강연 장지돈 한국화학연구원 선임연구원
장지돈 한국화학연구원 선임연구원은 18일 'AI를 활용한 신약개발의 미래'를 주제로 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 인공지능(AI) 기반 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성(ADMET) 예측 플랫폼 'AI-Exp'를 소개하며 이같이 밝혔다.
장 연구원은 "AI-Exp는 'ADMET'를 사전에 예측해 임상 실패 확률을 줄이는 플랫폼"이라며 "기존의 비용·시간 부담을 줄이는 핵심 도구로 자리 잡을 수 있다"고 강조했다.
AI-Exp는 총 12종의 예측 모듈을 통합한 웹 기반 시스템이다. 이 중에는 심장독성, 간독성, 생식독성 등 5개 독성 예측 모듈과 혈뇌장벽(BBB) 투과성, 대사 안정성, CYP 효소(시토크롬 P450 효소군) 저해 등을 평가하는 5개 약동학 모듈이 포함된다. 분자 구조 유사도 기반의 화합물 설계 기능도 갖췄다.
심장독성 예측 모듈(hERGBoost)은 3개의 알고리즘으로 구성된 보수적 설계 구조를 갖춰 위양성 최소화를 통한 안전성 확보를 꾀했다. BBB 투과성은 분류·정량 모델로 구분해 활용 가능하며 생식독성·간독성 모델은 다중 학습과 앙상블 기법으로 성능을 높였다.
장 연구원은 "6월까지 누적 분석 화합물은 8000여개로 모든 모듈은 국제학술지에 발표된 최고수준(SOTA)의 알고리즘 기반"이라면서 "다양한 민관 프로젝트에서 실효성이 입증되고 있다"고 말했다.
AI-Exp는 사용자 인터페이스(UI) 측면에서 직관성도 갖췄다는 설명이다. 복수 모듈 동시실행, 결과 시각화, 유사 화합물 탐색 등의 기능을 갖춰 실험설계 및 후보물질 선별 과정에 활용도가 높다는 것이다.
장 연구원은 "AI-Exp는 단순 예측을 넘어 후보물질 설계, 스크리닝 전략 수립까지 가능한 종합 도구로 진화 중"이라며 "AI는 더 이상 보조 수단이 아닌 신약개발 파이프라인의 중심"이라고 강조했다.
특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자
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