후보물질 발굴부터 임상까지 챗GPT로 신약 개발 가능성 확인
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생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 신약 개발에 활용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
그 결과 연구팀은 분자구조가 독특한 신약 후보물질들을 발굴하는 데 성공했다.
연구팀은 "기존의 AI 신약 후보물질 예측 모델보다 챗GPT를 활용한 모델이 더 뛰어난 효과를 보인다"며 "'약물 유사성'이 최저 42%에서 최고 75% 더 높다"고 말했다.
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후보물질 유효성 100%
생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 신약 개발에 활용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 신약 후보물질 발굴에 걸리는 시간을 기존보다 획기적으로 줄인 것은 물론이고 발굴한 후보물질의 유효성이 100%에 달하는 것으로 나타났다.
하곱 아타미안 미국 채프먼대 생물학과 교수 연구팀이 7일(현지시간) 이 같은 연구 결과를 국제학술지 '제약'에 발표했다.
챗GPT는 미국 오픈AI가 개발한 대화형 AI 챗봇이다. 사람이 만든 수많은 문장을 학습해 마치 사람이 이야기하듯 자연스러운 대화가 가능하다. 이뿐만 아니라 글이나 그림 등을 요청해도 괄목할 만한 결과물을 내놓는다. AI 컴퓨팅 능력이 더 발달하면 머지않아 사람과 가까운 AI가 등장할 것이라는 기대도 나온다.
연구팀은 챗GPT의 이런 유망성을 신약 개발에 적용했다. 신약 개발은 후보물질 탐색, 후보물질 도출, 전 임상, 1~3상 임상시험, 허가 검토와 승인 단계를 거친다. 연구팀은 이 과정 전반에 챗GPT를 도입할 수 있을 것으로 봤다. 챗GPT와 동일한 방식으로 구동되는 생성형 AI를 개발하고 거기에 화학물질 관련 데이터, 해당 화학물질이 표적 단백질에 결합하는 방법 등을 학습시켰다.
그 결과 연구팀은 분자구조가 독특한 신약 후보물질들을 발굴하는 데 성공했다. 연구팀은 "화학적·생물학적 규칙을 따르면서도 표적에 효과적으로 결합하는 셀 수 없이 많은 후보물질"이라고 설명했다. 이 후보물질들은 추가 정제 과정도 거쳤다. 표적 단백질에 가장 강한 결합력을 보이는 후보물질을 50~100개 선별했다. 연구팀에 따르면 이 물질들의 유효성은 100%에 이른다. 유효성이 100%에 달한다는 것은 효능이 뛰어난 신약을 개발할 가능성이 그만큼 높다는 뜻이다.
제약업계에서는 이미 AI를 신약 후보물질 발굴 등에 활용하고 있다. 연구팀은 "기존의 AI 신약 후보물질 예측 모델보다 챗GPT를 활용한 모델이 더 뛰어난 효과를 보인다"며 "'약물 유사성'이 최저 42%에서 최고 75% 더 높다"고 말했다. 약물 유사성은 동일한 목표단백질에 작용한다는 가정하에 특정 약물과 유사한 구조와 물리화학적 특성을 지녔는지 평가하는 질적 지표다.
[고재원 기자]
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