회사에 따르면 AI 기반 신약 토탈 솔루션 서비스는 신테카바이오의 AI 신약 후보물질 발굴 플랫폼 ‘딥매처(DeepMatcher®)’와 STB CLOUD, 슈퍼컴퓨팅 기술을 바탕으로 ▲자동 유효물질 탐색(Auto–Hit-Discovery) ▲자동 선도물질 생성(Auto–Lead Generation) ▲자동 독성/대사/약동학(ADMET/PK) 예측 기술 ▲의약품 라벨링을 위한 유전자 바이오마커 예측(Pharmacogenomics Biomarker for Drug Labeling)을 지원한다.
이 토탈 솔루션은 단백질 표적에 대한 딥러닝 분석 및 자동 분자동역학(MD) 시뮬레이션 기술을 적용한 것으로, 2년 내에 유효물질(HIT)부터 동물실험까지 마친 전임상(pre-clinical) 전단계의 후보물질까지 생성해 고객사에 제공하는 것이 핵심이라는 회사측 설명이다.
정종선 신테카바이오 대표이사는 “본 기술 서비스를 제공하기 위해서는 4가지 핵심 과제가 존재하는데, AI 기반 자사의 STB CLOUD와 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용해 이 중 3가지를 서비스화 하는 데 성공했다”며 “자동 독성/대사/약동학(ADMET/PK) 예측 기술은 모델별로 토탈 서비스 방식으로 제공하고 추후 자동화 서비스로도 선보일 예정”이라고 말했다.
이어 “현재 ▲자동 독성/대사/약동학(ADMET/PK) 예측 영역에서는 2가지 연구가 진행되고 있다”고 개발 상황을 밝히며, “단백질 바인딩에 의해서 생기는 독성/능동전달/대사는 3차원 합성곱 신경망(3D-CNN) 기반으로 대부분 모델링이 가능한 것으로 보이고, 수동 전달 및 화합물 자체의 물리/화학적, 화합물 특성에 기인한 침투성 영역은 대규모 화합물 데이터베이스를 활용한 사전 훈련된 생성 변환기(GPT-2) 모델로 구현할 것”이라고 말했다.
또 “희귀질환 치료제를 포함해 미충족 수요(Unmet Needs)가 높은 약물을 자동으로 만들 수 있는 길이 열렸고, 이는 전통 신약개발 방식과 다른 혁신 신약의 토대가 된다는 것이 큰 성과”라고 덧붙였다.
임혜정 기자
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