제약업계에서는 AI가 평균 10년 이상 소요되는 신약개발기간을 단축하고 신약개발 과정의 실패를 크게 줄일 것으로 기대하고 있다. 이 때문에 국내 제약업계도 AI 기술을 적용하기 위한 다양한 시도를 이어가고 있다. SK바이오팜 역시 그간 축적한 중추신경계에 특화된 연구 데이터와 경험을 토대로 신약개발에 최적화된 AI 알고리즘을 개발하기 위해 SK㈜ C&C와 사업계약을 맺고 플랫폼 개발을 진행해왔다. 국내 업체가 AI 기반 약물 설계 플랫폼을 구축한 것은 이번이 처음이다.
SK바이오팜의 약물 설계 플랫폼은 △AI 모델(약물특성예측·약물설계) △화합물 데이터 보관소 △AI 모델 보관소 등으로 구성됐다.
SK㈜ C&C의 머신러닝과 딥러닝 기법을 통해 개발한 AI 모델은 화합물의 ADMET(흡수·분포·대사·배설·독성) 프로파일 및 약물작용 기전을 확인할 수 있는 ‘약물특성 예측’ 모델과 이 예측 결과를 활용해 데이터에서 약물의 숨겨진 패턴과 속성을 파악해 새로운 화합물을 설계 및 제안하는 ‘약물 설계’ 모델로 구성됐다. 국내에 ‘약물특성 예측’ 시스템은 활성화돼 있지만, 예측을 뛰어넘어 이 세상에 존재하지 않던 물질특허가 가능한 새로운 화합물을 설계하는 모델을 갖춘 것인 SK바이오팜의 약물 설계 플랫폼이 유일하다는 게 SK바이오팜의 설명이다.
‘화합물 데이터 보관소’는 화합물의 실험 정보와 특허 정보가 포함된 내 외부의 데이터를 수집, AI 모델의 학습데이터로 가공해 연구원들이 손쉽게 검색해 활용할 수 있도록 했다. AI 모델 보관소는 이곳에서 제공되는 최신 학습 데이터를 받아 AI 모델을 고도화하게 된다.
SK바이오팜은 이 플랫폼을 후보 물질의 탐색과 설계, 연구 가설 제시 등 전반적인 신약 개발에 활용하기로 했다. 또 국내 제약산업의 발전을 위해 이번 플랫폼을 공유 인프라로 발전시키는 방안도 검토 중이다.
SK바이오팜 디지털 헬스케어 TF팀 맹철영 상무는 “이번에 개발된 AI 플랫폼은 기존 예측 단계에 머무르던 모델을 설계까지 가능하도록 개선한 것”이라며 “유망한 신약 후보 물질 발굴 프로세스를 가속해 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
