스크리닝 알고리즘은 물질의 효능 및 독성, 체내에서의 약물동태를 예측해 후보물질을 발굴하는 기술이다. 샤페론은 연구 효율화 달성을 목표로 지속적인 고도화를 진행해 에이든의 알고리즘 종류를 ▲효능 ▲세포독성 ▲약물 흡수 ▲약물 분포 ▲약물 대사 ▲약물 배설 ▲약물 독성 등 10종 이상으로 늘렸다.
샤페론은 에이든의 스크리닝 알고리즘을 추가 확장해 기존 연구 중인 'NLRP3' 염증복합체를 포함해 다양한 염증복합체의 연구를 수행할 계획이다. 염증복합체는 'NLRP3' 외에도 'NLRP1', 'NLRC4', 'AIM2' 등이 존재하며 각 질환 별로 각기 다른 염증복합체가 작용한다. 다양한 종류의 염증복합체에 작용하는 최적화된 약물을 개발한다면 효과적인 치료가 가능할 것으로 회사 측은 예상하고 있다.
또한 내년까지 AI 기술을 통한 약물 분자구조 설계가 가능하도록 에이든을 고도화할 계획이다. 최종적으로 AI 기술에 기반한 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 에이든이 특정 표적 분자와 상호작용할 가능성이 높은 후보물질을 발굴할 수 있도록 고도화하는 것을 목표로 하고 있다.
샤페론 관계자는 "꾸준한 알고리즘 추가 확보로 선도물질 탐색 과정에서 발생하는 다양한 변수와 실험 횟수를 획기적으로 단축시킬 수 있을 것"이라며 "이는 연구개발의 효율성을 높일 뿐 아니라 다수의 신약 후보물질 발굴 가능성을 높일 것"이라고 설명했다. 이어 "지속적인 데이터 학습을 통해 에이든을 고도화하는 한편 주요 파이프라인 연구개발 과정에도 에이든을 적극 활용해 신약 개발 성과를 가속화할 것"이라고 말했다.