바이오 신약 개발 경쟁이 치열해지면서 인공지능(AI)를 활용한 신약개발 스타트업들의 활동이 주목받고 있다.
8일 관련업계에 따르면 스탠다임·팜캐드·카이팜·에임블·넷타겟·바스젠바이오 등은 AI를 이용해 신약물질 개발의 소요시간, 비용을 획기적으로 낮춤으로써 바이오제약 산업 성장의 새로운 기폭제로 떠오르고 있다.
#AI 신약 개발 배경= 한국보건산업진흥원의 ‘인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내·외 현황과 과제’ 보고서에 따르면 전통적인 신약개발은 평균 약 15년이 소요되며 약 5000~1만여 개 중 1개만이 최종 신약개발에 성공한다.반면 AI와 빅데이터를 활용하면 1개의 신약 개발에 드는 시간을 평균 9년 정도로 줄일 수 있고, 비용도 절반 수준까지 절감할 수 있다.
한국바이오경제연구센터의 보고서에 따르면 AI는 2028년까지 신약 개발 프로세스에서 700억달러(약 78조원) 이상의 비용을 절감할 수 있다.
이런 이유 때문에 화이자와 아스트라제네카, 사노피 등 30개 이상의 글로벌 제약사들이 AI 신기술에 투자하고 있다. 구글과 아마존, 마이크로소프트사 등 글로벌 IT 기업들도 AI를 기반으로 한 신약개발 사업에 뛰어든 상황이다.
#국내 AI 신약 스타트업 동향= 국내에선 한미사이언스와 유한양행, SK케미칼, 대웅제약, 보령제약, JW중외제약, 한독 등 대형 제약사들이 AI 신약 개발을 진행중이다. 여기에 AI 빅데이터 딥러닝 등의 첨단 기술로 무장한 스타트업들도 신약개발에 속속 도전하고 있다.
국내 1세대 AI 신약개발 스타트업인 '스탠다임(대표 김진한)'은 지난 6일 싱가포르 소재 해외투자기관 파빌리온캐피탈(Pavilion Capital)로부터 1000만달러(약 115억원) 규모의 투자를 유치했다. 국내 AI신약개발 업체가 해외투자를 받은 것은 스탠다임이 처음이다.
이 회사는 AI데이터를 분석해 가장 적합한 신약 후보물질을 설계하는 플랫폼 기술을 보유하고 있다. 현재 국내외 주요 제약사 및 연구기관과 협력해 총22개의 신약 후보물질을 발굴하고 있는 중이다.
김진한 스탠다임 대표는 더스탁에 "이번 투자금은 First-in-Class 물질을 개발하기 위한 스탠다임의 기술력을 더욱 발전시키기 위해 사용될 것"이라며 "앞으로 글로벌 시장에서 스탠다임의 AI 기술로 탄생한 신약후보물질들이 활발히 거래될 것으로 기대한다"고 말했다.
양자역학 기반의 AI신약개발 업체인 '팜캐드(대표 권태형 우상욱)'는 지난 7일 뉴로벤티와 새로운 자폐스펙트러장애증 후보물질을 발굴하기위한 공동 연구계약을 체결했다. 팜캐드는 신약개발 플랫폼인 '파뮬레이터'를 활용해 뉴로벤티에서 연구중인 타깃 단백질에 결합할 수 있는 후보물질을 제공할 계획이다.
우상욱 팜캐드 대표는 더스탁에 "양자계산 모듈을 활용하면 실제 실험으로는 알 수 없는 화합물의 매우 미세한 물리화학적 특성을 확인, 표적 단백질과 약물의 분자 간 상호작용을 보다 정교하게 예측할 수 있다"고 설명했다.
이화여자대학교 산학협력단과 창업보육센터의 지원을 받아 설립된 교원창업기업 '카이팜(대표 김완규)'은 지난달 18일 전사체 기반의 새로운 신약 발굴 서비스(KMAP)를 오픈하기위해 차세대 염기서열 전문 생산업체 디엔에이링크와 협약을 체결했다. KMAP는 AI와 빅데이터 등을 활용해 고객이 제공하는 약물의 작용기전을 전사체 수준에서 해석하고 타깃을 유추하고 신약물질도 발굴해주는 서비스다.
서울대 물리학 박사 3명이 뭉쳐 설립한 AI 신약개발 기업 에임블(대표 김현진)은 최근 4억원의 시드 투자로 유치하며 연구 개발에 박차를 가하고 있다. 이 회사는 분자동력학과 양자계산, AI 딥러닝 알고리즘이 합쳐진 '구조기반 신약개발 플랫폼' 기술로 업계의 주목을 받고 있다.
이밖에도 넷타겟과 바스젠바이오, 바오밥에이바이오 등이 AI를 활용한 신약 개발 사업을 활발하게 전개하고 있다.
미국도 결국…델타 변이, 우세종 됐다
지난 2주 간 신규 확진자의 51.7%
백신 접종률 낮은 미주리 등 '비상'
美성인 1회접종 67.2%-완전접종 58.4%[워싱턴=AP/뉴시스]지난 5월17일(현지시간) 백악관에서 연설하고 있는 조 바이든 미국 대통령. 2021.07.08.[서울=뉴시스] 신정원 기자 = 코로나19 델타 변이(인도 변이)가 미국에서도 신규 감염자의 절반 이상을 차지하는 우세종(지배종)이 됐다.
7일(현지시간) 미 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 지난 2주(6월20일~7월3일) 동안 미 코로나19 신규 확진자 중 델타 변이 감염자 비율은 51.7%로 나타났다고 외신들이 이날 전했다.
지난 3월부터 미국의 우세종이었던 알파 변이(영국 변이)를 빠르게 추월했다. 이 기간 알파 변이 감염자 비율은 28.7%로 줄었다. 감마 변이(브라질 변이) 감염자는 현재 8.9%를 차지하고 있다.
이 같은 결과는 이달 초에서 중순께 델타 변이가 미국의 우세종이 될 수 있다는 보건 전문가들의 예측에 부합한다. 로셸 월렌스키 CDC 국장은 "올해 하반기"를 그 시점으로 봤고, 앤서니 파우치 국립알레르기전염병연구소장은 지난달 말 인터뷰에서 "몇 주 내"라고 전망한 바 있다.
특히 백신 접종률이 낮은 지역에서 델타 변이를 중심으로 확산세가 가팔라지고 있다.
뉴욕타임스(NYT)에 따르면 미국에선 미주리, 아칸소, 네바다 순으로 신규 확진자가 많이 발생하고 있다. 미주리는 73%, 네바다는 40%가 델타 변이와 관련 있다.
특히 네바다는 지난 2주 간 평균 입원 건수가 직전 대비 62% 가까이 증가한 441건으로, 가장 높은 증가율을 보였다. 지난 3개월 동안 입원한 코로나19 환자의 약 95%가 백신 미접종자라고 현지 당국은 밝혔다.
이에 따라 미국은 백신 접종에 더욱 박차를 가하고 있다. 2회 접종해야 하는 백신의 경우 1회 접종만으론 충분한 예방 효과를 발휘하지 못하는 것으로 알려졌다.
이날 현재 미국에선 성인 67.2%가 1회 이상, 58.4%가 완전 접종을 마쳤다.
세계보건기구(WHO)는 델타 변이가 다른 변이보다 더 빠르게 확산해 향후 수 개월 내에 우세종이 될 것이라고 경고하고 있다.
WHO에 따르면 이날 전 세계 코로나19 신규 확진자는 7주 만에 소폭 상승 전환했다. 반면 사망자는 지난해 10월 이후 최저치를 기록했다.
KAIST, 코로나19 치료제 후보 발굴...일부는 '렘데시비르'보다 우수
약물 가상 스크리닝 기술을이용한 코로나19 치료제 개발 과정 개요
한국과학기술원(
KAIST·총장 이광형)이 속한 공동연구진이 코로나
19 치료제 후보물질 발굴에 성공했다.
KAIST는 이상엽 생명화학공학과 특훈교수와 김승택 한국파스퇴르연구소 연구원 공동연구팀이 약물 가상 스크리닝 기술을 이용해 이 같은 성과를 냈다고 8일 밝혔다.
연구팀은 가상 스크리닝으로 약물을 재창출하는 전략을 취했다. 이미 검증된
FDA 승인 약물, 임상 중인 약물에서 새로운 적응증을 찾는 방식으로, 빠른 속도가 장점이다.
6218종 약물 가상 라이브러리를 구축해 활용했다.
연구팀은 구조 유사도 분석 모듈과 상호작용 유사도 분석 모듈을 기존에 쓰이던 '도킹 시뮬레이션' 전후에 도입, 가상 스크리닝 정확도를 높였다.
또 바이러스 치료제로 주로 사용되는 핵산 유사체 기반 전구약물의 활성형 구조를 자동으로 생성하는 알고리즘을 개발했다. 전구약물은 활성형 구조로 변환돼야 약효를 낸다. 알고리즘으로 이를 자동화 해 시뮬레이션 정확도를 향상시킬 수 있었다.
연구팀은 사스-코로나바이러스
-2(
SARS-CoV-2) 복제·증식에 필요한 단백질 가수분해 효소,
RNA 중합효소 저해 후보 화합물 총
38종을 선별했다. 한국파스퇴르연구소 생물안전 3등급 실험실에서 약효를 검증했다.
이상엽 KAIST 특훈교수
바이러스 감염 원숭이 신장세포를 이용한 시험관 내 실험 결과,
38종 약물 중 7종 약물에서 항바이러스 활성이 확인됐다. 다시 인간 폐 세포 추가 검증으로 후보를 오미팔리십, 티피파닙, 에모딘으로 줄였다. 오미팔리십은 코로나
19 표준 치료제인 렘데시비르 대비 항바이러스 활성이 약
200배 이상 높은 것으로 확인됐다. 티피파닙은 렘데시비르와 유사한 수준이었다.
연구진은 이들에 대한 전임상시험을 계획중이다. 일부 약물은 독성이 나타났는데, 독성 최소화, 치료 유효 농도 도달을 모두 만족하기 위한 추가 전임상시험을 진행할 예정이다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구로 신종 바이러스 출현 시 신속하게 대응할 수 있는 기반 기술을 마련했다”며 “향후 코로나바이러스 계열 유사 바이러스나 신종 바이러스 출현 시에도 적용할 수 있는 기술을 개발하고자 한다”고 밝혔다.
감동이란 감정은 몸의 염증을 없애며 사람을 더 관대하고 이타적으로 만든다. 그러니 거대한 이벤트뿐 아니라 일상에서도 감동을 자주 느끼도록 마음을 열어보자.
웅장한 유칼립투스 나무 아래 한 그룹의 학생들이 있다. 1분 동안 A그룹은 나무를 바라보고, B그룹은 칙칙한 학교 건물을 바라봤다. 그때 누군가 학생들 쪽으로 걸어오다가 발을 헛디뎌 펜을 떨어트렸다. 그를 도와주러 달려간 학생 대부분은 나무를 올려 본 그룹이다. 1분이란 짧은 시간에도 감동을 경험한 사람들은 자신을 작은 존재로 여기며 특권 의식을 내려놓고 윤리적인 결정을 내리는 경향이 두드러졌다는 연구가 있다.
감동이 주는 이득은 한두 개가 아니다. 첫째, 감동은 몸의 염증을 완화한다. 긍정적인 감정, 특히 감동을 자주 경험한 사람일수록 세균에 맞서 싸우는 단백질인 인터류킨 수치가 낮았다. 인터류킨은 백혈구에서 발견된 사이토카인이라는 물질인데 이 수치가 높을수록 체내에 염증이 더 많다.
둘째, 감동은 스트레스를 감소시킨다. 호르몬 중 코르티소는 스트레스 수준을 나타내고, 도파민은 이완과 평온의 정도를 보여준다. 외상후스트레스장애를 겪는 사람들을 대상으로 한 실험에서 감동을 불러일으키는 자연과 마주하기 전과 후의 도파민과 코르티솔 수준을 측정하니, 스트레스 수준이 20~30% 낮아졌다.
셋째, 감동은 시간을 벌어준다. 사람은 감동을 경험할 때 그 순간에 빠져들고, 그곳에 온전히 존재하는 경험을 한다. 감동하면 시간이 확장되는 기분이 들면서 여유로워지는 것. 우리에게 주어진 시간의 양은 어쩔 수 없지만, 감동을 통해 시간의 인식은 바뀔 수 있다.
넷째, 호기심과 학습력이 왕성해진다. 이해할 수 없는 무언가에 압도당하면 사람들은 자연스럽게 호기심이 생기고 자신을 압도한 게 무엇인지 더 알고 싶어 한다. 호기심은 학습의 전제 조건이다. 진화의 과정에서 인류는 한없이 솟은 산맥과 아름다운 노을을 경외하며 올려다보았다. 그것은 호기심이 되고 더 알고 싶다는 욕구로 이어지며 탐구하게 되고 발전했다. 이 외에도 감동을 자주 할수록 더 친절하고 관대해지며, 더 친환경적으로 변한다는 여러 연구가 있다.
어떻게 우리는 자주 감동할 수 있을까? 감동은 나이아가라 폭포처럼 웅장한 자연에서만 느낄 수 있진 않다. 일상의 작은 실천과 열린 마음으로도 충분히 자주 감동할 수 있다. 우리는 평소에 감동할 기회를 자주 놓친다. 보도블록에 비집고 핀 민들레를 보는 대신, 연인의 깊은 눈동자를 감상하는 대신 고개를 숙이고 익숙한 핸드폰만 들여다보니까.
감동을 위한 가벼운 실천부터 행해 보자. 삶에 감동의 순간을 끌어들이는 방법의 하나가 산책이다. 『걷기의 인문학』 저자인 리베카 솔닛은 걷기가 예측 불가능하고 변덕스러운 것을 탐구하는 행위라고 말했다. 특히 15분 만이라도 문워크(Moonwalking)을 해보자. 마이클 잭슨의 춤이 아니라 ‘야간 산책’을 재미난 말로 바꿔본 단어다. 밤에 공원을 걸으면 어떤 일이 벌어질까? 우선 온전히 주의를 기울일 수 있다. 정신이 예리해지고 오롯이 현재만 존재하게 된다. 한 걸음씩 내디디며 삶을 살아가는 것이 중요해지며 감동의 순간을 맞이할 것이다.
출근 중에 하루 한 번 하늘을 올려다보자. 하늘에 단 한번도 감동하지 않은 사람이 있을까? 퇴근 후에 베란다의 문을 열고 밤하늘의 별과 흐릿한 성운에 빠져들어도 좋다.
감동을 줄 만한 컨텐츠를 일부러라도 찾아 읽어보자. ‘우와 어떻게 이게 가능할까’ 싶은 것들이 가득하다. 테드 강연도 좋고, 유튜브에 올라온 칼 세이건(Carl Sagan)의 ‘창백한 푸른 점’ 영상만 봐도 감동은 바로 찾아온다.
글 김은미 사진 언스플래시
참고 서적 『자주 감동받는 사람들의 비밀』 (사라 함마르크란스, 카트린 산드베리 지음)
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