이 기사는 2024년 11월 05일 08시53분 thebell에 표출된 기사입니다

제이인츠바이오가 AI와 슈퍼컴퓨터를 활용해 차세대 폐암 치료제를 개발하기 위한 초대형 프로젝트를 가동한다. 방대한 빅데이터 수집·분석을 위해 산업계와 학계, 연구기관, 정부의 최고 전문가들이 모였다.

약 3년간 실제 폐암 환자들의 검체들을 모아 AI와 슈퍼컴퓨터를 활용해 기존 치료제의 변이를 예측하고 차세대 치료제를 선제적으로 개발하는 것이 주된 목표다. 몇 개 신규 물질이 아닌 폐암 치료에 대한 전체적인 라이브러리를 구축하고자 한다.

◇AI·슈퍼컴퓨터 활용한 초대형 신약 개발 협력 모델

제이인츠바이오와 연세대학교 의과대학 다안 암 연구실, 대구경북과학기술원(DGIST), 한국화학연구원(KRICT)은 4일 오후 연세대 백양누리플라자에서 AI 기반 신약 개발 산업 교류와 활성을 위한 공동연구 업무협약식을 가졌다.

조안나 제이인츠바이오 대표와 다안 암 연구실을 이끄는 조병철 연세 암센터 종양내과 교수를 비롯해 최성균 DGIST 핵심단백질자원센터장, 김광록 KRICT 의약바이오연구본부장 등 핵심 관계자들이 대거 참석했다. 또 국회 기획재정위원회 소속 국민의힘 박성훈 의원, 김정호 카이스트 교수, 유우경 DGIST 뇌과학과 부교수, 싱가포르 국립대 종양내과 전문의이자 제이인츠바이오 R&D 총괄 이튼 시아 부사장도 함께했다. 제이인츠바이오의 2대주주인 유한양행을 이끄는 조욱제 사장도 참석하는 등 제약바이오업계 주요 인물들이 대거 모였다.


AI와 슈퍼컴퓨터를 활용한 신약 개발을 위해 학계와 국가 연구기관, 정부, 산업계가 뜻을 모은 초대형 프로젝트가 시작되는 자리라는데 의미가 있다. 검체 수집부터 임상 개발까지 각 기관이 역할을 분담해 수행한다.

먼저 다안 암 연구실은 폐암 환자의 생체 샘플을 제공한다. AI모델이 학습할 실제 임상 데이터를 수집하는 핵심 역할이다. 수집된 샘플은 DGIST로 넘어가 본격적인 분석 작업을 거친다. 유전체뿐 아니라 단백질체와 대사체를 모두 분석하는 다중오믹스를 실현한다. 이어 단백질 구조 시뮬레이션을 통해 어떤 신약후보물질이 특정 단백질에 결합해 효능을 낼지 분석한다.

특정 단백질에 효능을 내는 결합을 찾아내면 이를 신약 후보물질로 만들어내는 곳이 KRICT다. KRICT는 AI 기반의 약물 활성과 독성 예측 모델을 개발해 약효와 안전성을 조기 예측하는 역할도 한다.

제이인츠바이오는 전체적인 AI 기반 신약개발 연구를 설계하고 환자 데이터를 수집하는 등 프로젝트를 총괄한다. 또 임상 결과와 AI 모델 예측 결과 간 상관관계를 분석하고 AI모델을 통해 도출된 신약 물질의 임상을 이끈다.

◇차세대 치료제 선제적 개발에 방점, 4개기관 공동연구

4개 기관이 공동연구 협약을 맺게 된 주요 목표는 폐암 맞춤형 치료제를 선제적으로 개발하기 위해서다. 타그리소에 이어 유한양행 '렉라자'까지 등장한 현재, 관심은 타그리소와 렉라자를 이을 4세대, 5세대 치료제에 쏠려있다. 3세대 치료제가 1차 치료제로 올라선 만큼 3세대에 내성이 생긴 환자에게 쓸 새로운 치료제에 대한 니즈가 높아졌다.

하지만 기존의 전통적인 신약개발 방식으로는 제때 차세대 치료제를 만들어내기 어렵다. 후보물질 발굴에만 오랜 시간이 걸리는데다 임상 단계에서 실패 확률도 높다. 실패할 경우 바이오텍은 생존이 힘들 정도의 상당한 타격을 받는다.

이 같은 고민에서 제이인츠바이오는 초대형 프로젝트를 계획했다. DGIST는 국내 대학 및 연구기관 증 가장 고성능의 슈퍼컴퓨터를 갖춘 곳이다. DGIST의 슈퍼컴퓨터 '아이렘(iREMB)'은 이론처리속도 700TFlops(테라플롭스)로 864개의 CPU(중앙처리장치)와 432개 GPU(그래픽저장장치)로 구성됐다. 방대한 양의 빅데이터를 가장 빠르게 처리할 수 있다.

KRICT는 화학 합성연구에 대한 가장 풍부한 경험을 쌓은 연구기관이다. 이곳에서 만든 후보물질이 산업계로 넘어가 임상 단계를 거치고 있다. 제이인츠바이오 역시 파이프라인 후보물질의 대부분을 KRICT에서 받았다.

정점은 조병철 교수가 수집하는 실제 환자 임상 샘플이다. 아무리 고성능의 장비와 기술을 갖춰도 샘플이 받쳐주지 못하면 AI 학습 자체가 제대로 이뤄지지 못한다. 조 교수는 임상 현장에서 만나는 수많은 환자들을 통해 풍부한 연구 샘플을 수집한다. 이미 150여개의 샘플을 확보했으며 DGIST에서 이를 분석한 중간 분석결과를 내년 발표할 예정이다.

협약식 현장에서 만난 조안나 제이인츠바이오 대표는 "AI는 기존 연구 방식으로는 불가능했던 맞춤형 치료제를 개발할 수 있는 강력한 도구가 될 것"이라며 "단순히 파이프라인 한두개가 아닌 폐암 차세대 치료에 대한 거대한 라이브러리를 구축하는 것이 목표"라고 말했다.