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미국 노스캐롤라이나 대학(University of North Carolina) 연구팀이 인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 이용해서, 새로운 약물 분자를 디자인하는 방법을 개발했다고 보고했다. 이를 이용하면 신약 후보물질의 디자인이 획기적으로 가속화될 수 있다. 관련 연구는 Science Advance지에 게제되었다(DOI: 10.1126/sciadv.aap7885). ReLeASE (Reinforcement Learning for Structural Evolution)으로 불려지는 이 방법은 교사와 학생으로 생각할 수 있는 두 개의 신경망으로 이루어진 알고리듬과 컴퓨터 프로그램이다. 교사는 생물학적으로 활성이 있는 약 170만개에 달하는 화학 구조의 어휘 뒤에 존재하는 구문과 언어 규칙을 알고 있다. 학생은 교사와 협력해서, 학습을 통해 시간이 지남에 따라 신약으로 유용할 수 있는 분자들을 제안할 수 있게 된다. 이번 연구를 주도한 Alexander Tropsha 박사는 ldquo;이번에 개발된 방법은 언어를 배우는 과정과 비교하면, 학생들이 분자의 알파벳과 언어 규칙을 배운 후에, 새로운 단어들, 즉 분자들을 만들어낼 수 있는 것과 같다 rdquo;고 설명했다. 만약 새로운 분자가 현실적이고 원하는 효과를 가지고 있다면, 교사를 이를 승인하고 그렇지 않다면, 교사가 이를 승인하지 않는데, 이를 통해 학생들이 나쁜 분자는 피하고 좋은 분자는 만들어낼 수 있도록 힘을 실어주는 것이라고 덧붙였다. ReLeASE는 제약 회사에서 약물 후보물을 식별할 때 널리 사용되었던 가상 스크리닝(Virtual Screening) 방법에 대한 강력한 혁신이라고 연구진은 주장했다. 가상 스크리닝은 과학자들이 대형 화학 라이브러리를 평가할 수 있지만, 알려진 화학 물질을 대상에서만 작동이 된다. 반면 ReLeASE 방법은 새로운 분자를 만들고 평가할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있다. 비유하자면, 가상 스크리닝 방법이 식당에서 메뉴에 있는 음식만을 주문하는 것이라면, ReLeASE 방법은 과학자들에게 식료품 가게를 제공하고 원하는 요리를 만들 수 있게 하는 개인 주방장이 되게 하는 것이라고 연구진은 설명했다. 연구팀은 ReLeASE를 사용해서, 원하는 생체 활성과 안전성 프로파일과 같이 특정한 특성을 가진 분자를 만들어냈다. 즉 새로운 방법을 통해 녹는점이나 물 용해도와 같이 사용자가 원하는 물리적 특성을 가진 분자를 설계할 수 있었으며, 백혈병과 관련된 효소를 억제할 수 있는 새로운 화합물을 고안해 낼 수 있었다고 보고했다. Tropsha 박사는 원하는 생리 활성과 최적화된 안전성 프로파일을 가진 새롭고 또한 즉시 특허를 낼 수 있는 화학 물질을 설계하는 알고리듬의 능력은, 새로운 약물 후보군이 임상 시험 후보가 되는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있는 신개념의 접근 방법을 항상 찾고 있는 기업들에게는 매우 매력적이라고 주장했다. |
