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신테카바이오, ADME·약동학 예측 고도화 "AI 기반 개량신약 자동설계 구축"
신테카바이오는 이번 연구 성과가 영국 왕립화학회(RSC)에서 발간하는 국제 학술지 '드럭 디스커버리(Drug Discovery)'에 게재 확정되어 정식 출판됐다고 21일 밝혔다.
ADME 및 약동학 특성은 신약 후보물질의 개발 성공 가능성과 안전성, 임상 효능을 결정짓는 핵심 요소로 신약개발 초기 단계에서 후보물질을 선별하고 최적화하는 데 필수적이다. 그러나 기존 예측 모델은 복잡한 분자 구조를 충분히 반영하지 못하거나 다양한 약동학적 특성을 동시에 고려하는 데 한계가 있었다.
신테카바이오는 분자의 구조적 특성을 효과적으로 학습하는 AI 모델을 구축해 이 문제를 해결했다. 연구진은 3만 3,000개 이상의 분자 데이터를 활용해 산성도(pKa), 염기성도(pKb), 장관세포 투과성(Caco-2), 지용성(LogD), 혈장 단백질 비결합률(Fup), 용해도(LogS), 체내 대사 제거율(clearance) 등 주요 ADME 및 약동학 특성을 대상으로 검증을 수행했으며, 기존 모델 대비 대부분의 예측 항목에서 정확도를 향상시켰다.
특히 외부 검증 데이터에서도 예측 오차를 크게 줄였고, 기존 모델이 정확히 예측하지 못했던 이상치(outlier)에 대해서도 우수한 성능을 입증했다. 아울러 어텐션(Attention) 기반 해석 기법을 적용해 약동학적 특성에 영향을 미치는 주요 원자와 작용기를 식별함으로써 AI 모델의 해석 가능성(XAI)도 확보했다.
이로써 올해 1분기 국제 학술지 '프론티어스 인 온콜로지(Frontiers in Oncology)'에 게재된 미국 국립암연구소(NCI) 200만 개 독성물질 데이터 기반 반수치사량 독성 모델(LD50)에 이어, 개량신약 개발을 위한 필수 AI 모델 라인업을 완비하게 됐다.
신테카바이오는 이번 ADME·약동학 예측 플랫폼을 단순 예측에 그치지 않고 'AI 기반 개량신약(IMD) 설계 플랫폼'으로 확장하고 있다. 기존 약물의 유효 활성(Activity)은 최대한 유지하면서 ADME 및 약동학적 특성을 개선할 수 있는 구조 변형 지점을 AI가 탐색하고, 물성에 영향을 미치는 원자나 작용기만을 선택적으로 변경한 신규 후보 구조를 제안하는 개량신약 자동설계 시스템을 구축한다는 전략이다.
이를 통해 연구자는 기존 약물의 핵심 골격(scaffold)은 유지한 채 흡수율, 대사 안정성, 체내 노출도, 독성 등 개선이 필요한 특성만을 선택적으로 최적화할 수 있으며, 개량신약 개발 과정에서 반복적인 구조 설계와 합성·평가에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 신테카바이오가 축적해 온 독자적 분자 표현 학습 기술과 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술, 대량 연산을 지원하는 슈퍼컴퓨팅 인프라를 바탕으로 AI 신약개발 플랫폼의 활용 범위를 예측에서 분자 설계 단계까지 확장했다는 데 의미가 있다. 향후 회사는 다양한 생성형 AI, 에이전틱 AI 플랫폼(AAP) 및 분자 설계 기술과 연계해 보다 정교한 AI 기반 신약 최적화 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획이다.
정종선 신테카바이오 대표는 "이번 연구는 AI를 활용한 ADME 및 약동학 예측 기술을 한 단계 고도화한 성과"라며 "이 기술을 예측을 넘어 기존 약물의 구조를 효과적으로 개선할 수 있는 AI 기반 개량신약 설계 기술까지 발전시켜 신약개발 과정의 효율성과 성공 가능성을 높이는 플랫폼을 지속적으로 구축하겠다"고 밝혔다.
이어 "플랫폼 고도화와 더불어 저분자 개량신약 설계 기술의 완성도를 높이기 위한 검증 작업을 지속적으로 수행하고 있으며, 향후 유의미한 성과를 도출할 수 있도록 연구개발에 박차를 가하겠다"고 덧붙였다.
한편 신테카바이오는 독자적인 슈퍼컴퓨팅 인프라와 AI 유전체 및 분자 데이터 분석 기술을 보유한 AI 신약개발 전문기업이다.
김건우 기자 jai@mt.co.kr
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