한경GEEKS

10년 이상 걸리는 신약 개발, AI로 기간·비용 크게 줄인다

신약 하나가 시장에 나오기까지는 통상 2조원가량의 비용과 10년 이상의 시간이 필요하다. 세포 단계에서 약물 후보 물질을 발굴하고, 동물·사람에 대해 전임상·임상 과정을 거치는 과정에서 ‘탈락’하는 게 절대다수다. 미국의 경우 평균적으로 약물 후보 물질 1만 개 중 인체 임상에 들어가는 물질은 5개. 이 중 20%인 단 한 개만이 미국 식품의약국(FDA) 인증을 받아 상용화에 성공한다.넷타겟은 이 같은 신약 개발 과정을 효율화하기 위해 인공지능(AI)을 활용하는 스타트업이다. 유전자·단백질 등 생명 구성 요소 간 네트워크를 탐구하는 시스템 생물학에 AI를 접목했다. AI가 대규모 생물학 정보 데이터베이스(DB)를 기반으로 질환·질병 발생 구조(메커니즘)를 분석하고, 이를 통해 약물을 어느 유전자나 단백질에 적용해야 효과적일지 ‘신약 타깃(표적)’을 골라내는 식이다.넷타겟은 신약 타깃 선정 과정에 자체 AI 기반 DB와 플랫폼을 활용한다. 대규모 컴퓨터시뮬레이션을 통해 가장 효율적으로 약물 작용을 일으킬 수 있는 방법을 찾는 게 특징이다. AI 메커니즘 분석 플랫폼인 N-MAP은 생체 분자 네트워크를 재구성해 세포 내 생명 현상을 시뮬레이션으로 구현한다. 이를 통해 약물 효과를 집중 적용할 표적을 고른다.N-CAP 플랫폼에선 발굴한 신약 타깃에 대해 적합한 약물 후보 물질을 도출하고, 시뮬레이션을 통해 약물 효과가 체내 어느 네트워크로 어떻게 퍼질지 검증한다. 이 과정에서 각종 가설을 세워 일부 변수를 바꿔보는 식으로 가상 실험도 한다. 세포 내에서 동적인 특성 변화를 유발하는 핵심 인자를 찾는 과정이다. 여기서 나온 결과를 이후 실제 실험으로 검증한

2022.01.04