과 등 다른 전공자도 있습니다.

💊 대웅제약 AI신약팀을 한마디로 표현한다면?

신약 ChatGPT!

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지금까지 대웅제약의 AI 신약 개발, 현재 어디까지 왔는지 대웅제약 AI신약팀의 팀장님과 함께 이야기 나눠보았습니다. 

AI 신약 개발은 글로벌 헬스기업으로 가기 위한 대웅제약의 중요한 미래 전략 사업입니다. 앞으로 자사만의 기술 경쟁력과 해외와의 전략적 협업으로 변화의 흐름을 주도해 나가겠습니다. AI신약 개발을 위한 대웅제약의 노력에 많은 응원 부탁드립니다!