메디칼타임즈=최선 기자주식회사 이노보테라퓨틱스의 대표를 맡고 있는 박희동입니다.Q. 회사와 대표님 간단한 소개는?1994년에 서울대학교 약학대학원 석사를 졸업하고 지금은 LG생명과학에서 30년 동안 합성신약 연구를 진행했습니다. 행하는 과정에서 대한민국 제1호 FDA의 승인을 받은 팩티브 개발에도 참여를 했고 현재 LG화학에서 큰 매출을 일으키고 있는 당뇨병치료제인 제미글립틴의 개발에도 참여했습니다. 그 경험을 바탕으로 저희 동료들과 함께 2019년에 이노보테라퓨틱스를 창업을 하였습니다.Q. 신약 개발에서창업까지 이어지게 된 계기는?저희 창업멤버들의 가장 중요한 계기는 정말 변화하는 상황에서 저희들이 근무했던 전 직장은 큰 조직이고 그 변화에 대처하는 부분에 저희들이 약간의 어떤 이슈가 있었고요. 그 이슈 안에서 어떻게 하면 저희들이 환자들에게 더 좋은 기회 아니면 가치를 제공할까에 대한 고민을 통해서 저희들이 잘하는 분야인 합성, 생물학 그 다음에 양약 그리고 AI제너레이션 경영, 기획 이런 부분들이 모여서 저희들이 창업을 하게 되었습니다. 또한 가장 중요한 포인트는 대한민국의 신약 연구에 대한 지원들이 커졌고요. 예로는 국가신약개발사업단을 포함해가지고 국가적으로 이런 신약에 대한 연구를 지원했기 때문에 비록 저희들이 작은 수의 멤버지만 충분히 대기업에서 하지 못하는 부분들 그런 부분들도 속도감 있게 저희들이 해낼 수 있을 거라는 어떤 기대 또는 자신감 이런 부분들이 저희들이 창업을 하게 된 동기입니다Q. AI 핵심 플랫폼 딥제마에 대해서?딥제마(DeepZema) AI플랫폼은 신약후보물질을 도출하고 최적화하는 최적의 웹 기반의 신약 개발 발굴 플랫폼입니다. 다양한 AI 신약 개발업체들이 존재하는데 딥제마는 웹 기반이기 때문에 연구자들 모두가 즉각적으로 자기의 컴퓨터를 가지고 활용할 수 있습니다. 그러므로 실시간으로 저희들이 디자인하고 합성한 물질들에 대한 평가 그런 부분들이 소통이 되기 때문에 저희들은 가장 적은 비용으로 훌륭한 신약개발 후보물질을 도출할 수 있는 그런 부분이 다른 신약 개발업체와는 다른 합성신약 연구에 특화되어 있는 기술이라고 할 수 있겠습니다.Q. 다른 업체의 AI 기술 대비 비교우위인 점은?딥제마를 설명드리면 일단 AI부터 잠깐 설명을 드려야 되는데 AI는 크게 두 개로 나눠진다고 볼 수 있습니다. 딥러닝 베이스드 빅데이터 중심의 AI가 있고 생성형 AI라고 하는 대표적인 ChatGPT로 대변될 수 있겠는데 그런 두 개의 영역이 있습니다. 그래서 이 두 부분의 영역이 현재 글로벌 제약회사나 아니면 많은 부분들이 AI를 활용한다고 할 때 두개를 동시에 하고 있습니다. 그렇지만 사람들이 기대하는 건 ChatGPT로 대변되는 생성형 AI가 정말 저희들이 기존까지 도전하지 못했던 신약의 분야의 성공을 갖다 줄 것이라는 기대가 있는데 ChatGPT도 보시면 거짓말이 너무 많고 아직은 정확하지 않은 어떤 답을 주고 있기 때문에 아직은 신약개발이라는 굉장히 복잡한 연구계가 필요한 시스템 안에서는 좀 약한 것 같고요. 그래서 딥제마는 빅데이터 기반 딥러닝 기반의 저희들이 기존의 연구해왔던 데이터들, 기존의 인류가 합성했던 물질들, 그 물질에 대한 모든 약효 아니면 독성 그리고 임상에서의 경험들 이 축적된 경험들을 다 저희들이 담아서 그 부분들을 다른 회사와는 다르게 다른 회사들은 대부분 AI 하는 사람과 그리고 바이올로지 하는 사람들이 구별돼 있습니다만 이 부분을 한꺼번에 녹여낼 수 있는 방법은 웹 기반 베이스로 합성하는 분이든 아니면 바이오연구자든 약리연구자든 아니면 경영자든 누구든 이 딥제마라는 플랫폼에 들어가서 저희들이 만들어진 물질에 신약개발 후보물질로서의 어떤 가능성에 대해서 매일매일 점검 가능하고 그렇기 때문에 저희들은 신약개발의 높은 실패 확률을 저희들은 줄여서 좀 속도감 있게 신약개발 연구를 한다는 것이 이노보테라퓨틱스가 가진 딥제마 AI 플랫폼의 강점이라고 할 수 있겠습니다.Q. AI플랫폼을 통해서 만들어진 후보물질들은 어떤 강점을 가지고 있나요?저희들이 면역질환으로 미국에서 임상 상을 진행하고 있는 INV-101 과제가 있습니다. 이 과제의 분자 타겟은 PYGL이라는 아주 새로운 타겟입니다. 그렇기 때문에 저희들은 기본적으로 퍼스트인클래스를 추구하고 있고요. 퍼스트인클래스를 하는 이유는 기본적으로 실패할 확률은 높을 수는 있으나 기회가 훨씬 크다고 생각하고 있고 현재 기존의 약이 출시되고 있고 기존의 항체신약이 존재하는 분야에서 합성신약이 출시됐을 때의 어떤 사업성 이건 분명히 존재합니다. 그 중에서도 퍼스트인클래스를 하게 되면 환자들에게 충족시키지 못한 미충족의료를 해결할 수 있는 다양한 방법이 존재합니다. 단독 요법도 될 수도 있고 그렇지만 기존에 나온 약과의 병용요법도 될 수 있고 특히 INV-101 같은 과제의 같은 경우는 IBD 질환을 저희들이 분석을 했을 때 여전히 환자들에게 드려야 될 가장 큰 가치는 안전한 약물이다. 그리고 복용하기에 편한 방법이 되어야 된다 이런 판단을 가지고 저희들이 경구용으로 가장 안전한 약물을 개발하고 있는 중입니다. 충분히 안전성과 유효성만 검증이 된다면 이 IBD 질환 시장에서 새로운 게임 체인저가 되지 않을까 그런 기대를 갖고 진행을 하고 있습니다.Q. 합성신약에 집중하는 이유와어떤 강점을 갖고 있기에 주목하는지?저희들이 합성신약에 집중한 이유는 합성신약이 인류가 신약개발을 시작할 때부터 가장 많은 데이터와 경험들을 가지고 있습니다. 그 부분을 저희들이 딥제마에 담았고 합성신약은 다른 항체시장이나 다른 모달리티 shRNA와는 다르게 저희들 인체 어디에도 보낼 수가 있습니다. 그런 부분들이 저희들이 합성시장을 집중한 이유고 가장 중요한 것은 현재 합성신약을 하는 업체들이 굉장히 많이 줄어들고 있고 새로운 모달리티에 집중하는 것보다 저희들이 잘하고 있는 영역 성공을 해왔던 영역에서 저희들이 도전을 하는 게 벤처로서의 어떤 가능성을 더 높이는 방법이라서 AI 기반 합성 신약 벤처가 되기위해 창업을 했습니다.Q. 어떤 부분의 경쟁력을 강조하고 싶으신지?저희 회사의 미션에도 나와 있지만 안정적인 삶을 영위하려면 기본적으로 신약개발에서 가장 큰 이슈 중에 하나는 약가입니다. 약가가 사실은 항체신약이 됐든 ADC 신약이 됐든 아니면 유전자 치료제가 됐든 너무 높아지는 경향들이 보입니다. 그런 부분의 영역들이 약가가 높아지는 이유는 다양한 요인들이 존재하겠지만 기본적으로 생산단가가 높은 것, 그리고 임상의 비용이 더 크게 드는 점, 그런 부분들이 아마 약간 반영돼 있다고 생각하고요. 그렇지만 현재 전체 약의 시장을 보면 여전히 합성신약의 매출이 더 높고요 거의 60 대 40 정도로 아직은 합성신약의 전체 약에서 차지하는 매출이 더 크다고 저희들은 판단하고 있고 그 안에서 저희들은 가장 효율적이면서 모든 인류가 함께 쓸 수 있는 적절한 약가를 추가하기 위해서 저희가 합성신약을 하고 있고 합성신약은 여전히 다른 모달리티들이 충분히 난치성 질환과 희귀질환에서 성공을 하겠지만 그런 분야에서도 그런 부분이 성공하더라도 저희 합성신약은 기회의 요소가 있다고 저희들은 생각을 하고 열심히 연구를 하고 있습니다.Q. 주요 파이프라인 진행 상황이 궁금합니다.저희들이 제일 처음에 과제를 진행했던 INV-101 과제는 현재 자가면역질환인 IBD질환으로 임상을 미국에서 진행하고 있습니다. 이 분자 타겟은 PYGL이라는 신규 타겟으로 현재까지의 연구결과를 보면 상당히 안전한 어떤 프로파일을 보여주는 합성신약개발 후보물질입니다. 현재 국가신약개발사업단의 지원을 받아 미국에서 임상 1상을 진행하고 있고요. 이 과제의 INV-101 같은 경우는 기존 항체치료제들이 갖고 있는 항체들은 일반적으로 반복적 사용 시 중화항체가 생성되면서 약효가 사라지는 이벤트들 그리고 현재 출시되어 있는 S1P1 아고니스트 라든가 아니면 JAK 억제제들이 시장에 출시는 되었으나 출시된 이후에 더 높은 리스크의 부작용의 보고들 때문에 아직 시장으로 제대로 진출하지 못하고 있습니다. 그런 부분에서 저희들이 판단하는 부분은 안전한 자가면역질환치료제가 있다면 충분히 시장성과 환자들에게 가치를 제공할 수 있다고 판단했기 때문에 지금 진행하고 있고 임상개발이 지금 순항 중이라고 생각하고 있습니다.Q. 면역질환의 적응증 확장 계획은?자가면역질환을 저희가 첫 과제로 시작한 이유는 자가면역질환같은 경우 적응적 확장이 용이하기 때문입니다. 적응증 확장을 할 때 가장 기본이 되는 것은 위험효과비(Risk-Benefit ratio)로 그 안정점이 넓을수록 충분히 저희들이 도전할 수 있는 질환의 영역이 넓어지게 되고요. 지금 TNF-α 억제제인 휴미라, 엔브렐 같은 항체 약물들이 RA로 승인을 받은 이후 자가면역질환인 궤양성 대장염 정도까지만 허가를 받았습니다. 그 이유는 더 심각한 질환인 다발성경화증 루프스 같은 자가면역질환에 효능이 없었기 때문입니다. 또한 JAK 억제제 같은 경우에도 RA로 승인을 받고 추가적인 적응증을 확정을 했으나 궤양성 대장염 종류만 허가를 받았지 나머지 질환에서는 부작용 때문에 허가를 받지 못한 상황입니다. 그렇지만 저희들이 하고 있는 INV-101 같은 경우는 현재 안전성과 위험의 비율이 지금 한 180배 정도로 굉장히 넓은 영역을 갖고 있고 저희들이 지금까지 연구한 바에 따르면 궤양성 대장염보다 더 심각한 질환인 최소한 건선까지는 저희들이 확장 가능하며 더 마일드한 질환인 아토피까지도 저희들이 도전해 볼 수 있지 않을까라고 생각하고 있습니다.Q. 타임라인을 포함한 파이프라인 확장의 전략은?전체 신약개발에는 막대한 비용과 개발기간이 필요하다는 건 다 아시고 계신 상황인데 저희 INV-101 같은 경우는 기본적으로 그 유효성을 검증하기 위해서는 임상 2상을 진행해야 합니다. 그렇기 때문에 거기까지는 저희 대한민국에 있는 벤처라도 충분히 국내든 해외든 충분히 저희들이 임상을 진행할 수 있는 자금과 시간적 여유는 부여 받았다고 생각하고 있고요. 그리고 저희들이 두 번째로 가고 있는 과제가 INV-001이라는 과제가 있습니다. 그 과제 또한 퍼스트인클래스 과제고 현재 저희들이 약간 약물 재창출 느낌으로 저희들이 용도특허를 확보하여 한국에서 임상 2상을 하고 있습니다. 한국에서 임상 2상을 하면 그렇게 나온 결과를 따라서 공동연구를 통해 허가까지 트랙을 진행할 수도 있고 그 어떤 결정은 전부 회사 내에서의 자금 여력과 임상비용의 어떤 분석을 통해서 저희들이 결정할 판단이라고 생각하고 있습니다. 나머지 저희들이 전임 임상을 하는 과제들 연구과제들 그런 부분들에서 벤처가 지금 할 수 있는 최선의 방법은 저희 생각으로는 저희들이 생존해야 되는 게 1번이고 그 생존 안에서 저희들이 사업적 성과를 도출해야 되기 때문에 저희들의 파트너는 항상 지속적으로 찾고 있고 현재 이노보테라퓨틱스는 미국에 한 1명의 BD가 있고 한국에 한 명의 BD가 있습니다 그래서 이 두 분의 BD가 시간 자지 않고 세계 글로벌 파트너와 지금 저희들이 협업을 하고 있고요. 협력을 하고 있고 지금 한 30군데의 파트너와 얘기를 하고 있는 상황입니다 INV-101과 INV-001에 관심을 가지고 있는 회사들이 많기 때문에 충분히 저희들이 안에서 양사가 할 수 있는 부분에서 최대한 좋은 방안을 서로 합의를 이루어가지고 저희들이 신약개발을 진행하려고 하고 있습니다.Q. 진행중인 파이프라인 외의 계획이 있다면?이노보테라퓨틱스는 자가면역질환, 염증성질환 그리고 섬유화질환, 항암 영역에서 저희들이 연구를 진행하고 있습니다. 왜 그 세 영역을 저희들이 집중했냐면 그 부분이 가장 환자에게 드려야 될 어떤 미충족 의료 수요가 많고 그리고 글로벌 파트너가 가장 요구하는 질환영역이라고 저희들은 판단하고 있고 그런 부분들은 결과로서 지금 증명되고 있습니다. 그 안에서 지금 먼저 설명드렸던 임상진행하고 있는 INV-101과 INV-001은 염증성 자가면역질환과 섬유화 질환을 하고 있고요. 그리고 그 사업을 강화하기 위해서는 추가적인 자가면역질환인 과제로서 저희들이 INV-008도 IBD질환 연구 개발을 하고 있고 그리고 섬유화 질환은 INV-002, INV-005라는 추가적인 파이프라인을 저희들이 확보하고 있습니다. 그 뒤에 항암은 아직 정규 코드를 받은 과정에는 없지만 항암 분야도 저희들은 가급적 퍼스트인클래스를 목표로 하여 한 열 개의 과제를 지금 탐색 연구를 하고 있고 몇몇 타겟은 지금 선도물질 정도 수준까지 와 있습니다. 그러므로 아마 저희들이 시간을 좀 가지게 된다면 매년 10개의 연구과제, 임상과제를 진행하는 그런 바이오벤처가 되도록 노력하고 있습니다.Q. 앞으로 회사의 사업 방향은?지금 질문 주신 모든 분야를 저희들이 고민을 하고 있고 저희들이 창업을 하면서 정말 바이오 벤처 업계가 상당히 저희 투자자들과 그런 부분들에게 실망을 많이 시켜드린 부분이 없지 않아 있습니다. 그런 부분들 때문에 저희들은 창업을 하고부터 어떻게 하면 사업적으로 성과를 낼 수 있고 그 기간을 면밀히 분석을 하고 그리고 그것들이 저희들이 허황된 어떤 계획이 아니고 현실 가능한 계획을 짜기 위해서 정말 저희들은 노력을 했습니다. 그 부분들이 지금 저희들이 하고 있는 부분이고요. 그에 크게 일조한 건 딥제마라고 하는 AI플랫폼이 저희들이 숱하게 반복하는 오류를 많이 줄여줬고 그런 부분들이 연구비를 아껴줄 수가 있었고 그런 일정 부분들이 저희들이 연구 생산성 측면에서라도 지금 임상을 하고 있는 저희들이 창업을 한 지 이제 겨우 4년 반쯤 지났습니다. 4년 반 동안 임상 2상을 진행하고 임상 1상을 진행하고 전임상을 두개를 진행하고 연구 세 개, 탐색 연구를 한 10개는 진행할 수 있는 그런 벤처가 되었다는 건 저희들이 크게 잡았던 미션인 재무적으로 안전한 그런 회사를 만들기 위해서 저희들이 노력하고 있고요. 그런 재무적 안정성을 하기 위해서 저희들은 시리즈 A를 일단 2019년 창업하면서 배급을 했고 2021년 정말 투자하기에 어렵다고 했지만 저희를 믿어주시는 투자자분들과 함께 저희들이 시리즈 B 300억을 했습니다. 그래서 저희들 계획으로는 일단 기본적으로 필요한 저희들의 성과를 내고 연구와 개발 과제 고도화를 위해서 저희들이 올해 프리IPO를 계획하고 있고 이런 부분들이 일정 달성하게 된다면 아마 내년이나 후년에는 충분히 IPO 시장에 한번 도전해 볼 계획이고요. 그런 부분에서 저희들이 지금 하고 있는 과제들 자세히 보시면? 저희들이 임상비가 크지 않는 임상을 하고 있다는 부분들은 어찌 보면 저희가 약간 임상적으로도 비용절감과 저희들의 목표 달성을 일치시켰다고 보시면 되겠습니다.Q. 이노보테라퓨틱스를 한 단어나 문장으로 표현한다면?신약개발 경험과 속도를 가진 초고속 합성신약개발 회사입니다. 저희 이노보테라퓨틱스의 구성원들은 신약개발에 허가까지 받는 경험들도 가지고 있고 딥제마라는 AI플랫폼을 가지고 있기 때문에 실질적으로 한국 바이오벤처 중에 성과를 내는 그런 기업이 되기 위해서 노력하겠습니다.

메디칼타임즈=문성호 기자팜젠사이언스는 AI 플랫폼 기반의 혁신신약개발 기업인 아이겐드럭과 인공지능을 활용해 염증성장질환(Inflammatory Bowel Disease, IBD)을 포함한 자가면역질환 신약 개발을 위한 공동연구 계약을 체결했다고 28일 밝혔다.이번 공동연구는 아이겐드럭이 보유한 인공지능 신약개발 플랫폼인 약물 타겟 상호작용 예측 모델(EnsDTI), 인체 내 간독성 예측 모델(SSM), 자기지도학습 신약개발 모델(TriCL)을 활용해 자가면역질환 유효물질을 발굴하는 것을 목표로 한다. 아이겐드럭은 AI를 기반으로 도출된 신규한 화학구조의 후보 물질을 제안하고, 팜젠사이언스는 제안된 후보 물질에 대한 합성 및 효능 검증을 진행한다.그 중 SSM은 약물의 독성 원인 부위를 예측하여 인체 내 간독성을 예측한다. TriCL은 인공지능 자기지도학습 기술 중 하나로, 모델의 일반화를 높이고 데이터 부족을 보완하여 예측 모델의 정확성을 향상시키는 인공지능 기술이다.아이겐드럭은 인공지능 분야의 석학인 서울대 김선 교수(컴퓨터공학부 생물정보 및 생명정보연구실)가 2021년에 창업한 AI 플랫폼 기반의 혁신신약개발 전문기업이다. 팜젠사이언스 관계자는 "공동연구는 제약바이오협회가 주관하는 인공지능 활용 신약개발 사업에 선정된 바 있다"면서 "아이겐드럭이 보유한 고도화된 AI플랫폼을 팜젠사이언스가 개발 중인 소화기신약에 접목함으로써 차별적 혁신 소화기신약 개발을 앞당기겠다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=황병우 기자삼양홀딩스 바이오팜그룹(부문)은 에이조스바이오와 핵산전달체용 양이온성 지질 개발을 위한 공동연구개발 계약을 판교 삼양디스커버리센터에서 체결했다고 19일 밝혔다.에이조스바이오와 삼양바이오팜은 19일  장기공동연구계약 체결했다고 밝혔다두 회사는 지난해 3월 핵산전달체용 양이온성 지질 개발을 위한 AI 신약 플랫폼 구축에 대한 공동연구협약(MOU)을 체결하고 AI 모델 'AiLNPTS'를 구축한 바 있다.AiLNPTS는 핵산전달체용 양이온성 지질에 대한 방대한 양의 기존 연구 문헌, 실험 데이터 등을 기반으로 반복적인 AI 딥러닝(컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석해 학습하는 기술)을 통해 완성됐다.이번 공동연구개발은 'AiLNPTS'를 활용해 핵산전달체의 핵심 조성물 중 하나인 양이온성 지질을 발굴하는 것이 목표다.에이조스바이오가 개발한 AiLNPTS는 양이온성 지질의 치환기를 부분적으로 설계해 기존 데이터에 국한되지 않고 완전히 새로운 구조의 양이온성 지질을 발굴하는 기술이다.AI 모델을 활용하면 다양한 구조의 양이온성 지질 후보물질을 발굴할 수 있으며 실험 결과에 대한 학습 고도화를 통해 정확한 효능 예측 등 효율적 연구가 가능하다.이번 공동연구개발 계약에 따라 에이조스바이오는 기존 문헌과 연구 데이터를 기반으로 AI 기술을 활용해 신규 양이온성 지질 후보 물질을 제안하고, 삼양홀딩스 바이오팜그룹은 에이조스바이오가 제안하는 후보 물질을 검토, 선별해 합성 실험 연구, 제형화, 효능 검증 등을 진행한다.아울러 양사는 공동 개발한 AI 모델 AiLNPTS 및 양이온성 지질 원료 물질에 대한 특허 출원 등도 협력할 예정이다.삼양홀딩스 바이오팜그룹 조혜련 연구소장은 " 에이조스바이오와의 장기적인 파트너십을 통해 AI 플랫폼을 지속 학습시켜 효능 예측 모델을 고도화할 것"이라며 "AI 플랫폼 접목으로 삼양홀딩스의 독자적 약물 전달 기술 'SENS 플랫폼'을 발전시켜 환자의 삶의 질을 향상시키는 치료제를 지속 개발할 것"이라고 밝혔다.이어 에이조스바이오 신재민 대표는 "삼양홀딩스 바이오팜그룹과의 장기적인 파트너쉽은 에이조스바이오의 인공지능 플랫폼(iSTAs)에 대한 혁신성과 사업적 확장성을 보여주는 사례로 양사 협력으로 환자와 의료인에게 필요한 치료제 개발에 기여할 것"이라고 덧붙였다.  

메디칼타임즈=황병우 기자"바이오 분야에서 고정관념이 있으면 새로운 것을 만들지 못한다고 생각한다. 그런 면에서 인공지능은 선입견이 없고 연구자의 기존 생각을 깰 수 있을 것으로 전망한다."의료산업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)의 중요성과 활용도가 증가하면서 신약개발분야도 AI를 이용한 시도가 점차 늘어나고 있다.본격적으로 AI임상이 대두된 10년 전과 비교해 기술이 발전하면서 고효율, 저비용이라는 강점이 각광받는 모습. 또 기존 제약사와 AI신약 개발 전문회사와의 협업은 물론 자체 신약 개발에도 이용되고 있다.지난 2016년 창업한 에이조스바이오 역시 독자적인 인공지능 플랫폼 기반 모델을 개발하고 신약 후보물질 발굴하는 등 실질적인 영역에서 적극적으로 활용하고 있다.(왼쪽부터) 맹재열 전무, 박정현 이사특히, 에이조스바이오 맹재열 전무와 연구를 담당하는 박정현 이사는 인공지능이 가진 편의와 효율뿐만 아니라 시각 측면에서도 활용가치가 높을 것으로 평가했다.에이조스바이오라는 사명은 '만능촉매, 만능 의약'이라는 뜻의 AZoth를 어원으로 삼고 있어 회사가 가진 AI 플랫폼에 가진 기대감을 이름에서부터 엿볼 수 있다.박 이사는 "기존의 연구에서 특정한 타깃을 찾고 싶은 경우 시퀀스 정보를 알고 있더라도 몇 십 만개가 되기 때문에 사실상 불가능한 부분"이라며 "인공지능이 없이 그냥 연구를 했다면 시도조차 못했거나 굉장히 긴 시간이 필요했을 것"이라고 설명했다.이 같이 현장에서 신약개발에 인공지능의 활용은 더는 미래가 아닌 현재 피부로 느끼고 있다는 의미.AI신약개발은 약 10년 전부터 시작돼 최근 투자금액의 급격한 상승세를 보이며 올해는 45억 달러(한화 약 5조3500억)에 이를 것으로 평가받고 있다.이같이 신약개발에서 AI의 활용은 최근 R&D비용 10억달러당 신약개발수가 2009년 0.9개에서 2019년 0.3개 수준으로 급격히 떨어졌다는 점과 FDA 승인 신약 1개당 개발비용인 평균 26억 달러가 들어가고 소요시간이 10년이 넘는다는 부분과 맞닿아있다.현재 에이조스바이오는 이미 개발한 인공지능 신약개발 플랫폼과 적용 전략을 통해 이미 여러 제약 회사와 협업하는 것은 물론 자체적인 탐색을 거친 후보물질을 통해 신약개발이라는 투트랙 전략을 구사하고 있다.맹 전무는 "질환을 일으키는 것으로 알려진 단백질은 5000~7000개 정도 되지만 약으로 개발할 수 있는 타깃은 약 500개 정도에 불과하다"며 "타깃을 발굴하기 위한 연구가 꾸준히 이뤄지고 있고 정보를 활용해 신규물질을 찾아낼 수 있다는 점에서 강점이 있다는 생각이다"고 밝혔다.맹 전무의 말처럼 신약 개발 초기인 탐색 단계에서 선도물질(신약 후보 물질)을 발굴의 경우 기존 방식으로는 수십 명이 수년간 분석해야 하지만 AI 플랫폼을 활용하면 이런 탐색 시간을 몇 달로 줄일 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.이런 점에서 에이조스바이오 역시 사업적인 부분에서 기회를 만들 수 있는 여지가 충분히 있다는 것.또 에이조스바이오는 단순히 인공지능 플랫폼을 이용해 선도물질 발굴을 돕는 것 외에도 자체적인 파이프라인을 확보해 전임상 및 임상시험을 진행 중에 있다.그 중 독자 개발한 인공지능 모델(AiCPP)과 그 모델을 활용해서 발굴한 세포 투과 펩타이드(Cell Penetrating Peptide, 이하 CPP)의 경우 세포 투과성이 우수하며 소포체(ER)에 선택적으로 전달하는 특성이 있는 것이 확인됐다.(왼쪽부터) 맹재열 전무, 박정현 이사이와 함께 T-세포 항원 펩타이드 및 siRNA의 안전한 약물 전달체로 사용할 수 있음을 실험으로 검증한 상태다.박 이사는 "CPP는 약물전달체로서 mRNA/siRNA 등 핵산전달체로 각광받고 있는 나노소자나 바이러스벡터에 비해 안전성, 보관 및 생산비용에서 장점이 있는 기술로 기대된다"고 밝혔다.다만, AI 기술이 가진 어려움도 존재한다. 연구단계에 활용되기 때문에 제도적으로 부딪히는 부분은 없지만 바이오 분야의 특성상 꾸준히 요구되는 검증에 대한 준비를 해야 하기 때문이다.맹 전무는 "한편으로는 바이오나 제약은 검증이 계속 요구 되는 만큼 AI이외에 내부적인 연구진과 협업으로 메우기 위한 노력도 병행되고 있다"며 "현재로서는 리서치를 기반으로한 기술적인 부분을 주고받으면서 수익을 창출 할 수 있는 부분에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.끝으로 박 이사는 AI플랫폼이 활성화 되면서 그동안 연구단계에서 가진 의구심을 걷을 수 있을 것으로 전망했다.박 이사는 "기존에는 AI에 대한 의구심이 있었고 직접 연구를 해서 결과물을 얻는 게 중요하다고 생각했지만 지금은 고정관념이었다고 생각한다"며 "사람은 경험을 기반으로한 선입견이 있는데 인공지능은 그런 시각이 없이 접근한다는 점에서 기존에 찾지 못한 기회를 볼 수 있을 것으로 본다"고 말했다.그는 이어 "결국 인공지능이 연구자가 가진 고정과념을 깰 수 있는 기회를 잡는 것이 중요할 것으로 본다"며 "앞으로 이러한 부분에서 활용 가치가 올라갈 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=황병우 기자와이바이오로직스는 미국 바이오 벤처 큐어에이아이(KURE.AI)와 손잡고 차세대 항암 신약 물질 발굴에 나선다고 22일 밝혔다.두 회사는 공동연구개발을 위한 MOU(사전양해각서) 체결을 통해 ▲CAR-T 기반 세포치료제 개발 ▲세포치료제와 항체치료제의 병용요법 개발 ▲인공지능 기반의 항암 표적 발굴 및 항체치료제 개발 등의 연구 개발을 모색한다.특히, 이번 MOU는 국내를 대표하는 항체신약개발 전문기업인 와이바이오로직스와 인공지능(AI)을 기반으로 세포 치료제를 개발하는 혁신 바이오 벤처의 결합에서 의미가 있다는 평가다.와이바이오로직스는 지난 2007년 회사 설립 이후 다양한 기업들과 오픈 이노베이션 및 라이선스 아웃(L/O)을 통해 신약개발 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다.지난 2020년 12월에는 레고켐바이오와 공동 연구개발한 ADC 신약 후보물질로 약 3억 달러 규모의 기술수출을 성사시켰으며, 지난해에는 유럽의 빅파마인 피에르파브르에 항체약물 YBL-003의 기술 이전을 성공한 바 있다.와이바이오로직스 박영우 대표는 "최근 신약 개발과정에서 AI플랫폼이 적극적으로 활용되고 있다"면서 "큐어에이아이와의 협업을 통해 신약 개발에 더욱 박차를 가할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.한편, 큐어에이아이는 세계 최고의 병원 중 한 곳으로 꼽히는 Mayo Clinic의 황태현 교수와 Cleveland Clinic의 데이비드 왈드 교수, University of Cambridge의 한남식 교수가 공동창업한 AI 기반 세포치료제 기업이다.큐어에이아이는 다른 CAR-T 치료제에 비해 배양시간이 월등히 짧아 빠른 연구 개발이 가능한 CAR-T 제조 플랫폼을 비롯해 AI를 활용한 신규표적 및 바이오마커 발굴 등 혁신적 바이오 연구에 집중하고 있다. 

메디칼타임즈=문성호 기자 SK케미칼은 신약 개발 기업인 심플렉스와 연구 개발 계약을 체결하고 신약 후보 물질 탐색에 나선다고 29일 밝혔다. SK케미칼과 AI 신약 개발 기업 심플렉스가 공동 연구 개발 계약을 체결하고 공동으로 신약 개발에 착수했다. SK케미칼 김정훈 연구개발센터장(사진 우)과 심플렉스 조성진 대표이사 (사진 좌)가 악수를 나누고 있다. SK케미칼은 2019년 스탠다임과 공동 연구를 시작으로 디어젠, 닥터노아 등 다수의 AI 관련 기업과 협력을 통해 국내 제약사 중 가장 활발한 오픈 이노베이션 전략을 펼치고 있는 상황. 이번 계약에 따라 양사는 특정 적응증 및 타겟 단백질에 대한 새로운 구조의 약물을 발굴해 나갈 계획이다. 심플렉스가 신약 후보물질을 발굴하면, SK케미칼이 이를 검증하고 임상 등 상용화 절차를 진행하게 된다. 이 과정을 통해 도출된 신약 후보물질에 대한 지적재산권은 양사가 공동으로 소유하고, 판권 등 라이선스는 SK케미칼에 독점적으로 귀속된다. SK케미칼 김정훈 연구개발센터장은 "심플렉스의 경우 AI플랫폼 결과가 도출되는 과정까지 상세히 확인이 가능하며, 신약 개발 전문 인력을 다수 보유하고 있다는 점에서 보다 빠르고 효율적인 신약 연구개발 프로젝트가 진행될 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=문성호 기자 SK케미칼 전경이다. SK케미칼은 스탠다임의 AI플랫폼 기술을 이용한 공동연구를 통해 류머티스 관절염 치료 물질을 발굴하고, 이에 대한 특허를 출원했다고 7일 밝혔다. SK케미칼은 지난 2019년 오픈 이노베이션 T/F를 신설하였고, 내부에 축적된 신약 개발의 역량을 기반으로 더욱 다양한 후보물질을 효과적으로 발굴하기 위해 국내 유수의 빅데이터 연구진 및 인공지능(AI) 전문업체들과 손을 잡고 신약 개발을 추진해왔다. 이에 따라 같은 해 7월 AI기술을 이용한 신약 개발의 선두주자인 스탠다임과 치료제 개발을 위한 공동 연구 계약을 체결했다. SK케미칼은 비알콜성 지방간과 류머티스 관절염 분야에서 새로운 치료제 발굴에 착수했으며, 1년여간의 노력 끝에 류머티스 관절염 치료 물질에 대해 특허 출원했다. 이번 특허 출원은 SK케미칼이 AI회사와 공동연구로 이뤄낸 첫 성과다. 이번에 쓰인 신약 재창출은 이미 특정 질환에 치료제로 사용됐거나 개발된 적이 있던 기존 약물로부터 새로운 질환의 효능을 발굴하는 신약개발 방법이다. 여기에 AI 기술을 적용하면 대규모의 임상 데이터에서 약이 효과적으로 작용하는 매커니즘을 보다 빠르고 효율적으로 찾아낼 수 있는 이점이 있다. 그래서 최근 치료제 개발에서 AI기술을 이용한 신약 재창출이 인기를 얻고 있다. 특히 코로나19의 치료제 개발로 각광받고 있는 기술이다. 신약 재창출 방식으로 이미 안전성이 확인된 약물 중에서 류머티스 관절염에 효과가 있는 약물을 발굴하였기 때문에, 통상적인 신약 개발보다 빠르고 효율적인 개발이었다는 게 업계의 평가다. 양사는 앞으로도 비알콜성지방간염과 류머티스 관절염에 대한 공동연구를 지속하여 신약 후보를 추가로 발굴할 예정이다. SK케미칼 김정훈 연구개발 센터장은 "신약 개발 역량이 외부의 고도화된 AI기술과 결합해 한 층 향상됐다"며 "다양한 분야의 기업 및 연구 센터 등과 오픈 이노베이션을 통해 난치성 질환에 대한 신약 개발을 이어나갈 것"이라 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자 한국콜마 계열사인 씨제이헬스케어가 AI(인공지능)를 활용한 항암신약 개발에 나선다. 씨제이헬스케어와 스탠다임은 AI플랫폼을 활용해 새로운 화합물 구조를 찾아내고 신약 물질로 개발할 계획이다. 씨제이헬스케어(대표 강석희)는 AI(인공지능) 기반 신약개발 전문기업 스탠다임(대표 김진한)과 항암신약 공동연구개발 계약을 체결했다고 17일 밝혔다. 이번 계약으로 스탠다임은 AI 플랫폼을 활용해 항암신약의 새로운 화합물 구조를 찾아내고, 씨제이헬스케어가 이 구조를 기반으로 물질 합성 및 평가를 진행해 2021년까지 후보물질을 도출할 예정이다. 하나의 신약을 개발하는 데에는 10년 이상의 시간이 소요되고, 많은 연구개발 비용이 투입된다. 최근 비용과 시간을 줄이는 대신 개발 성공률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 AI가 각광받으면서 국내외 많은 제약기업들이 AI 플랫폼을 활용해 신약 연구를 진행하고 있다. 씨제이헬스케어와 항암신약 연구를 진행할 스탠다임은 국내 독보적인 AI기술 보유 기업이다. 인공지능 기반 선도 물질 최적화 플랫폼인 스탠다임 베스트(Standigm BEST(R))를 보유하고 있고, 올해 3월 인공지능 기반 신규 적응증 및 작용기전 예측 플랫폼인 스탠다임 인사이트(Standigm InsightTM)를 출시하면서 신약개발 관련 기술을 고도화 하고 있다. 씨제이헬스케어는 올해 대한민국 30호 신약 케이캡정을 출시하며 위식도역류질환 시장에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 씨제이헬스케어는 신약개발 노하우와 인프라를 활용해 암, 간질환 신약 및 수족구백신 등 바이오의약품 파이프라인을 적극 늘리고 있다. 씨제이헬스케어 관계자는 "스탠다임과 AI기술을 활용해 혁신적인 항암신약 후보물질을 발굴, 기술수출 성과까지 창출할 수 있도록 연구역량을 집중할 것"이라고 말했다.