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동아에스티가 인공지능(AI)으로 세상에 없던 치료제 개발에 나선다.
동아에스티는 1일 AI 신약 개발 기업 갤럭스와 차세대 항체-약물접합체(ADC) 신약 후보물질 발굴에 착수했다고 밝혔다. ADC는 암세포만 정밀하게 찾아가는 항체에 암세포를 죽이는 독성 약물(페이로드)을 결합하여 전달하는 약물이다. 암세포만 골라 공격하기 때문에 치료 효과는 높이고 부작용은 줄이는 차세대 항암 기술로 꼽힌다.
주목할 점은 항체 설계를 드 노보(de novo) 방식으로 진행한다는 점이다. 드 노보 방식이란 존재하는 항체를 조금 수정하는 것이 아닌, 기존에 없던 최적의 단백질 구조와 서열을 처음부터 새롭게 만들어내는 설계 기술이다. 드 노보 방식으로 특정 질병 타깃에 최적화된 단백질을 설계하면 전통적인 동물 실험만으로는 얻기 힘들었던 난이도 높은 신규 암 표적 항체를 정밀하게 도출해 낼 수 있다.
그동안 제약업계에서도 AI를 ADC 개발에 접목하려는 시도는 존재했다. 하지만 주로 약물의 결합 위치를 예측하거나 기존 항체를 일부 개량하는 수준에 머물렀다. 반면 동아에스티와 갤럭스는 승인된 치료제가 없는 미개척 타깃을 대상으로 항체 자체를 처음부터 설계한다.
신약 개발은 10~15년의 긴 시간과 수천억 원이 투입된다. 최종 성공률은 10%에 불과할 정도로 제약산업에서 대표적인 고위험 사업으로 꼽힌다. 특히 수십만 개 물질을 일일이 대조하고 실험하는 초기 단계에만 수년이 걸렸다. 하지만 AI가 도입되면서 신약 개발 속도가 빨라지고 있다. 제약업계 관계자는 “AI로 물질 구조를 먼저 설계한 후 표적 단백질과 약물 성분이 잘 결합하는지 미리 시뮬레이션해 볼 수 있다”면서 “성공 가능성이 낮은 물질을 걸러내서 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다”고 설명했다.
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실제로 AI를 활용한 신약 발굴 성과가 잇따르고 있다. 한미약품은 AI 약물 설계 플랫폼 하프(HARP)를 통해 비만 신약 후보물질 ‘HM17321’을 발굴했다. 그리고 8월 미국 제약사 제넨텍에 총 23억500만 달러(약 3조2000억 원) 의 대규모 기술수출을 하는 성과를 올렸다.
양사는 공동연구를 통해 미개척 신규 타깃에 대한 ADC 개발 가능성을 검증하고 발굴된 후보물질을 계열 내 최고 수준의 신약으로 발전시킬 계획이다. 오윤석 동아에스티 부사장은 “AI 기반 항체 설계 기술을 ADC 연구개발에 접목함으로써 신규 타깃에 대한 개발 가능성을 체계적으로 검증할 수 있을 것으로 기대한다”면서 “동아에스티가 축적해 온 ADC 개발 역량을 바탕으로 경쟁력 있는 후보물질을 확보하겠다”고 말했다.
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