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| 제목 : 한미약품, AI로 신약 후보물질 발굴 속도 3배…항암제 약효도 예측
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| 2026년 11월 03일 15:49 정기종 기자 |
| 한미약품, AI로 신약 후보물질 발굴 속도 3배…항암제 약효도 예측 |
자체 플랫폼 "HARP" 활용 사례 소개…실험·재학습 반복해 물질 설계 최적화
HER2 항암제 세포주 반응 예측 정확도 90% 이상…통합 AI 플랫폼 개발 추진
한미약품이 인공지능(AI)을 활용한 신약 후보물질 설계와 항암제 적응증 발굴 등 연구개발(R&D) 효율화에 속도를 낸다. 자체 AI 플랫폼으로 후보물질 발굴기간을 단축하고 약물 반응 예측 정확도를 높인 경험을 비임상 개발 전반으로 확대한다는 전략이다.
전해민 한미약품 미래성장부문 융합센터장은 3일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '제2회 머니투데이-MT바이오포럼'에서 '비임상 신약개발에서의 AI 활용'을 주제로 발표하며 이 같은 연구개발 전략과 적용 사례를 소개했다.
전 센터장은 "신약개발의 모든 단계에서 활용할 수 있는 AI 도구가 충분히 검증된 것은 아니다"며 "특히 비임상에서 약물의 효능과 독성을 예측하고 임상 진입 여부를 판단하는 데 활용할 도구는 상대적으로 부족하다"고 설명했다.
이에 한미약품은 자체 AI 연구 플랫폼 'HARP'를 구축해 후보물질 설계부터 효능 평가, 바이오마커 발굴, 적응증 탐색까지 필요한 도구를 직접 개발하고 검증하고 있다. 대표적인 사례는 근육 성장을 억제하는 단백질인 마이오스타틴을 표적으로 하는 신약 후보 'HM500197'이다.
마이오스타틴과 구조가 유사한 다른 단백질까지 억제하면 부작용이 발생할 수 있어 표적 선택성을 높이는 것이 중요하다. 한미약품은 AI가 설계한 후보물질을 실험으로 검증하고 결과를 학습시키는 과정을 반복해 마이오스타틴 억제 활성을 유지하면서 유사 단백질에 대한 영향을 최소화한 후보물질을 확보했다. 전 센터장은 "기존 사례보다 3배 이상 빠르게 후보물질을 발굴하는 성과를 확인했다"고 말했다.
항암신약 개발에서는 AI로 치료 효과가 높을 것으로 예상되는 암종과 환자군을 선별하고 있다. HER2 표적항암제 후보 'HM100714'에 머신러닝 기반 약물 반응 예측 모델을 적용한 사례다.
한미약품은 기존 HER2 억제제의 세포주 반응 데이터와 유전자 발현 정보를 학습시킨 뒤 자체 실험 결과로 모델을 검증했다. 세포주 수준에서 90% 이상의 예측 정확도를 확인했으며, 암 환자 유전체 데이터 분석을 통해 유방암과 위암, 식도암 등을 우선적인 개발 가능 적응증으로 도출했다.
전 센터장은 "항암제는 어떤 환자에게 효과가 있을지 정확히 선별하는 것이 중요하다"며 "AI를 통해 임상개발에 적합한 적응증을 찾는 전략을 연구하고 있다"고 말했다.
개별 AI 도구를 통합하는 'HARP 3.0' 개발도 추진한다. 자체 연구 데이터와 외부 정보를 결합한 바이오의료 분야의 기반 모델을 구축해 신약개발 전반에 활용한다는 목표다.
전 센터장은 "AI가 예측한 결과를 실제 실험으로 검증하고 다시 학습시키는 과정을 빠르게 반복할 수 있다는 것이 제약사의 강점"이라며 "외부 AI 기업 및 신약개발 기업과 협업해 활용 영역을 확대하겠다"고 말했다.
정기종 기자 azoth44@mt.co.kr
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