[위즈뉴스] 국내 연구팀이 AI기술을 활용한 신약후보물질 발굴 국제대회에서 상위 4개 팀으로 선정되는 개가를 올렸다.

한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 16일, 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀이 제3회 'CACHE 챌린지' 중 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 밝혔다.

신약 후보 예측 대회인 CACHE 챌린지에서는 가장 높은 성능을 보이는 AI 기술을 발표하며, 대회를 통해 얻게 된 모든 데이터는 일반에 공개되어 후속 신약 개발 연구를 위해 활용된다. 이와 같은 공동체 중심의 신약 개발 패러다임은 알파폴드가 참가한 단백질 구조 예측 대회인 CASP와 유사하다.

"AI 기반 신약 개발 연구, 치명적인 감염병 해결에 기여 가능성 보여줘"

KIST 박근완 박사는 “AI를 활용한 신약 개발 연구가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여주었다”며 “이번 대회 결과를 바탕으로 국내외 기관과의 연구 협력과 정보 교류 활성화를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획이다”라고 말했다. 

알파폴드(AlphaFold)는 단백질 구조 예측에 혁신을 가져온 인공지능(AI) 모델로, 구글의 AI연구소 딥마인드가 개발했다. 단백질 구조 예측은 신약 개발과 생명과학에서 매우 중요한 문제로 단백질의 3D 구조는 그 기능과 상호작용을 이해하는 데 핵심적이다. 알파폴드는 이 문제를 해결하기 이해 딥러닝 기술을 활용하며 특히 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조를 정확하게 예측한다. 'CASP'(Critical Assessment of Structure Prediction)는 단백질 구조 예측 기술의 발전을 촉진하기 위해 2년 주기로 열리는 국제적인 예측 대회를 말한다.

CACHE(Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments)는 다양한 신약 후보 물질 발굴 인공지능(AI) 방법의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력하고 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)의 후원을 받고 있다.

이번 CACHE 챌린지는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1,739개의 신약후보물질을 제안했으며, 2023년 1월 본선 참가팀이 선정된 이후 2024년 12월 최종 결과가 발표됐다.

KIST 연구팀은 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 ECBS(Evolutionary Chemical Binding Similarity, 진화적 화합물 결합 유사성)라는 AI 모델을 활용했다. ECBS는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델로, 현재 KIST 강릉분원 천연물연구소에서 천연물 신약 후보물질을 발굴하는 데 활용되고 있다. 

본선에서는 실험적 결합 데이터 외에도 화합물의 결합력, 물성, 화학구조의 독창성을 종합적으로 고려한 심사가 진행됐다. 심사 결과, KIST(대한민국), 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀이 최종 우승팀으로 선정됐다. 연구팀은 코로나19 바이러스의 Nsp3 단백질을 표적으로 하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시해 KIST의 AI 기반 신약 개발 기술의 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다.

향후 국내외 연구기관 및 제약사와의 공동연구를 통해 AI 기반 신약 개발 연구를 선도할 것으로 기대된다. 또한, 천연물 신약 개발을 통해 희귀질환과 난치병 치료 등 그동안 주목받지 못했던 분야에서 새로운 산업 창출의 가능성을 열어갈 것으로 보인다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 해양수산부 국가생명연구자원 선진화사업(RS-2021-KS211526)을 통해 진행됐다. 이번 대회 결과는 CACHE 공식 홈페이지에 발표됐다.

박정원 기자 다른기사 보기