디어젠, '약물-단백질 상호작용 예측' AI 모델 美서 발표

인공지능(AI) 기반 신약 발굴 및 플랫폼 개발 기업 디어젠은 지난 8일부터 10일까지 미국 미시간주에서 열린 세계 최대 의료 AI 학회 MLHC에서 자체 개발한 '약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘(MT-DTI)'을 발표했다고 12일 밝혔다.

이 회사가 개발한 MT-DTI는 기존 DTI보다 신약후보물질을 발굴하는 데 뛰어난 효과를 보였다. 회사 관계자는 "MT-DTI를 이용해 상피세포 성장 수용체(EGFR)를 타깃으로 하는 30개의 신약후보물질을 도출한 결과 현재 미국 식품의약국(FDA)에서 허가한 8개인 EGFR 타깃 항암제가 모두 포함됐다"고 했다.

DTI는 질병을 유발한다고 알려진 타깃 물질과 약리물질의 상호작용을 예측해 신약후보물질을 찾는 기술이다. 실험실에서 이뤄지는 DTI(in-vitro)는 비용과 시간이 많이 들 뿐 아니라 실제 신약으로 이어지는 확률이 10% 미만에 그친다. 최근에는 컴퓨터 시뮬레이션 기반 DTI(in-silico)를 이용하면 실험실에서 하는 것보다 비용과 시간을 최대 43%까지 줄일 수 있어 최근 수요가 커지고 있다.

MT-DTI는 9700만 건에 달하는 방대한 화합물 공개데이터를 AI에 학습시켜 바이오마커 예측, 질병 타깃 선정, 신약후보물질 도출 등을 하는 알고리즘이다. 회사 관계자는 "기존 알고리즘은 복합한 화학구조와 방대한 화합물 정보를 제대로 이용하지 못하지만 우리 제품은 AI가 방대한 데이터를 후보물질을 도출하기 쉽게 자체 가공한다는 점에서 경쟁력이 있다"고 했다.

강길수 대표는 "화합물, 단백질, 유전체 등 다양한 의료빅데이터를 사용해 신약 개발을 가속화할 수 있는 플랫폼을 개발 중"이라고 했다. 디어젠은 세계적인 딥러닝 대회 'ILSVRC'와 인공지능 신약 개발 대회 '드림챌린지'에서 수상한 경력이 있다.

임유 기자 freeu@hankyung.com