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국내외 AI를 활용한 신약 개발 사례가 꾸준히 증가하고 있는 가운데 최근 양자역학을 기반한 특화된 플랫폼을 보유한 AI 기업과의 협업이 눈길을 끌고 있다.

현재 국내 30여 회사들이 AI 기술을 접목해 신약 개발을 진행 중이지만 아직까지 국내 AI 신약개발 시장은 미국과 유럽에 비해 발전 속도가 더디다는 평가를 받고 있다. 이에 성공 확률을 높이기 위한 차별화된 플랫폼을 적용, 향후 의미있는 성과 도출이 가시화될 수 있을지 주목된다.

15일 제약업계에 따르면 최근 SK케미칼, 대웅제약 등이 양자역학에 기반한 맞춤형 플랫폼을 보유한 AI 기업들과의 협업 소식을 알리며 관련 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다.

양자역학 기술을 적용한 AI 플랫폼은 기존 기술과 비교해 보다 세밀하게 후보물질을 발굴, 적응증에 대한 약물 친화도와 적중률을 높여준다는 평가를 받고 있다.

이 플랫폼의 특징은 단백질과 약물의 최적화된 구조를 찾는 '분자모델링'에 있어 차별화된 기술을 가졌다는 점이다. 기존 업체들이 분자 차원에서만 고려해 모델링을 진행했다면 양자역학 기반의 플랫폼의 경우 양자 차원의 구조를 분석하고 적용한다.

양자란 더이상 나눌 수 없는 에너지의 최소량의 단위를 뜻하는 만큼 양자 차원의 구조 분석으로 한층 정교하게 후보물질을 찾아낸다고 볼 수 있다는 게 업계의 설명이다.

SK케미칼은 이달 11일 양자 역학 기술을 기반한 AI 업체와 신약 공동개발을 위한 업무협약을 체결했다. SK케미칼과 협업을 하게 된 곳은 독자 플랫폼 '마인드(MIND)'를 보유한 국내 기업 '인세리브로'다.

고려대 생명정보공학과 조은성 교수가 설립한 인세리브로는 조 대표가 미국슈뤼딩거 (Schrödinger) 재직 시 개발한 분자 모델링 기술을 더욱 정교하게 업그레이드해 인공지능과 분자모델링을 결합한 신약 개발 플랫폼 마인드를 완성시켰다.

분자모델링 기술 'QM/MM 도킹(docking)', '워터 파마코포어(Water Pharmacophore)'를 바탕으로 AI가 능동 학습을 진행하는 등 분자모델링 기술과 인공지능이 유기적으로 새로운 신약 후보물질을 찾아내는 형태다.

QM/MM 도킹 기술은 분자 도킹(단백질과 약물의 결합을 예측하는) 모델링을 양자역학 방식으로 계산, 기존 양자 차원의 현상을 고려하지 못했던 요소까지 분석해 정확한 예측을 가능케 하는 기술이다. 도킹 모델링은 단백질의 3차원 구조를 이용해 약효를 갖는 화합물이 어떠한 형태와 구조로 결합하는지 예측한다.

회사 측은 정교한 도킹 모델링이 구현되면 새로운 화합물 형태의 약물이 인체에 투여됐을 때 체내 단백질과 어떤 형태로 결합해 내는지를 예측해 부작용이 적고 효과가 큰 약물을 빠르고 효율적으로 개발이 가능하다고 강조했다.

워터 파마코포어는 단백질 구조와 물 분자와의 상호작용을 분자동역학 시뮬레이션을 통해 분석하고 결합 가능한 화합물의 형태와 구조를 유추, AI가 학습 가능하도록 정보를 제공하는 기술이다.

SK케미칼 관계자는 "신약 개발 과정에서 도킹 등 모델링은 분자, 양자 수준의 미세한 차이로 인해 후보물질을 도출하고 검증하는 데 많은 시행착오를 겪고 있는 분야 중 하나"라며 "인세리브로의 차별화된 기술을 통해 보다 정확하고 신속한 신약 후보 물질 발굴을 진행할 수 있을 것"이라고 말했다.

대웅제약도 최근 양자역학 기반의 플랫폼을 보유한 미국 기업 크리스탈파이(XtalP)와 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 이용한 항암 신약 공동연구 및 개발 계약을 체결했다.

계약에 따라 크리스탈파이는 독자적인 신약개발 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 이용해 선정된 항암 타깃에 대해 신약 후보물질을 발굴하면 대웅제약이 전임상 및 임상 개발 등 사업화를 진행할 예정이다.

크리스탈파이는 양자물리학에 기반한 AI 이용 신약 연구개발 기업으로 2014년 매사추세츠공과대학(MIT)의 양자물리학 전문가들이 설립 후 디지털 약물발견 및 개발 플랫폼을 개발, 화이자 등 글로벌 제약사들을 포함 전 세계 70개가 넘는 제약회사에 서비스를 제공하고 있다.

대웅제약과의 공동연구에 사용될 크리스탈파이의 양자역학 기반 인공지능 신약 발굴 플랫폼은 머신러닝을 결합한 광범위한 분자화합물의 약학적 성질의 예측이 가능한 것이 특징으로 이를 통해 보다 효율적인 신약 후보 물질 발굴이 가능할 것으로 기대되고 있다.

이같이 기존 AI 기업과 차별화된 양자역학 플랫폼 적용이 국내 AI 신약개발 성공률을 높여 줄 것이라는 기대가 나온다. 한국제약바이오센터 AI신약개발지원센터 관계자는 "양자역학 기반은 정밀한 기술로 AI 신약개발 성과 도출에 도움이 될 수 있다"고 말했다.

앞서 AI신약개발지원센터는 국내 AI 신약개발 성공률을 높이기 위해 올해 하반기 AI 기업과 신약개발사들의 효과적인 협업을 돕는 '신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼' 출시 계획을 밝힌 바 있다.

각각의 AI 기업이 가진 솔루션의 특장점이 다른 만큼 신약 개발사들이 원하는 성능과 기능을 적절히 매칭해 줄 수 있는 플랫폼을 개설해 성공 가능성을 높이겠다는 구상이다.

2019년 스탠다임을 시작으로 디어젠, 닥터노아, 심플렉스 등 다수의 AI 기업과의 협업을 진행 중인 SK케미칼은 이번 계약을 통해 협업의 폭을 넓이는 데 의미를 두고 있다고 말했다.

SK케미칼 관계자는 "양자역학 플랫폼은 분자모델링에 세밀화된 장점을 지녔으며 이것 하나만으로 기존 업체의 플랫폼과 비교해 좋다 나쁘다를 판단하기는 어렵다"며 "다양한 기업과 협업의 폭을 넓혀 신약개발 가능성을 높이고자 한다"고 전했다.

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