기사입력시간 21.04.09 10:49최종 업데이트 21.04.09 10:49

제보

디어젠, 구글·스탠퍼드와 MIT 약 2배 뛰어넘는 후보물질 최적화 모델 발표

연구 성과 ACM CHIL 2021학회 발표…전임상·임상 진행중인 약물의 물질 디자인 최적화에 활용

사진: 디어젠이 ACM CHIL 2021 학회에서 발표하고 있다.
인공지능(AI) 을 활용한 신약 개발 전문기업 디어젠이 물질의 여러 특성을 동시에 최적화 할 수 있는 CMG(Controlled Molecule Generator) 기술에 대한 연구 성과를 8~9일 진행된 ACM CHIL(ACM Conference on Health, Inference and Learning) 2021 학회에서 발표했다고 9일 밝혔다. 
 
ACM은 미국 뉴욕에 본부를 둔 컴퓨터 분야 세계 최고 권위의 학회다. 1947년에 설립되었으며, 회원 수는 전세계 10만명 이상으로 최대 회원 수를 자랑한다. ACM CHIL은 그 중 헬스케어 분야의 학회이며 올해는 온라인으로 진행됐다.
 
CMG 기술은 기존 물질 속성 예측 모델의 한계를 극복해 디어젠에서 자체 개발한 새로운 모델이다. 디어젠의 실험 결과 구글과 미국 스탠퍼드대가 공동으로 개발한 모델(MolDQN) 및 MIT대에서 개발한 모델(VJTNN) 대비 약 2배 향상된 성능을 보였다. 
 
이번 연구에서 디어젠은 실제 임상 또는 전임상 단계에 있는 DRD2(도파민 D2 타입 수용체)를 타깃 하는 28개의 약물 중, DRD2 결합력이 가장 낮은 아니라세탐(Aniracetam)의 최적화를 진행했다. 그 결과 아니라세탐의 다른 특성은 거의 변하지 않으면서 DRD2 결합력이 월등하게 향상되는 것을 확인했다. 
 
신약개발 과정에서 후보물질의 효능, 독성, 구조적 유사성 등의 특성을 최적화(Optimization) 하는 것은 신약개발의 비용과 시간을 단축하는 주요 전략으로 자리 잡고 있다. 
 
이러한 움직임에 따라 물질의 특성을 예측하는 기존의 여러 모델들(MolDQN, VJTNN, VSeq2Seq등)이 제안되었지만 이 방법들은 물질의 한 가지 속성만 최적화해 유지되어야 하는 물질의 특성이 변화하거나, 데이터를 처리하는데 너무 많은 시간이 소요되 실제 신약개발 연구에 적용하기에는 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 
 
디어젠의 CMG 모델은 물질의 여러가지 특성을 동시에 고려할 수 있어 물질 디자인(Molecule Design) 목표에 따라 유지하고자 하는 속성의 변화는 최소화 하며, 원하는 속성만을 최적화 할 수 있다. 또한 분석 시간이 짧아 실제 신약개발 연구에 바로 적용할 수 있게 했다. 
 
디어젠은 SK케미칼, 대웅제약 자회사인 아이엔테라퓨틱스, 한독, 아밀로이드솔루션, 옵티팜, 업테라 등 다양한 파트너사와 광범위한 치료영역에서 신약개발연구 협력을 이어나가고 있다. 
 
디어젠 신봉근 인공지능 총괄책임자(CAIO)는 "디어젠의 대표 기술인 MT-DTI가 코로나 치료제 예측을 비롯한 다양한 신약 발굴 연구에서 활용되고 있는 가운데, 디어젠의 또 다른 플랫폼 MolEQ에도 CMG 모델을 앙상블하여 더욱 진보된 신약 개발 서비스를 제공할 수 있게 됐다"고 말했다.
 
디어젠 강길수 대표이사는 "디어젠은 글로벌 수준의 신약개발 플랫폼을 완성했고, 계속해서 그 기술을 고도화하고 지원 범위를 넓혀가는데 많은 투자를 하고 있다"며, "이번 기술 고도화는 인공지능 신약개발에 있어 중요한 모멘텀이 될 것이다"고 말했다.

박도영 기자 (dypark@medigatenews.com)더 건강한 사회를 위한 기사를 쓰겠습니다
댓글보기(0)

전체 뉴스 순위

칼럼/MG툰

English News

전체보기

자료실

사람들