인세리브로가 도출한 후보물질 검증·비임상·임상 등 담당
양자기반 분자모델링 기술로 체내 투여 시 작용 예측성 높여
양자기반 분자모델링 기술로 체내 투여 시 작용 예측성 높여
이미지 확대보기이에 따라 인세리브로는 양자역학 기반 분자모델링 기술과 AI 플랫폼을 바탕으로 특정 질환에 대한 신약 선도·후보 물질을 도출하는 역할을 담당하게 된다. SK케미칼은 인세리브로가 도출한 후보물질에 대한 초기 약효평가에서부터 비임상, 임상 등 후보물질의 검증 전반과 신약 개발의 인·허가, 생산 등의 역할을 한다.
인세리브로는 고려대학교 생명정보공학과 조은성 교수가 창업한 기업이다. 조 대표가 미국슈뤼딩거(Schrödinger) 재직 시 개발한 분자모델링 기술을 더욱 정교하게 업그레이드한 독자 플랫폼 'MIND'를 보유하고 있다. 기존 AI 신약 개발 업체와 달리 '양자 역학' 기술을 적용해 후보물질의 약물 친화도와 적중률을 한층 높여주는 솔루션을 제공할 수 있는 차별성을 지닌 것으로 평가받고 있다는 게 회사 측의 설명이다.
'MIND'는 인공지능과 분자모델링을 결합한 신약 개발 플랫폼으로, 분자모델링 기술 'QM/MM 도킹(docking)', '워터 파마코포어(Water Pharmacophore)'를 바탕으로 AI가 능동 학습을 진행하는 등 분자모델링 기술과 인공지능이 유기적으로 새로운 신약후보물질을 찾아내는 형태다.
도킹 모델링은 단백질의 3차원 구조를 이용하여 약효를 갖는 화합물이 어떠한 형태와 구조로 결합하는지 예측하는 기술이다. 정교한 도킹 모델링이 구현되면 새로운 화합물 형태의 약물이 인체에 투여됐을 때 체내 단백질과 어떤 형태로 결합해 내는지를 예측해 부작용이 적고 효과가 큰 약물을 효율적이고도 빠르게 개발 가능하다는 게 회사 측의 설명이다.
'워터 파마코포어'는 단백질 구조와 물 분자와의 상호작용을 분자동역학 시뮬레이션을 통해 분석하고 결합 가능한 화합물의 형태와 구조를 유추, AI가 학습 가능토록 정보를 제공하는 기술이다. SK케미칼 측은 인체 내 단백질과 약물 간의 상호작용이 수용액 상태에서 이루어지기 때문에 보다 정확하고 효율적인 신약 개발이 이뤄질 것으로 내다봤다.
SK케미칼 김정훈 연구개발센터장은 "신약 개발 과정에서 도킹 등 모델링은 분자, 양자 수준의 미세한 차이로 인해 후보물질을 도출하고 검증하는 데 많은 시행착오를 겪고 있는 분야 중 하나"라며 "인세리브로의 차별화된 기술을 통해 보다 정확하고 신속한 신약 후보물질 발굴을 진행할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
인세리브로 조은성 대표는 "인세리브로가 지금까지 축적한 MIND 플랫폼의 경쟁력이 화합물 신약부터 천연물, 바이오 등 다양한 신약 개발 분야에 대한 풍부한 경험과 조직력을 갖추고 있는 SK케미칼과 공동 연구를 통해 시너지를 창출할 것으로 기대된다"며 "양사의 경쟁력이 획기적 신약 개발의 성과로 이어질 수 있도록 협력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.
김태형 글로벌이코노믹 기자 thkim@g-enews.com
































