- 엄태선 기자/ 승인 2024.12.26 06:49
인공지능과 기계학습을 통해 신약 후보물질을 발굴한 사례는 과연 어떠할까?
식약처는 '인공지능 활용 의약품 개발 사례집'을 통해 이같은 내용을 공개했다.
사례집에는 식약처 의약품심사부가 운영중인 의약품심사소통단에 참여한 국내제약사 22개를 대상으로 조사된 내용이다.
먼저 동아ST의 경우 면역항암과 항암 3건에 대해 유효물질 도출단계이며 화합물 스크리닝 및 디지인에 인공지능이 적용됐다.
대웅제약은 대사질환의 경우 선도물질 최적화단계이며 화합물 스크리닝 및 디자인과 신규 화합물 생성에 적용됐다. 항암분야의 경우 선도물질 도출단계이며 화합물 디자인이 적용됐다. 자가면역질환의 경우 역시 선도물질 도출 단계이며, 항암과 자가면역질환의 경우 전임상단계이며 화학물 스크리닝 및 디자인이 적용됐다.
한미약품은 대사질환 및 항암분야에서 선도물질 도출과 최적화 및 활성 예측단계이다. 대사질환 등의 경우 단백질-펩타이드 구조 예측, 아나로그 활성-안정성-물성 예측, 화합물 도출 및 활성 예측에 인공지능이 활동됐다.
삼진제약은 알러지치료제와 항암제 후보물질 발굴에 나섰고 화합물 디지인 및 화합물 스크리닝 등에 뛰어들었다. 선도물질 최적화를 진행중이다. 여기에 항암 휴효물질 도출과 선도물질 도출에도 접근중이다.
JW중외제약은 대사질환 물질 발굴에 주목하고 있으며 선도물질 최적화에 화합물 ADMET 최적화를 인공지능을 적극 활용하고 있다. 면역질환의 경우 임상시험 중이며 약물재창출에 인공지능이 쓰였다. 희귀질환에도 눈을 돌리고 있다. 선도물질 최적화단계에 들어섰고 타깃 발굴에 있다.
동화약품은 면역질환 치료제 물질 발굴에 신경을 쓰고 있다. 선도물질 최적화에 나서고 있으며 유도체 설계 및 디자인에 인공지능이 활용됐다. 항암제의 적응증 발굴에도 인공지능이 쓰였다. 현재 인상시험단계에 들어섰다.
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