우상욱 교수 “비임상 전 후보물질 도출 단계 획기적으로 단축” “AI로 단백질 3차 구조 예측 가능” “데이터로 학습되지 않은 생물학적 지식 필요 한계 역시 존재” 코로나19 신약 등 새로운 영역 활용 가능

  [서울=뉴시스] 송연주 이예슬 손정빈 기자 = 국내 민영뉴스통신사 뉴시스가 23일 서울 명동 은행회관 2층 국제회의실에서 개최한 ‘제3회 뉴시스 제약·바이오포럼'(온라인 생중계)이 성황리에 막을 내렸다. ‘K-바이오 글로벌 시장 제패 전략’을 주제로 열린 이번 포럼에서 김형기 뉴시스 대표는 “우리나라는 중국발 코로나19에 가장 먼저 타격을 입었지만 어느 나라보다 빠르게 일상을 회복해 하고 있다”면서 “이는 국민들의 적극적인 협조와 의료진의 희생정신, 잘 짜여진 국가 방역시스템이라는 삼각 축이 유기적으로 작동한 결과”라고 강조했다. 이어 “이 와중에 한국형 진단키트 등 K-바이오산업에 대한 관심이 높아졌다는 점은 다행스럽다”면서 “K-바이오산업은 우리 앞에 닥친 인류의 과제를 슬기롭게 해결하고 글로벌 무대의 중심부로 나아갈 것이라 믿는다”고 말했다. 이날 연자로 나선 부경대학교 물리학과 우상욱 교수(팜캐드 대표)는 인공지능(AI)을 활용해 흔히 로또 당첨과 비교되는 어려운 신약개발을 앞당길 수 있을 것으로 기대했다. 우 교수는 “AI가 제약 및 바이오 분야에서 기존에 생각할 수 없었던 놀랄만한 일들을 이뤄가고 있다”며 “AI를 활용하면 신약개발 전 과정 중 앞부분의 후보물질을 찾고 비임상까지 가는 이 단계를 실질적으로 크게 줄일 수 있다. 전체적으로 비용과 시간을 절감할 수 있다”고 강조했다. 흔히 신약개발에 드는 시간과 비용은 10년, 1조원으로 회자 된다. 신약 후보물질을 찾는 단계에서 상당한 시간과 비용과 소모되기 때문에 혁신 신약의 경우 막대한 비용·기간이 투자된다. 이렇게 개발하더라도 실상 신약개발 성공률은 10% 안팎이다. AI는 몇 년 전부터 신약개발 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 대안으로 급부상해왔다. 우 교수는 “신약개발을 한다는 것은 약물과 약물의 타깃이 되는 단백질 구조를 이해하는 것이다. 그런데 단백질 구조 중 약 80%는 불명확한 구조다. 단백질 종류에 따라 구조를 파악하는 데 최소 1~2년 걸린다”고 지적했다. 이어 “AI를 활용하면 단백질 아미노산 서열만으로도 단백질 3차 구조를 예측할 수 있는 작업이 가능해진다. 단백질 구조정보와 약물 정보로부터 단백질과 약물 후보가 어떻게 결합되는지 그 연구가 진행 중”이라고 설명했다.

AI의 딥러닝은 유효한 개발 후보를 찾는 과정에서 수백만 건의 논문과 임상 데이터를 순식간에 분석할 수 있어 기간과 비용을 줄일 수 있다. 실제로 AI로 에볼라 바이러스 신약을 개발한 ATOMWISE(아톰와이즈), 후보물질 발굴부터 검증까지 46일만에 완성했다는 INSILICO MEDICINE(인실리코 메디슨), 강박신경증 신약의 임상시험을 시작한 EXSCIENTIA(엑센시아), 나스닥 상장 SCHRODINGER(슈뢰딩거) 등의 사례가 있다. 한 단계 도약도 필요하다고 피력했다. 우 교수는 “약물 후보를 만들어내는 게 신약개발의 전부는 아니다”면서 “약의 타깃이 되는 단백질과의 상호작용도 중요하다. 미국의 회사가 PBD 바인드 3191개를 학습해 300개 테스트 세트를 만들었다. 내가 만드는 약물이 타겟과 어떻게 결합하는지와 독성을 예측하는 일의 중요성이 더해지고 있다”고 강조했다. 전 세계 팬더믹을 일으킨 코로나19 바이러스를 무력화할 신약 개발에도 AI가 활용될 수 있다. 단, 코로나19 바이러스에서 예측하지 못한 생물학적 특성이 발견된다면 AI가 무용지물 될 수도 있다는 지적이다. 코로나19 바이러스는 코로나19 바이러스는 스파이크 단백질을 통해 인체 세포의 수용체와 결합, 숙주 세포에 침입한다. 표면 돌기 당단백질은 머리와 줄기로 구성되어 있다. 체내 침투한 머리 부분은 기도 표면의 DPP4, ACE2와 같은 특정 단백질(수용체)과 결합한다. 우 교수는 “지금까지 코로나바이러스 단밸질에 대해 알려진 것은 단백질과 ACE2 수용체 부분”이라며 “알려진 그대로라면 지금 개발 중인 미국 모더나 사 등이 백신 개발에 성공하겠지만, 예측하지 못한 게 발견된다면 AI를 통한 개발은 어려울 수 있다”고 지적했다. 이어 “AI는 데이터를 학습해 빠르게 결과를 찾아내는 것인데, 우리가 잘 모르는 생물학적 특성이 발견된다면 AI로 학습하기 어렵다”며 “사람과 데이터, 기계가 함께 움직여야 한다”고 강조했다.

한편 이날 포럼은 신종 코로바이러스 감염증(코로나19) 여파로 현장에 참석하기 어려운 이들을 위해 온라인 생중계 됐다. 제약·바이오업계 관계자들이 이번 생중계를 지켜봤고, 포럼이 열린 서울 명동 은행회관 현장에도 업계 관계자 약 30명이 참석했다. 강연자와 참석자가 대면하는 일반적인 포럼 형태와 함께 비대면 포럼도 함께 진행된 셈이다. 현장에서는 좌석 간격을 2m로 유지하고, 출입구에 손소독제 등을 비치해 최대한 위생적인 환경에서 포럼이 진행될 수 있도록 했다. 현장 참석자 대부분은 행사 내내 마스크를 착용했다. ◎공감언론 뉴시스 songyj@newsis.com, ashley85@newsis.com, jb@newsis.com <View Original Article>