파뮬레이터는 딥러닝 알고리즘과 분자동역학(Molecular Dynamics Simulation) 기술을 활용했다. 단백질 아미노산 서열만으로도 미지의 단백질 3차 구조를 단 2~3분 이내에 예측할 수 있다.
파뮬레이터에는 약 16만 종류의 단백질과 10만개 선별된 약물후보 물질 관련 빅데이터가 담겼다. 약물 개발에 필요한 광범위한 솔루션을 제공, 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다.
팜캐드 관계자는 "약물후보와 타겟 단백질의 결합을 예측하는 것이 신약 개발에서 가장 어려운 문제로 꼽힌다"며 "파뮬레이터가 신약 개발 성공률을 획기적으로 개선할 수 있을 것"이라고 했다.
팜캐드는 올해 하반기 단백질-단백질, 약물-약물, 단백질-약물 결합에 대한 이해를 증진시켜(네트워킹 이론) 신약 독성 문제 해결을 포함한 파뮬레이터 버전2를 발표할 게획이다.
이송렬 한경닷컴 기자 yisr0203@hankyung.com
