Artificial Intelligence (AI)
1. 인공지능 기반 신약 개발 기술 동향
최근 대규모 생물학 데이터의 축적과 인공지능 기술의 발전에 따라 신약 개발 과정에도 AI 기술이 적극적으로 도입되고 있다.
유전체 정보, 단백질 서열 및 구조 데이터 등의 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통해 신약 후보 물질을 탐색·설계할 뿐만 아니라, 단백질–단백질 상호작용 예측, 단백질 돌연변이 효과 예측 등 다양한 연구가 진행되고 있다.
최근에는 아미노산 간의 문맥적 관계와 진화적 패턴을 반영한 서열 표현을 생성하는 단백질 언어모델(Protein Language Model), 아미노산 서열 정보를 기반으로 3차원 입체 구조를 예측하는 AlphaFold와 같은 딥러닝 기반 모델, 그리고 확률적 노이즈 제거 과정을 통해 새로운 단백질 서열과 구조를 생성하는 Diffusion 기반 생성모델 등이 핵심 기술로 활용되고 있다.
이러한 AI 기반 접근법은 항체 치료제를 포함하여 단백질 치료제, 백신, 면역 치료제 등 다양한 바이오 의약품 개발 분야에 적용될 수 있으며, 기존 신약 개발 과정에서 요구되는 비용과 자원을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
2. 현재 실험실에서 수행중인 AI 연구
2-1) 항원 특이적 항체 서열 생성 연구
항원 정보를 기반으로 항원 특이적 항체 서열을 생성하는 연구를 수행중이다.
공개 항체 데이터베이스(OAS, PDB, SAbDab 등)와 연구실 자체 데이터를 활용하여 항원과 항체의 상호작용 정보를 학습한 인공지능 모델을 구축한다. 특정 항원을 인식할 수 있는 항체 서열을 설계하는 것을 목표로 한다.
생성된 항체 후보는 결합 친화도, 구조 안정성 등 다양한 계산적 평가를 통해 선별되어 유전자 합성 및 발현 과정을 거쳐 실험적으로 검증된다.
이러한 결과는 다시 인공지능 모델 개선에 활용되는 dry-wet 통합 연구 방식으로 수행하고자 한다.
3. AI 기반 신약 개발을 위한 연구 계획
인공지능 기술은 약물–표적 상호작용 예측, 약물 독성 예측 등 신약 개발 분야의 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
특히 항체 결합 부위(paratope)와 항원 결합 부위(epitope) 예측, 단백질 및 항체의 3차 구조 예측과 분석 등을 통해 항체 설계 및 단백질 치료제 개발 연구에도 활용 가능하다.
향후 이러한 인공지능 기반 접근법을 활용한 차세대 바이오의약품 개발 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획을 가지고 있다.
