[IB토마토 박수현 기자] 인공지능(AI) 신약개발사 스탠다임이 신약 후보물질 스크리닝과 약물성 예측 분야에 응용 가능한 AI 연구 성과를 도출했다. 대통령직인수위원회에서 ‘디지털 바이오’가 새 정부 국정과제로 제시돼 더욱 업계의 관심이 모인다.
스탠다임은 오는 29일 온라인으로 개최된 ‘표현 학습 국제 학회(ICLR, International Conference on Learning Representations)’의 ‘신약개발 머신 러닝 워크숍(MLDD, Machine Learning for Drug Discovery Workshop’에서 AI 연구 성과를 발표했다.
ICLR은 AI 분야에서 활용되는 딥러닝 핵심 기술과 관련된 연구들이 공유되는 국제학회다. ‘구글 스칼라’가 발표하는 AI 학회에서 1위를 차지하며 권위를 인정받고 있다. MLDD는 신약 개발과 관련한 최신 AI 연구 성과를 공유하는 ICLR의 워크숍이다.
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(사진=스탠다임)
스탠다임은 이번 MLDD에서 자체 개발한 메타 러닝 모델 관련 연구를 발표했다. 이번 연구에서 제시된 모델은 단백질 구조가 없거나 데이터가 적은 경우에도 약물과 타깃 결합력 예측이 가능해 기존 모델보다 더 높은 정확성을 나타냈다.
분자 표현 관련 논문도 발표했다. 분자 표현의 핵심 과제인 효율적인 그래픽 인코딩 모델 설계에 있어 기존 방식보다 세부적인 접근이 가능하다는 것이 핵심이다. 해당 연구를 토대로 신약 후보 물질 스크리닝이나 약물성 예측 등 다양한 분야에 응용 가능하다는 것이 회사 측의 설명이다.
스탠다임 관계자는 <IB토마토>에 "모델이 좀 더 복잡해질 수도 있지만, 대량의 양자 계산 데이터로 사전 학습을 하면 꽤나 의미 있는 화학적인 모델을 구성할 수 있어 여러 문제에서 잘 쓰고 있다"라고 말했다.
한편 대통령직인수위원회 과학기술교육분과는 데이터와 소프트웨어를 통해 바이오 연구개발(R&D) 시간을 단축하는 ‘디지털 바이오 전환’을 새 정부 국정과제로 내걸었다. 코로나19 펜데믹 사태를 거치며 백신 등 신약 개발 불확실성과 불필요한 자금 소요를 방지하기 위해 AI의 바이오 R&D 접목이 주목받은 데 따른 것이다.
제약바이오업계에서도 오픈 이노베이션 전략의 일환으로 국내 주요 제약사와 AI 스타트업이 협업에 속속 뛰어들고 있다. 스탠다임은 올해 초 SK케미칼과 비알코올성지방간염(NASH) 치료제 후보물질을 발굴한 바 있다. 상반기 내 임상 진입을 목표로 하고 있다.
박수현 기자 psh5578@etomato.com