Nature Biotechnology Paper by Biogerontology Research Foundation Founder Covered by Science Monitor

AI 신약개발, 2~3년 프로세스 46일로 단축

영국 과학자들이 수 년이 걸리는 새로운 약물 후보 물질 설계, 합성 및 검증 과정을 인공지능(AI)을 통해 1달 반으로 단축했다.

영국 생명공학 연구재단(Biogerontology Research Foundation, BGRF) 공동 연구팀은 대다수 제약 회사에서 사용하는 표준 H2L(Hit To Lead) 방식을 사용해 46일 만에 성과를 거뒀다.

인실리코 메디슨(Insilico Medicine) 연구팀과의 공동 연구는 GAN(Generative Adversarial Networks)과 강화학습((Reinforcement Learning, RL) 조합을 사용했다. 인실리코 메디슨은 킹스 칼리지 런던(King’s College London, KCL) 노화연구소(Aging Research) 공식 파트너다.

관련 연구는 2일(현지시각) 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 발표됐다.

이번 AI 검증 프로세스는 첫 번째 단계부터 상용화까지 질병 타겟을 목표로 했다. 약물 발견 및 개발의 타임라인을 단축, 잘못된 방향으로 흐르기 쉬운 무작위 프로세스에서 전체 프로세스를 지능적이고 집중적이며 직접적인 과정으로 전환했다.

BGRF 창립자 알렉스 자보론코브(Alex Zhavoronkov)는 인실리코 메디슨과 협력을 통해 AI가 신약을 발견, 검증하는 프로세스를 더욱 빠르고 효율적으로 처리하는 잠재력을 현실화했다. 이들은 노화 및 수명연구 및 건강한 삶과 노화 관련 질병 발병에 대응, 지난 몇 년간 압축적 과정을 통한 약물 개발을 연구해왔다.

AI 신약 발견 가속화 잠재력을 제시한 이번 성과는 2년 전부터 약물 발견 및 바이오 마커 개발에 AI 심층학습(Deep Learning) 기반 최첨단 기술을 도입한 결과다. 인실리코 팀은 2016년부터 특정 분자 특성에 기반해 새로운 약물 후보를 설계하기 위해 GAN 딥러닝 기술을 적용했다. 2018년 2개월 미만에 새로운 약물의 설계, 합성 및 검증에 성공했다.

연구팀은 알고리즘 기반 코드를 공개 소스 형식으로 공개해 다른 연구자들이 자신의 기술을 적용하고 약물 디자인, 노화 연구 및 수명연장을 위한 AI분야에 활용할 수 있다.

차세대 약물 설계 AI 기술은 2020년 공개 예정이다.

초기 투자사(Deep Knowledge Ventures) 총괄 파트너 드미트리 카민스키(Dmitry Kaminskiy)는 “2014년 인실리코 메디슨에 초기 자금 조달을 제공하기로 선택한 것은 인류의 건강한 삶(Quality-Adjusted Life Years, QALY) 증진을 위한 잠재력을 보았기 때문”이라고 말했다.

한편, BGRF는 영국 비영리 단체로 노화 방지 연구 및 건강, 노인 질병 치료에서 개인 맞춤 정밀 예방으로 미래 패러다임 전환과 관련된 여러 이니셔티브를 지원한다. 국제 질병 분류 체계 (International Classification of Diseases framework)의 개정에서 2018년 세계 보건기구(WHO)가 승인한 ‘노화 관련 질병’ 추가 이니셔티브에 참여했다.