[인공지능신문] AI 신약 설계 플랫폼으로 약 16만 종류의 단백질 정보와 10만개의 Druggable 저분자화합물 정보(ChEMBL diversity dataset)를 활용하여 자체 제작한 in-house 데이터로 파뮬레이터의 AI를 학습시켰다.
팜캐드(대표 권태형·우상욱, PharmCADD)는 질병에 대한 디노보 치료법을 보다 효율적으로 발견하고 개발하기 위한 길을 가속화하는 데 전념하는 대표적인 AI 기반 의약품 설계 스타트업으로 오는 9월 23일부터 25일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 제3회 ‘국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2020)’에 참가해 혁신적인 AI기반 인실리코 신약개발 설계(in-silico drug design) 플랫폼 ‘파뮬레이터(Pharmulator)를 선보인다.
‘파뮬레이터’는 분자동역학(Molecular Dynamics simulation), 양자계산학/역학(Quantum calculation/mechanics), 네트워크 이론(Network theory) 등의 고도화된 융합 기술을 접목시킨 인공지능 신약 설계 플랫폼으로 약 16만 종류의 단백질 정보와 10만개의 Druggable 저분자화합물 정보(ChEMBL diversity dataset)를 활용하여 자체 제작한 in-house 데이터로 파뮬레이터의 AI를 학습시켰다.
학습된 데이터는 딥 신경망을 거쳐 타깃단백질의 정확한 3차 구조를 아미노산서열 정보만으로 예측하는 기반이 된다. 이를 바탕으로 파뮬레이터는 수백만개 저분자화합물의 특성(Affinity, Druggability, Potential Adverse Effect)들을 추적하고, 타깃단백질과 약물 후보의 상호작용을 예측하여 최적화된 저분자화합물 후보들을 선별하여 제공한다. 파뮬레이터의 인실리코 신약 설계 기술은 기존방식과 비교할 때, 후보 약물의 유효성과 안정성을 미리 평가하고 예측하여, 신약발굴후 수행해야하는 비임상 실험과 임상 실험의 성공률을 상당히 높일 수 있다.
한편, 팜캐드는 현재 생명공학, 제약, 바이오, 데이터과학, AI 등에 총44명(R&D센터30명, PhD 12명)의 다국적 과학자들과 전문가들로 구성되어 있으며 혁신적인 인공지능(AI) 기반 약물 발견 플랫폼인 ‘파뮬레이터’의 최첨단 기술을 활용함으로써 세계 과학자들이 약물 발견 과정의 전체 스펙트럼에서 가장 까다로운 도전에 대처할 수 있도록 한다.
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