'5.5년·31억원' 드는 신약 개발, AI 활용했더니 '2년·6억원'으로 줄어

채종철 파로스아이바이오 CSO, 'AI 파마 코리아 콘퍼런스' 강연
“데이터 과학습, AI 분야서 항상 문제…더 많은 데이터 필요”

채종철 파로스아이바이오 최고과학책임자(CSO)가 2일 서울 이태원 몬드리안에서 열린 ‘AI 파마 코리아 콘퍼런스 2023’의 특별 강연에서 발표를 하고 있다.231102/뉴스1 ⓒ News1 황진중 기자

(서울=뉴스1) 황진중 기자 = “난소암 신약 후보물질 ‘PHI-101-OC’의 임상시험 진입 과정에서 많은 성과를 거뒀습니다. 전통적인 신약 개발 방식에 비해 비용 80.2%, 시간 63.6%를 줄였다고 보고 있습니다. 국가신약개발재단에 따르면 전통적인 신약 개발 방식의 평균 개발 비용은 31억6000만원, 개발 시간은 5.5년이 걸립니다. 파로스아이바이오(388870)는 인공지능(AI)을 활용해 PHI-101-OC 개발 비용으로 6억3000만원을 썼고, 개발 시간을 2년으로 줄였습니다.”

채종철 파로스아이바이오 최고과학책임자(CSO)는 2일 서울 이태원 몬드리안에서 열린 ‘AI 파마 코리아 콘퍼런스 2023’의 특별 강연에서 이같이 말했다.

파로스아이바이오가 개발 중인 PHI-101-OC는 AI 신약 개발 플랫폼을 통해 적응증 확장 분석에 기반을 두고 백금 저항성‧불응성 난소암 치료제로 개발되고 있다. 안전성과 내약성, 약동학적 특성을 평가하기 위한 임상 1상시험이 국내에서 진행되고 있다.

채종철 파로스아이바이오 CSO는 특별 강연을 통해 ‘약물 스크리닝에서의 AI 적용 전략, 기술, 성과’에 대해 발표했다. 파로스아이바이오가 독자적으로 구축한 AI 신약 개발 플랫폼 ‘케미버스’를 활용한 신약 개발 성과를 소개했다.

채종철 CSO는 “파로스아이바이오는 AI 신약 개발 플랫폼 케미버스를 보유하고 있다”면서 “케미버스는 기초 연구 전체 영역에서 신약 파이프라인 연구개발(R&D)에 활용할 수 있다”고 설명했다.

케미버스는 약 69억건의 단백질 3차원 구조와 화합물 빅데이터를 탑재했다. 챗지피티에 사용된 트랜스포머 생성 모델 등 최신 AI 알고리즘을 활용한다. 신약 개발 과정에 필수적인 9개 기능을 갖춘 모듈로 이뤄진 플랫폼이다.

케미버스는 연구 분야에 따라 크게 적응증 확장 분야와 후보물질 도출 분야로 나뉜다. 적응증 확장 분야 기술은 타깃 질환의 최적 표적을 발굴하는 ‘딥리컴’을 비롯한 4개 기술이다. 후보물질 도출을 위한 기술은 AI 기반 약물 설계를 통해 최적 화합물을 발굴하기 위한 ‘켐젠’ 등 5개 기술이다.

채종철 CSO는 “딥리컴은 약물의 적응증 확장을 연구할 수 있는 플랫폼 기술로 유전적인 부분과 약물에 대한 데이터 등을 확인해 가장 최적의 타깃, 적응증을 제안하는 기술”이라면서 “켐젠은 신규화합물 발굴과 생성모델을 통해 선도 후보물질을 도출하는 플랫폼 기술”이라고 설명했다.

전통적인 신약 발굴 대비 비용과 개발 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대되는 AI 신약 개발에도 더 개선해야 할 부분이 있다. 대표적인 문제는 AI가 샘플 데이터를 과학습한 경우다. AI 모델이 샘플 데이터를 과학습할 시 다른 데이터를 넣었을 때 정확도가 급격하게 떨어지는 문제가 발생한다.

채종철 CSO는 “데이터 과학습 문제는 AI를 활용한 분야에서 문제로 지적을 받는 것 중 하나다”면서 “더 깊은 AI 모델을 만들어서 해결할 수 있지 않을까 보고 있지만 그러기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하다”고 말했다.

jin@news1.kr