인공지능(AI)으로 약물 효능을 사전에 예측하는 신약 개발 플랫폼
구축이 속도를 낼 전망이다.
안전성평가연구소(KIT)는 신테카바이오와 암세포주 유전체 빅데이터를
이용한 약물 반응성 바이오마커 발굴 기술을 활용, 어떤 유전자가 표적항암제에 대한 바이오마커로 작용하는지
확인했다고 17일 밝혔다.
바이오마커(bio-marker)란 몸속 세포나 혈관, 단백질, DNA 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표다. 환자별로 약물이 얼마나 잘 듣는지 예측하는데 유용한 수단으로 작용해 개인맞춤의학이 도래하면서 그 중요성이 부각되고
있다.
미국바이오협회에서 조사한 ‘임상시험 성공률 통계 분석’에 따르면 약효 예측 바이오마커가 활용된 임상시험의 경우, 그렇지
않은 경우보다 임상시험 성공률이 3배 이상 높은 것으로 보고되고 있다.
이번 연구에서는 신테카바이오가 개발한 500여 종의 항암제에 대한 1000여개 암세포주의 반응성 데이터베이스를 기반으로 한 AI 바이오마커
발굴 플랫폼인 GBLscanTM을 활용, 약물 민감성에 관련된
바이오마커 유전자와 약물 조합을 발굴했다.
유전자 발현과 단백질 활성 수준을 통해 질병 및 질환을 진단하게 되는데, 세포
내 유전자 LEPRE1 발현 정도가 높을수록 단백질 인산화효소 AKT가
활성화되는 것을 확인할 수 있었다.
AKT의 활성화는 암세포의 성장, 전이, 항암제 내성 및 암 재발과 관련된 모든 질병을 촉진하는 것으로 알려져있어 이를 통해 유전자 LEPRE1가 암 질병을 진단하는 바이오마커가 될 수 있다.
이번 연구는 임상적으로 유효한 바이오마커와 약물을 초기에 선별하는데 유용한 핵심기술로, 치료제 후보물질이 임상시험 단계에 진입하게 될 때 환자선별을 통해 임상시험 성공률을 높이는데 기여할 것으로
보인다.
문경식 박사는 “AI를 활용한 신약 개발은 유효 물질 탐색기간 단축과
최적의 환자군 선별 등 시간과 비용을 절감할 수 있어 방대한 데이터를 어떻게 축적하고 활용하느냐는 향후 제약산업에 크게 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.
향후 연구팀은 환자 개개인에 최적화된 진단 및 치료법을 제공하는 바이오마커 개발을 위해 AI 신약 개발 플랫폼을 활용한 다양한 연구를 지속해서 수행해나갈 계획이다.
이번 연구결과는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포츠’ 2월 게재됐다.
