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    신테카바이오(226330)가 인공지능(AI)을 활용해 신약개발

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    관리자 21-11-14 11:58

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    [이코노믹리뷰=황진중 기자] 신테카바이오(226330)가 인공지능(AI)을 활용해 신약개발 부문 솔루션을 구축했다. 신약개발은 그동안 고비용‧저효율이라는 한계가 있었다. AI신약개발 플랫폼을 통해 개발에 속도를 내고 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
    신테카바이오는 AI신약개발 플랫폼 ‘딥매쳐’와 AI신생항원 예측 솔루션 ‘네오스캔’을 통해 비즈니스 선순환 구조를 구축해나가고 있다.
    딥매쳐, AI 신약개발 전주기 솔루션
    22일 제약바이오 업계 등에 따르면 AI를 활용해 오는 2025년까지 절감이 가능한 글로벌 제약바이오 연구개발(R&D) 비용은 270억달러로 전망됐다. 신약개발은 대개 개발기간 15년, 개발비용 10억달러, 성공확률 0.01~0.02%라는 극악의 난이도인 것으로 알려졌다.
    신약개발 주기는 발굴단계에서 유효물질발굴, 선도물질도출, 최적화, 비임상 등을 거친다. 해당 절차에서만 평균 5~6년이 소요되고 탐색 비용도 과다한 것으로 전해진다. 탐색 대상 화합물 다양성도 제한적이다. 시행착오 또한 다수 발생할 수 있다.
    신약개발 전주기. 출처=신테카바이오
    신약개발 전주기. 출처=신테카바이오
    오는 2025년까지 인공지능(AI)을 활용해 절감이 가능한 글로벌 제약바이오 연구개발(R&D) 비용. 출처=신테카바이오
    오는 2025년까지 인공지능(AI)을 활용해 절감이 가능한 글로벌 제약바이오 연구개발(R&D) 비용. 출처=신테카바이오
    AI신약개발을 활용할 시 광범위한 탐색을 통해 최적 물질을 보다 빨리 제시할 수 있고, 시행착오 등을 감소할 수 있을 것으로 보인다. 시간과 비용을 절감할 수 있다고 풀이된다.
    신약개발 절차 중 개발단계에서는 임상 1상, 2상, 3상 등을 거친다. 해당 임상 단계에서는 비선별적 환자 모집에 따라 낮은 치료율 및 높은 부작용이 나타날 수 있다. AI신약개발을 활용할 시 최적 환자군을 선별해 임상 성공률을 높일 수 있다.
    신테카바이오가 구축한 AI신약개발 솔루션 딥매쳐는 합성신약 후보물질 발굴을 빠르게 할 수 있는 장점이 있다. 이 기업은 10억종 화합물을 빠르게 스크리닝해 우수한 후보물질을 도출할 가능성을 높인다. 독성과 관련한 부문도 예측할 수 있다. AI추천 물질인 10~100종 화합물만 테스트하면 되므로 실험검증 화합물 수와 시행착오 등이 줄어들 수 있다.
    신테카바이오 윤선일 사업개발 이사는 “딥매쳐는 AI를 기반으로 유효물질 도출과 최적화를 통한 선도물질 발굴 등이 가능한 합성신약 후보물질 발굴 플랫폼”이라면서 “전통적인 하이퍼 스크리닝으로 1만개, 10만개 정도를 스크리닝 한다면 AI를 이용한 버츄얼 스크리닝을 도입하게 되면 10억개 스크리닝도 문제가 되지 않는다”고 설명했다.
    윤선일 이사는 이어 “딥매쳐를 활용해 10억개, 20억개 라이브러리에서 스크리닝해 100개나 200개 물질을 선정해 인비트로, 인비보 시험을 진행하는 등 확률이 높은 방식으로 접근이 가능해 초기 신약개발 단계에 있어 시행착오와 비용을 줄일 수 있을 것”이라며 “최적화에 들어가는 합성비용 절감 효과를 기대할 수 있다”고 덧붙였다.
     신테카바이오는 딥매쳐 사업화 전략으로 기술서비스 확대와 자체 신약개발을 꼽았다. 제약바이오기업들로부터 합성신약 후보물질 발굴 의뢰를 받아 이를 수행하면 데이터를 쌓아 자체 신약개발 R&D 역량을 강화하는 방법이다. 신테카바이오는 지난 2019년 1건 의뢰를 시작으로 지난해 5건을 수주했다. 올해는 50건 목표 중 10건을 달성했다.
    신테카바이오는 딥매쳐를 활용해 IDO‧TDO 이중저해제 ‘STB-C017’을 발굴했다. 연구 결과에 따르면 이는 면역을 억제하는 물질인 키뉴레닌이 종양 내에 생성되는 과정을 효과적으로 차단했다. 킬러세포인 CD8+ T세포가 종양내부에 더 많이 침투해 암세포를 선택적으로 공격하는 현상도 관찰됐다. STB-C017은 면역관문억제제와 병용 시 뛰어난 종양억제 효과 및 관해 유도도 확인됐다.
    신테카바이오는 STB-C017에 대한 후속 비임상 시험을 진행중이다. 이를 통해 2022년 상반기 임상시험계획서(IND)를 접수하는 것이 목표다. 윤 이사는 “STB-C017이 시장에 선보이는 시점이 되면 이미 표준 항암치료로 자리 잡기 시작한 PD-1과 CTLA-4 면역관문억제제 병용치료가 더 보편적으로 적용되고 있을 것으로 기대한다”고 설명했다.
    신생항원 예측 통한 치료제 개발 기대
    신테카바이오는 또 암 돌연변이로 정상조직에는 없지만 암에서만 발생하는 항원인 신생항원을 예측하는 AI솔루션 ‘네오스캔’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 완전 개인맞춤 치료제가 개발될 수 있을 것으로 기대된다. 설명에 따르면 암특이적 변이의 1~2%만이 면역반응을 유도하는 신생항원이다. 신생항원 예측은 유전체 분석과 딥러닝 융합이 필요해 진입장벽이 높다.
    설명에 따르면 신생학원 백신 개발에는 mRNA 백신으로 유명한 바이오엔텍, 모더나, 큐어백 등이 참여하고 있다. 개인맞춤 신생항원을 이용한 임상은 글로벌에서 110여개가 진행 중이다. 신생항원을 이용한 항암백신, 면역항암제 등 치료제가 개발될 가능성이 높은 상황으로 풀이된다.
    신테카바이오 중장기 사업계획. 출처=신테카바이오
    신테카바이오 중장기 사업계획. 출처=신테카바이오
    신테카바이오 의과학부 윤여준 박사는 “네오스캔은 유전체 분석과 딥러닝 융합으로 암환자마다 다른 신생항원을 신속·정확하게 예측해 완전 개인맞춤 면역항암제 개발에 필수적”이라면서 “DNA에서 세포에 이르기까지 다양한 백신·치료제 개발 기술과 결합이 가능하다”고 설명했다.
    네오스캔은 유전체부터 3D 구조ᄁᆞ지 분석이 가능하다. 이를 통해서는 암조직 유전체 데이터와 정상조직 유전체 데이터 사이의 특이적 변이를 확인하고 3차원 구조 기반 딥러닝으로 환자고유 암변이 펩타이드 결합을 예측할 수 있다.
    윤여준 박사는 “건강인의 혈액을 이용한 연구에서 네오스캔으로 예측된 펩타이드 결합이 우수한 것으로 나타났다”면서 “향후 체외실험(ex vivo) 검증 계획은 비뇨기암(방광암‧전립선암) 환자 모집을 위한 전향식 임상시험윤리위원회(IRB) 심사 중이고, 폐암 환자 전향적 임상 프로토콜 작성 중이다. 대장암 공동연구 결과도 도출될 예정이고, 면역프로파일링 실험을 위한 파트너십도 확보할 계획”이라고 설명했다.
     
    황진중 기자