토탈 솔루션으로 전임상 전까지 최소 5년의 기간을 2년으로 단축해
신테카바이오가 AI 기반 신약 토탈 솔루션 서비스를 출시한다고 밝혔다.
AI 기반 신약 토탈 솔루션 서비스는 신테카바이오의 AI 신약 후보물질 발굴 플랫폼 ‘딥매처’와 STB CLOUD, 슈퍼컴퓨팅 기술을 바탕으로 자동 유효물질 탐색, 자동 선도물질 생성, 자동 독성·대사·약동학 예측 기술, 의약품 라벨링을 위한 유전자 바이오마커 예측을 지원한다.
이 토탈 솔루션은 단백질 표적에 대한 딥러닝 분석 및 자동 분자동역학 시뮬레이션 기술을 적용한 것으로, 2년 내에 유효물질로부터 동물실험까지 마친 전임상 전단계의 후보물질까지 생성해 고객사에 제공하는 것이 핵심이다.
신테카바이오는 토탈 솔루션을 통해 전임상 전까지 최소 5~7년의 기간을 2년으로 단축시킨다고 밝혔다. 일반적인 신약개발은 후보물질 발굴과 스크리닝 3~4년, 최적화에 1~3년, 비임상시험·독성시험 1~3년, 임상시험 5~6년, 상용화 1~2년 등 단계별로 오랜 기간이 소요된다.
전통적 신약개발 방식에서는 전임상 전까지 1000만 달러 이상의 비용이 드는데 신테카바이오 토탈 솔루션 서비스는 서비스 범위 대비 낮은 수준인 2백만 달러로 책정돼 비용 측면에서도 절감 효과를 기대하게 했다.
정종선 신테카바이오 대표이사는 “본 기술 서비스를 제공하기 위해서는 네 가지 핵심 과제가 존재하는데, AI 기반 자사의 STB CLOUD와 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용해 이 중 세 가지를 업계 최초로 서비스화하는 데 성공했다”며 “자동 독성·대사·약동학 예측 기술은 모델별로 토탈 서비스 방식으로 제공하고 추후 자동화 서비스로도 선보일 예정”이라고 말했다.
이어 “현재 자동 독성·대사·약동학 예측 영역에서는 두 가지 연구가 진행되고 있다”며, “단백질 바인딩에 의해서 생기는 독성·능동전달·대사는 3차원 합성곱 신경망(3D-CNN) 기반으로 대부분 모델링이 가능한 것으로 보이고, 수동 전달 및 화합물 자체의 물리·화학적, 화합물 특성에 기인한 침투성 영역은 대규모 화합물 데이터베이스를 활용한 사전 훈련된 생성 변환기(GPT-2) 모델로 구현할 것”이라고 말했다.
또한, “희귀질환 치료제를 포함해 미충족 수요가 높은 약물을 자동으로 만들 수 있는 길이 열렸고, 이는 전통 신약개발 방식과 다른 혁신 신약의 토대가 된다는 것이 큰 성과”라고 덧붙였다.
한편, 신테카바이오는 6월 5일부터 8일까지 열리는 2023 바이오 인터내셔널 컨벤션에서 새로 출시한 AI 기반 신약 토탈 솔루션 서비스를 최초로 공개하고 1:1 파트너링을 통해 프로모션에 나설 계획이다.
헬로티 서재창 기자 |
