신승우 대웅제약 팀장

“제약산업에서 인공지능(AI) 사용은 이제 선택이 아닌 필수입니다. AI는 신약개발 속도를 5배 높이고, 비용을 수천억원 절감할 수 있는 기술입니다.”

신승우 대웅제약 AI신약팀장은 24일 바이오헬스 디지털혁신포럼 간담회에서 '신약개발에서의 AI 이용'을 주제로 발표했다.

신 팀장은 “신약개발의 어려움은 '10의 60승에 달하는 화학적 조합에서 단 하나의 약을 찾는 것'”이라며 “이를 해결하기 위한 핵심 수단이 바로 AI”라고 강조했다. AI를 적용할 경우 신약개발 임상 전까지 10년 걸리던 시간이 2년으로 줄고, 2조~3조원의 비용 역시 7000억원 수준으로 줄어든다.

신 팀장은 신약개발에서 AI가 사용되는 4단계로 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자동역학(MD) △약물 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측에 대해 설명했다. 대웅제약은 자체 구축한 8억개 규모의 화합물 라이브러리와 생성형 AI를 기반으로 4단계에 AI를 적용하고 있다.

가상 탐색 단계에서는 참고 물질이 없는 경우 생성형 AI를 이용해 단백질 포켓 구조에 맞는 새로운 화합물을 설계하거나, 작은 분자 조각을 조합하는 방식의 단편 화합물 기반 신약 개발법(FBDD) 기법을 AI와 결합해 활용하고 있다. 이를 통해 결합력이 기존 대비 46만배 향상된 후보물질을 단기간에 도출한 사례를 소개했다.

참고 물질이 존재할 경우에는 자체 개발한 '데이브스(Daivs)' 시스템을 통해 유사한 성질을 지닌 새로운 구조의 화합물을 생성한다. 이 시스템은 예측 정확도(AUROC) 92%, 정확도 83% 수준의 예측력을 갖췄다. GLP-1/GIP 이중작용 비만 치료 후보물질을 단 두 달 만에 도출해 비임상 단계를 진행 중이다.

이후에는 단백질과 화합물 간의 결합력을 AI 기반 도킹 시뮬레이션으로 예측한다. 약물이 체내에서 안정적으로 작용하는지 판단하는 분자동역학 시뮬레이션도 AI를 이용한다. ADMET 예측을 위해서는 대웅제약 자체 개발 AI 툴을 활용한다.

이 외에도 대웅은 내부 AI 플랫폼을 통해 연구원들이 웹 기반으로 생성형 AI, 도킹, ADMET 예측 도구를 쉽게 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 면역항암 분야에서는 차세대 치료제 개발을 위해 AI를 접목해 기존 6개월이 걸리던 항체 생성 작업을 단 1분 만에 수행할 수 있게 됐다. 생성된 항체는 MD 시뮬레이션 상에서 안정적인 결합력을 보였다.

신 팀장은 “AI는 대웅제약 연구개발(R&D) 생산성을 비약적으로 끌어올리고 있다”면서 “앞으로도 전 주기적 AI 기반 신약개발 시스템을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

송혜영 기자 [email protected]

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