메디리타, 멀티오믹스네트워크 MuN-AI가 주목받는 이유는?

신약개발에 필요한 논문 및 자료 분석 'AI에게 학습'
신약 후보 물질 발굴에 드는 시간, 비용과 실패할 확률도 감소시켜

김선 기자 (s**@medi****.com)2022-10-19 11:55

[메디파나뉴스=김선 기자] 메디리타는 19일 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터 주관으로 진행된 '제1회 AI 신약개발 오픈 이노베이션 행사'에 참여해 멀티오믹스네트워크 인공지능 기술에 대해 설명했다. 

이날 행사는 메디리타를 포함한 AI 신약개발기업인 신테카바이오, 바이온사이트 총 세 곳이 참여해 약물개발 분야 플랫폼 기술에 대해 설명하고 관심있는 제약바이오기업과의 파트너링을 하는 행사도 함께 진행됐다. 

메디리타는 멀티오믹스네트워크 원천기술을 보유한 인공지능(MuN-AI) 기업으로, 신약개발에서 발생하는 여러가지 생명현상들을 인공지능을 통해 분석하고 시뮬레이션으로 예측하는 기술이다. 이 기술은 약물로 인한 신체 여러가지 반응을 전체적으로 분석할 있다는 장점이 있다. 

또한 신약후보물질을 발굴하는 데 많은 시간과 비용이 들지만 MuN-AI로 신약후보물질 발굴하는 데 기간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. MuN-AI를 통해 가설을 검증하고, 타겟발굴, 약물재창출 과정을 통해 신규물질 생성 및 후보물질 디자인 등 약의효능인 복합 약물 부작용과 약물 기전 등에 대해 미리 예측할 수 있다. 

MuN-AI를 통해 이런 신약 개발 연구 효율성을 높일 수 있었던 이유는 논문과 특허 자료 등을 AI에 학습시켰기 때문이다. 

신약개발을 위해서 확인해야 하는 부분은 약물 가능 화합물이10⁶⁰, 인간 유전자 약 2만5,000개, 신진대사체 약 11만 개, 알려진 질병 약 1만2,000 종류, 이 중 휘귀 질환 7,000 종류, Pubmed 논문 3,400만 건에 대한 데이터가 필요한데, 이것을 사람이 전부 확인하는 것은 불가능하다. 

AI는 이러한 데이터를 빠르고 정확하게 학습하는 장점이 있고, 신약 후보 물질 발굴에 드는 시간 및 비용 단축과 실패할 확률도 감소시킨다. 

또한 신약재창출도 가능한데, 이는 이미 시판 중인 약이나 임상에서 탈락한 약물을 재평가해 새로운 약효를 찾는 것을 의미한다. 

현재 메다리타는 근감소증에 대한 단독연구를 진행하고 있다. 

근감소증은 노화 또는 부동에 의해 발생하는 근육 속실, 근육 위축으로 현재 치료제는 없는 상황이다. 근감소증은 노화와 연관돼 있는데, 근감소증 자체가 질병으로 분류된 것은 최근(2019)이다. 

AI예측으로는 기존 타 연구와는 차별화 된 프로틴을 타겟으로 한 연구를 진행 중이며, 현재 결과까지 나온 상황이다. 

발표를 진행한 배영우 대표는 생명공학과 컴퓨터과학을 전공하고, 1991년 IBM에 소프트웨어엔지니어로 입사한 바 있다. 이후 AI를 연구하면서 헬스케어 및 바이오 기업의 경력도 쌓아 생명공학과 정보기술(IT)에 능통한 전문가이다. 

배 대표이사는 "신약 개발에 있어 타겟 발굴에서 부터 새로운 물질을 디자인하고, 그걸 통해 부작용 및 효능을 예측할 수 있는 기술을 갖고 있다"며 "협력을 원하는 기업의 경우 공동연구도 진행할 계획"이라고 설명했다.

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