AI로 후보물질 발굴… 신약개발 시간·비용 줄여

제약·바이오

美 바이오 스타트업 투사아
레이딘 대표·레이딘 CMO 방한

미국 스타트업 투사아의 앤드루 A 레이딘 대표(왼쪽)와 앤드루 M 레이딘 최고마케팅책임자가 인공지능(AI) 플랫폼 ‘두마’에 대해 설명하고 있다. 양병훈 기자

미국 터프츠대에 따르면 신약 개발을 할 때 기초연구 물질 1만 개 가운데 동물실험을 하는 전임상 단계에 도달하는 건 250개(2.5%)에 불과하다. 전임상을 통과하는 건 이보다 훨씬 더 적은 5개(0.05%)다. 개발 단계에서 인공지능(AI)의 도움을 받아 성공 확률을 높일 수 있다면 어떨까. 최근 이런 시도를 하고 있는 기업들이 빠르게 늘고 있다. 미국 바이오 스타트업(신생 벤처기업)인 투사아도 그중 한 곳이다.

투사아의 공동설립자인 앤드루 A 레이딘 대표(46)와 앤드루 M 레이딘 최고마케팅책임자(CMO·33)가 최근 한국바이오협회가 주최한 ‘글로벌 바이오스타트업 콜라보’ 행사에 참석하기 위해 한국을 찾았다. 투사아를 국내에 소개하기 위해서다. 레이딘 대표는 “기초연구 물질이 인체에 어떤 효과를 미칠지 예측하는 AI 플랫폼 ‘두마(DUMA)’를 개발했다”며 “이를 활용해 신약 개발을 효율적으로 할 수 있다”고 설명했다.

두마는 지금까지 생물학, 화학, 의학 연구 등을 통해 밝혀진 인체의 약물반응 데이터를 학습했다. 데이터는 대부분 연구논문, 임상시험 등으로 공개된 정보다. 미국, 유럽연합, 캐나다 등의 국립보건기구가 매우 방대한 관련 데이터를 제공한다. 제약회사나 연구기관 등이 갖고 있는 미공개 정보도 일부 있다. 두마가 학습한 데이터의 출처는 1000곳이 넘고 이를 통해 파악한 질병 수는 120개 이상이다.

발굴 절차는 이렇다. 먼저 제약회사가 투사아에 신약 후보물질(파이프라인) 발굴을 요청한다. 그러면 투사아는 두마로 그 회사의 기초연구 물질 목록을 검토한다. 두마는 자체 학습한 정보로 인체가 약물에 어떻게 반응할지를 예측해 잠재력 있는 물질을 가려낸다. 이후 전임상과 임상은 통상적인 신약 개발 과정과 같다. 레이딘 대표는 “지금까지 모두 5건의 의뢰를 처리했으며 10건을 처리 중”이라고 했다.

레이딘 CMO는 “지금까지 두마가 선별한 기초연구 물질 가운데 30%가 전임상 단계에 도달했다”고 말했다. 그는 “두마를 통해 간암, 류머티즘 관절염, 2형 당뇨병 치료제를 연구해 의미 있는 성과를 냈다”며 “다른 질병으로 연구를 확장할 것”이라고 덧붙였다.

이 회사는지난 3월 1000만달러(약 113억원)를 더 투자받았다. 1000만달러 투자에는 소프트뱅크벤처스가 참여했다.

양병훈 기자 hun@hankyung.com