[파이낸셜뉴스]  샤페론은 신약개발을 위한 인공지능(AI) 플랫폼의 고도화에 속도를 내고 있다. 샤페론은 자체 보유한 AI 신약개발 플랫폼 ‘에이든(AIDEN)’의 고도화를 위해 ‘약물-표적 상호작용 (DTI: Drug Target Interaction)’ 예측모델, ‘MHC-펩타이드 결합’ 예측모델 등을 설계하고 구현할 전문가를 영입했다고 12일 밝혔다. 샤페론이 영입한 AI 전문가는 ∆DTI 예측 모델과 MHC-펩타이드 결합 예측 모델의 데이터 전처리 및 시각화 ∆AI 모델의 설계 및 구현 ∆AI 데이터 학습 등 바이오 AI 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있다. 샤페론은 이번 전문가 영입을 통해 차세대 합성신약 뿐만 아니라 ‘나노 항체 (Nano Mab)’의 개발기간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이와 함께 약물반응 예측모델과 독성 예측모델 등의 알고리즘 성능을 향상시킴으로써 예측정확도를 한층 더 높여 나갈 계획이다. 샤페론은 AI 플랫폼 고도화를 통해 신규 파이프라인에 대한 선도물질 도출을 6개월 이내에 단축하고, 약물반응 예측률을 95% 이상으로 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 신약개발뿐 아니라 나노맵 항체치료제 개발도 가속화할 방침이다. 특히, 나노맵 신약개발 기술은 원하는 표적에 정확히 맞는 항체를 찾는 과정에서 많은 시간이 소요됐으나, AI 기술의 고도화를 통해 이 기간을 대폭 단축할 수 있게 됐다. 새로운 AI 플랫폼을 활용하면 나노맵의 핵심 부위를 최적화하는데 필요한 시간을 줄이고 정확성을 높일 수 있다. 기존에 수개월이 소요되던 작업이 3개월 이내로 단축돼 환자들에게 보다 신속하게 치료제를 제공할 수 있을 전망이다. 미국과 홍콩에 본사를 둔 ‘인실리코 메디슨(Insilico Medicine)’은 AI를 활용해 불과 46일 만에 신약 후보물질을 설계하고 합성하는 데 성공한 사례가 있다. 지난 2020년에는 AI로 개발한 신약 후보물질을 처음으로 임상시험에 진입시키는 성과도 거두었다. 인실리코 메디슨은 AI와 머신러닝을 활용해 만성폐질환 및 항암과 관련한 신약 후보물질을 개발을 전문으로 하는 회사다. 샤페론은 AIDEN을 활용해 올해 상반기에 기존 약물 대비 시험관내 염증복합체 억제기능이 100배 이상 우수한 화합물을 수십 종 확보하는 성과를 올렸다. AIDEN은 지난 15년간 축적해 온 염증복합체 관련 데이터와 전 세계 염증 관련 데이터를 기반으로 한 신약개발 플랫폼이다. 샤페론 관계자는 “AIDEN 플랫폼을 기반으로 향후 합성신약의 안전성과 유효성을 더욱 정밀하게 예측할 수 있도록 지속적으로 AI 기술을 고도화해 나갈 것”이라며 “이를 통해 경쟁사인 ‘사노피’의 ‘나노바디(NANOBODY)’ 기술을 능가하는 독자적 나노맵 개발을 가속화해 글로벌 최고 수준의 염증복합체 표적 신약개발 회사로 도약할 것”이라고 말했다. 그는 이어 “나노맵 개발에 필요한 표적-항체의 상호작용 예측, 결합력 예측, 항원 인식부위의 정밀한 예측 등을 위해 AI 플랫폼을 고도화하고, 다양한 적응증에 대한 나노맵 항체 치료제를 개발해 조기 기술이전 등 성과를 창출할 것”이라며 “최근 아프리카를 중심으로 확산되고 있는 엠폭스와 같은 바이러스 질환에도 나노맵 신약 개발 기술을 적용할 수 있어 신종 전염병에 대한 빠른 대응이 가능할 것”이라고 강조했다.  kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 자체 인공지능(AI) 플랫폼을 활용한 ‘약물 적응증 확장’을 전문으로 하는 기업 온코크로스가 오는 18일 상장을 예정했다. 기존 AI 신약개발 기업들이 후보물질 발굴 영역에 치중한데 비해, 온코크로스는 임상단계 이후의 '약물 적응증 확장'을 지원한다는 차별성을 보유한다. 이를 바탕으로 제약회사들이 비용과 시간을 절감하고 투자자본수익률(ROI)을 높이는 등의 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 온코크로스는 3일 서울 여의도에서 기업공개(IPO) 기자간담회를 열고 기업설명을 진행했다. 온코크로스가 차별점으로 내세운 '적응증 확장(Indication Expansion)'은 약물의 기존 치료목적 이외에 다른 질병이나 증상에 대한 효과를 추가적으로 허가받는 것을 의미한다. 대표적인 사례로는 잘 알려진 남성 발기부전 약물인 ‘비아그라’가 있다. 비아그라는 본래 심장병 치료를 목적으로 개발됐으나, 개발 중에 발기부전과의 연관성이 발견돼 적응증 확장이 됐다. 결국 비아그라는 기존목적(기존 적응증)이 아닌 적응증 확장을 통해 발견한 발기부전에의 효과성을 내세워 글로벌 블록버스터 약물로 거듭나게 된다. 온코크로스는 RNA 기반 AI 자체 신약개발 플랫폼 ‘랩터 인공지능(RAPTOR AI)’를 통해 제약회사의 적응증 확장을 돕는다. 제약사가 이미 적응증에 대한 정보를 보유하고 있는 경우에는 각 적응증에 대한 우선순위를 부여해주며, 신규 적응성에 대한 정보가 없는 제약회사에는 발견을 돕는다. 김이랑 온코로스 최고경영자(CEO)는 “RAPTOR AI만의 차별화된 경쟁력은 ‘양질의 데이터베이스’와 ‘전사체 데이터 분석 노하우’”라며 “온코크로스는 양질의 데이터를 다량 보유하고 있기 때문에 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 기존 전사체 분석의 한계를 AI기술 도입을 통해 극복했다”고 강조했다. 아울러 "자체 바이오연구소 및 동물 실험실을 보유해, 빠른 검증이 가능하다는 점도 경쟁력을 갖는 부분"이라고 첨언했다. 김형찬 온코크로스 최고재무책임자(CFO)는 “어떤 기저 없이도 새로운 적응증을 찾을 수 있다는 것이 우리 플랫폼의 강점”이라며 “대부분의 약물 개발은 타겟 단백질을 억제하고 병이 호전되는 기제를 취하지만, 온코크로스는 유전자 발현 패턴을 보기 때문에 기존에 알려지지 않은 타겟까지 발견할 수 있다”고 설명했다. RAPTOR AI의 비즈니스 모델은 ‘약물평가서비스’와 ‘공동연구개발’의 두 축으로 나뉜다. 김 대표는 “약물평가서비스는 제약바이오사에 AI플랫폼 서비스를 제공하는 형식으로서, 단기·안정적 수익실현이 가능한 일종의 ‘캐시카우’”인 반면 “공동연구개발은 제약바이오사의 약물후보물질에 대한 적응증 확장을 포괄한 중장기적 수익을 내며 리스크를 포함한다”고 설명했다. RAPTOR AI의 대표 성과사례(래퍼런스)로서 김 대표는 “국내외 다양한 기관들과 협업했으나, 중외제약과의 계약은 후속계약으로까지 간 드문 케이스”라며 “희귀질환 실험에서 좋은 결과가 나와 후속계약에 성공했다”고 했다. 온코크로스는 추가특허 등을 통해 약물의 독점판매기간을 연장할 수 있는 ‘에버그린 전략’에 초점을 맞춘다. 김 대표는 “신약개발에 평균 15년이 소요되지만, 시판된 후 독점판매 기간은 5년에 불과하다”며 “온코크로스는 경구약의 에버그린전략을 통해 적응증을 확장하며, 이는 기존 시장의 대표주자인 알테오젠이 주사제 위주로 하는 것과 가장 큰 차별점”이라고 강조했다. 온코크로스는 이번 상장을 통해 총 142만3000주를 공모할 예정이다. 주당공모가약은 1만100원에서 1만2300원 사이, 공모예정금액은 144억원에서 175억원 사이다. 온코크로스는 3일까지 수요예측을 마친 후, 오는 9일과 10일 사이 청약을 진행한다. 대표 주관사는 미래에셋증권이다. localplace@fnnews.com 김현지 기자

[파이낸셜뉴스]  리서치알음은 25일 신테카바이오에 대해 엔비디아도 탐내는 국내유일 AI신약개발 플랫폼 기업으로 성장성이 밝다고 진단했다. 이에 주가전망은 '긍정적', 다만 적정주가는 제시하지 않았다. 김재무 연구원은 “대규모 연산을 담당하는 AI 서버는 발열이 많기 때문에 열을 식히는 데만 전체 전력의 40%가 사용되면서 열 관리 기술 ‘액침냉각’에 관심이 고조되고 있다”라며 “ 동사는 이보다 더 뛰어난 개미집 구조의 자연대류 방식을 활용하는 데이터센터를 건립해 별도의 항습 장치 없이 가동하고 있다“라고 밝혔다. 그러면서 “이에 전력 사용량을 줄일 수 있었으며 비용도 절감했다”라며 “동사는 PUE(Power Usage Effectiveness 전력사용효율, 1에 가까울수록 고효율) 1.1 수준의 고효율 데이터센터를 운영 중이며, 해당 설계·컨설팅 비즈니스를 사업목적으로 추가할 계획에 있어 주목을 당부한다”라고 부연했다. 신테카바이오는 2009년 설립된 AI 신약개발 플랫폼 기업으로 2019년 12월 코스닥에 상장됐다. 동사는 신약개발 전 주기에 AI를 적용한 플랫폼 구축을 목표하고 있다. 단백질-화합물 상호작용을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하고 예측하는 인실리코(in-silico) 기술에 딥러닝(Deep learning)을 접목해 기존의 후보물질 발굴 프로세스보다 속도와 성공률을 높였으며, 이를 기반으로 후보물질을 발굴하거나 고객의 필요에 따라 선도물질도출 및 최적화, 후보물질 적응증 확장 외에도 다양한 솔루션을 제공한다. 여기에 동사는 대규모 연산을 처리할 수 있는 고효율 슈퍼컴퓨팅 인프라를 보유했으며, 합성신약 및 바이오신약(면역항암제,CAR-T) 개발 플랫폼 외에도 신약 개발에 필요한 다양한 플랫폼을 확보하고 있다 AI를 활용하면 신약개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있다. 이에 최근 글로벌 제약사 외에도 빅테크 기업들도 AI 신약개발에 적극 뛰어들고 있다. 실제 이들은 M&A, 협업을 통해 타겟 발굴 후보물질 도출 임상시험 기존 약물용도 변경 등 다양한 분야에서 AI 기술을 적용하고 있다. 구글의 모회사 알파벳은 2021년 AI신약개발 기업 Isomorphic labs를 설립했으며, 올 1월 글로벌 제약사인 일라이릴리, 노바티스와 저분자 화합물 발굴 계약을 체결했다. 지분투자도 활발하게 이뤄지고 있다. 엔비디아는 지난해 7월 리커전(Recursion)에 5,000만 달러를, 같은 해 8월 비상장 기업인 제네시스 테라퓨틱스(Genesis Therapeutics)와 슈퍼루미날 메디슨(Superluminal Medicines)에 투자했다. 여기에 올 1월 JPM 2024 헬스케어컨퍼런스에서 생성형AI 신약개발 플랫폼인 BioNeMo 클라우드 서비스를 공개하기도 했다. 김 연구원은 “이와 같이 글로벌 빅테크 기업들이 AI 신약개발에 대규모로 투자하거나 관련 기업과 협력하는 사례가 증가하고 있다”라며 “이와 같은 트랜드 속 동사의 신약개발 플랫폼도 본격적으로 수익화가 가능하다고 판단된다”라고 언급했다. 여기에 최근 노보 노디스크는 AI를 활용한 신약개발 속도를 높이기 위해 프랑스 에비덴(Eviden)과 엔비디아의 신형 칩을 탑재한 슈퍼컴퓨터 생산 계약을 맺었다. 이와 같이 대규모 연산을 위한 인프라 투자는 필수적이다. 리서치알음에 따르면 동사는 바이오 정보 분석에 특화된 슈퍼컴퓨터(MAHA Supercom) 3300대를 보유했으며, 상반기 5000대까지 늘릴 계획이다. 지난해 말 준공한 ABS(AI Bio Supercom)센터에는 1만대까지 호스팅이 가능하며, 수요에 따라 2센터, 3센터 건설 및 고성능 칩을 추가해 컴퓨팅파워를 지속적으로 향상시킬 예정이다 한편 IFRS 연결기준 2023년 동사의 영업실적은 매출액 1.2억원(-49.4%, YoY), 영업이익 -112억원(적자지속, YoY)을 기록했다. 리서치알음은 여전히 적자를 기록하고 있으나 4분기 DMC 서비스 매출을 기록한 점은 긍정적이라고 봤다. 이를 시작으로 동사의 플랫폼 매출이 점진적으로 증가할 전망이다. 여기에 감사의견 ‘적정’을 받아 시장에서의 우려도 씻어냈다는 평가다. 김 연구원은 “IFRS 연결기준 2024년 동사의 영업실적은 매출액 26억원(+2011.4%, YoY), 영업적자 -82억원(적자지속, YoY)으로 추정된다”라며 “올해는 AI 신약개발 플랫폼 상업화의 원년이 될 것으로 판단된다. 본격적으로 클라우드 서비스를 출시해 마케팅을 진행중이기 때문”이라고 말했다. 그러면서 “동사는 DeepMatcher를 활용해 약물재창출(DR) 5개(건선, 아토피, 원형탈모, 우울증, 혈액암), 신규약물 7개의 파이프라인을 개발 중”이라며 “플랫폼 이용 고객 추이, 클라우드 서비스 구독 기업 증가, LO여부 등을 통해 기업가치 재평가가 가능할 전망”이라고 덧붙였다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 한미약품이 ‘인공지능(AI) 신약개발 플랫폼’을 활용해 항암 분야 신규 후보물질 발굴에 속도를 높인다. 한미약품은 지난 22일 서울 송파구 본사에서 '아이젠사이언스'와 ‘AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발’을 목적으로 한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이날 협약식은 한미약품 박재현 대표와 최인영 연구개발(R&D) 센터장, 아이젠사이언스 강재우 대표와 이광옥 부사장 등 양사 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다. 이번 협약은 첨단 AI 기술을 활용해 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 대폭 절감하고, 이를 통해 임상 단계에서 효율성과 성공률을 높이는 것을 목표로 한다. 아이젠사이언스는 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴 및 제안하고, 한미약품은 신약개발 전문 기업으로서 축적한 R&D 역량을 토대로 해당 물질의 도입 여부를 평가할 계획이다. 아이젠사이언스는 고려대학교 컴퓨터학과 DMIS 연구팀의 독자 기술력을 바탕으로 지난 2021년 설립된 바이오벤처 기업으로, 약물의 잠재적 표적 및 작용 기전을 도출할 수 있는 전사체 데이터 기반 AI 신약개발 플랫폼을 보유하고 있다. 강재우 아이젠사이언스 대표는 “인공지능 국제대회에서 7번의 우승을 통해 검증된 AI 신약개발 플랫폼을 이용해 14개의 신약 파이프라인을 개발하고 있다”며 “아이젠의 AI 기술력이 항암 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 한미약품의 신약개발 경험과 노하우를 만나 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 박재현 한미약품 대표는 “한미약품은 신약개발의 효율성을 제고하기 위해 내·외부 유망 자원을 적극 활용하는 오픈이노베이션 전략을 추진해오고 있다”며 “우수한 AI 플랫폼을 보유한 아이젠사이언스와의 협약을 통해 한미의 주력 파이프라인인 항암 분야에서 탄탄한 미래가치를 더욱 빠르게 확보해 나갈 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

[파이낸셜뉴스]  상상인증권은 9일 신테카바이오에 대해 AI신약개발 플랫폼으로 상용화를 추진중이어서 향후 전망이 밝다고 진단했다. 단 투자의견과 목표주가는 밝히지 않았다. 신테카바이오는 3차원 단백질구조 및 유전체 빅데이터를 처리하는 기술인 AI신약개발 플랫폼으로 신약 개발관련 서비스를 제공하는 기업으로 2019년 12월에 상장됐다. AI 신약개발 플랫폼 서비스에는 합성신약 유효물질 스크리닝과 선도물질 최적화 서비스를 제공하는 DeepMatcher와 신생항원발굴서비스를 제공하는 NEO-ARS, 그리고 항암제 바이오마커 개발의 GBL-ARS 등이 있다. 하태기 연구원은 "동 사는 최근에는 클라우드기반 신약개발서비스인 STB클라우드를 출시했고, 2023년에는 국내외 시장을 대상으로 마케팅을 시작했다“라며 ”상장 이후 신약개발 AI플랫폼을 업그레이드하고, 고객니즈에 부합하는 상업적 모델로 개선하면서, 클라우드기반 신약개발플랫폼 제품도 개발했다“라고 말했다. 이어 “또한 자체 플랫폼을 활용해서 신약 파이프라인(Pipeline)도 탐색해 동물실험도 일부 진행하고 있다. 이러한 작업이 실제 매출로 이어지는 데에는 많은 시간이 필요할 것”이라며 “2023년에는 동사의 STB클라우드서비스가 해외에서 경쟁력을 확보 할 수 있을 지를 확인하는 시기가 될 것”이라고 부연했다. 상상인증권에 따르면 신테카바이오는 클라우드상에서 자체 개발한 STB클라우드을 통해서 해외 유료고객 유지를 추진 중이다. 고객(제약 바이오기업 등)의 이용편의를 위해 DeepMatcher 기반의 신약개발 AI서비스를 클라우드에서 제공하는 플랫폼을 개발했다. 2022년 하반기에 런칭했으며, 2023년 1월에 JPM 미팅에서 마케팅을 시작했으며, 향후에도 각종 학회 미팅에서 플랫폼을 소개하여 가시적인 결과를 창출한다는 계획이다. 이와 함께 독자 신약 파이프라인(Pipeline)개발도 목표로 하고 있다. 자체 신약개발 AI플랫폼을 이용하여 제약·바이오기업과 협업하거나, 독자적으로 신약 파이프라인(Pipeline)을 개발한다는 계획이다. 하 연구원은 “현재는 몇가지 물질을 탐색해 순차적으로 동물 실험하는 국면이어서 객관적 검증데이터 확보가 우선되어야 한다”라며 “시간이 필요하겠지만 결과가 좋을 때는 L/O도 가능할 것이다. 이러한 일정으로 볼 때 신테카바이오에게 2023년은 매우 중요한 해가 될 전망”이라고 덧붙였다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 팜젠사이언스가 서울대학교생명공학공동연구원과 공동 개발을 추진해 온 신약 개발 인공지능(AI) 플랫폼 ‘PGS Acceler’를 구축, 본격적 신약개발에 나선다고 12일 밝혔다. 지난 해 2월 양측은 'AI·빅데이터를 활용한 바이오 신약개발 공동연구계약'을 체결하고, 관련 연구를 진행해 왔다.  팜젠사이언스는 지난 1월 연구개발(R&D) 비전 2030 선포식을 통해 넘버원 소화기 질환 신약개발 회사로 도약하겠다고 밝힌 바 있다. 소화기질환 개량신약과 신약개발에 활용하고자 AI 신약개발 플랫폼을 구축한 것이다.  PGS Acceler는 인공지능과 분자모델링을 결합한 소화기 신약개발 플랫폼으로, 약물이 표적기관인 소화기에만 작용해 불필요한 전신부작용을 최소화되도록 설계된다. 팜젠사이언스는 본 플랫폼 기술을 고도화 해 현재 개발중인 소화기 신약에 접목함으로써 차별적 혁신 소화기신약을 개발한다는 계획이다.  회사의 주력 의약품인 소화기와 순환기 약물의 임상 빅데이터를 구축하고 분석해 약물에 대한 미충족 수요를 도출하고, 이를 개선하는 차세대 개량신약 및 신약 후보를 제시한다.  연구에는 인공지능과 빅데이터 분야의 서울대 교수 2명이 이끄는 2개팀이 참여하고 있다.  황대희 서울대 교수는 생물학적 빅데이타(유전체, 단백체, 대사체, 임상정보 등)을 생체네트워크로 통합하고 이를 분석, 질환 진단 및 표적을 동정하는 시스템생물학 분야의 석학이다.   김선 서울대 교수는 미국 인디애나대학교에서 10여년간 컴퓨터정보학을 강의한 생물정보학과 인공지능 분야 전문가로 국가바이오빅데이터 구축 시범사업을 추진, 인공지능소사이어티 회장을 역임한 바 있다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

[파이낸셜뉴스]대웅제약이 인공지능(AI)플랫폼을 활용해 항암 신약을 연구·개발한다.  대웅제약은 지난달 31일 미국 신약 연구·개발 전문기업 크리스탈파이와 항암신약을 개발하기 위해 공동연구 계약을 체결했다고 13일 밝혔다.  이번 계약을 통해 두 회사는 신약 개발을 위한 파트너십을 맺고 합성치사 원리에 기반한 항암 타깃의 신약을 공동으로 개발할 계획이다.  구체적으로 크리스탈파이는 독자적인 신약개발 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 이용해 선정된 항암 타깃에 대해 신약 후보물질을 발굴한다. 대웅제약은 전임상 및 임상 개발 등 사업할 예정이다. 공동연구를 통해 산출된 결과물은 대웅제약이 소유할 예정이다.   이번 공동연구에는 크리스탈파이가 개발한 양자역학 기반 인공지능 신약 발굴 플랫폼이 사용된다. 해당 플랫폼은 기계학습(머신러링)을 결합해 광범위한 분자화합물의 약학적 성질의 예측이 가능하다. 이에 효율적인 신약 후보 물질 발굴이 가능할 것으로 예상된다.  전승호 대웅제약 대표는 "앞으로 대웅제약은 AI기반 신약 개발 플랫폼을 통해 신약개발 소요기간과 사업 리스크의 한계를 극복할 수 있는 차세대 항암 신약 개발을 가속화하겠다"고 밝혔다.  한편 크리스탈파이는 양자물리학에 기반한 AI를 이용하는 신약 연구·개발하는 회사다. 지난 2014년 매사추세츠공과대학(MIT)의 양자물리학 전문가들에 의해 설립된 후 디지털 약물 발견과 개발플랫폼 등을 만들었다. 이런 성과를 기반으로 최근 1년간 오비메드, 구글, 텐센트, 5Y, HOPU, 소프트뱅크 등으로부터 7억달러 규모의 시리즈 C, D투자를 유치했다.  kyu0705@fnnews.com 김동규 기자

[파이낸셜뉴스] 민감한 보건의료 데이터의 유출 걱정 없이 인공지능(AI) 신약개발을 가능하게 하는 한국형 플랫폼 구축의 기반이 마련된다. 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 2일 독일 AI 기업 아답사와 ‘한국형 연합형신약개발(K-FDD)’ 협력을 위해 지난달 29일 서울 서초구 제약회관에서 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다.  연합형신약개발(FDD)은 각 기관이 보유한 보건의료 원시 데이터 자체를 직접 교류하지 않으면서 각자 보유한 데이터로 분석한 능력만 공유한다.  지난 2019년 구글이 발표한 연합학습 기술을 적용, 데이터가 아닌 AI 알고리즘을 수집해 결과를 도출한다는 점에서 모든 데이터를 서버로 모아 학습하는 기존 AI 방식과 차이가 있다.  개인의 식별정보 수집없이 AI 학습이 가능해 개인정보 유출 우려가 없고, 데이터 수집 및 구축에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있는 것이 연합학습의 장점이다.  연합학습 기법을 신약개발에 적용한 대표적인 사례로는 유럽의 멜로디 컨소시엄이 꼽힌다. 이 컨소시엄은 각 기업의 지적재산권은 보호한 상태로 데이터를 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 개발, 합동연구를 진행한다. GSK, 머크, 노바티스 등 10개의 글로벌 빅파마를 포함한 17개 기관이 10억개 이상의 약물개발 데이터를 활용하고 있다.  AI신약개발지원센터는 국내에 이 같은 FDD 플랫폼을 구축하기 위해 국내·외 다양한 기업 및 기관 등과 협력을 확대하고 있다. 이번에 MOU를 체결한 아답은 지난해 영국 케임브리지대학, 옥스퍼드대학 출신 연구원들이 창립한 기업이다. 아답은 연합학습과 관련해 세계에서 널리 사용중인 오픈소스 소프트웨어 '툴 플라워'를 개발했다.  AI신약개발지원센터는 아답과 이번 MOU를 통해 K-FDD 구축을 위한 협력방안을 모색하고, AI 신약개발을 활성화하기 위한 산·관·학 간 연합검증 등을 진행한다는 계획이다.  향후에는 여러 기관이 보유한 다양하고 방대한 데이터를 ‘필요한 때, 필요한 만큼, 목적에 맞게, 안전하게’ 분석 및 활용할 수 있는 연합학습 기반 AI 플랫폼을 구축한다는 것이 AI신약개발지원센터의 목표다.  대니엘 제인스 뷰텔 아답 대표는 MOU에서 “현재 플라워를 통해 사용자들이 연합학습 환경을 보다 쉽게 개발하거나 실행할 수 있게 도움을 주고 있다”며 “이번 협약을 통해 AI신약개발지원센터가 추진하고 있는 K-FDD 플랫폼 구축을 지원할 것”이라고 말했다.  김화종 AI신약개발지원센터장은 “보건의료 데이터는 대부분 민감 데이터, 개인 데이터이므로 공유 활용이 어려우며, 제약사와 병원, AI 신약개발 기업은 대부분 각자 보유하고 있는 데이터를 폐쇄적으로만 활용하고 있다”고 지적했다.  김 센터장은 “K-FDD 플랫폼 구축으로 국내의 전반적인 데이터 활용 경쟁력을 높이고, 제약사·AI기업·정부·의료기관 등 이해관계자들 간의 안전한 협업이 이뤄지도록 할 것”이라고 밝혔다. vrdw88@fnnews.com 강중모 기자

[파이낸셜뉴스]  리서치알음은 2일 신테카바이오에 대해 인공지능(AI)과 바이오가 결합 된 국내유일 차세대 AI신약 개발 플랫폼 업체로 재평가가 기대된다고 봤다. 이에 주가전망은 '긍정적', 적정주가는 제시하지 않았다. 최정윤 리서치알음 연구원은 "나스닥에 상장된 슈뢰딩거는 AI 신약개발 S/W를 가진 업체로 자체 파이프라인을 보유함과 동시에 S/W 판매업을 영위하는 시총 4.5조의 기업“이라며 ”신테카바이오는 AI 신약개발 S/W DeepMatcher를 통해 기존 5년이 걸린 신약 후보 물질 발굴을 3개월로 단축하고 우수한 신약 후보물질 발굴 가능성을 높여줘 슈뢰딩거와 비교할 만 하다“고 밝혔다. 그러면서 “최근 데이터센터를 증설 진행중으로 S/W 서비스사업의 가시성도 높아지고 있다”며 “그럼에도 불구, 현재 동 사의 시가총액은 1600억원에 불과해 그 성장성이 기대된다”고 덧붙였다. 신테카바이오는 바이오 빅데이터 처리 기술과 인공지능 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용한 AI 신약개발 업체다. 2020년 인공지능 신약개발 업체로서는 세계 최초로 IPO에 성공해, 코스닥 시장에 입성했다. 동사는 Ai 합성신약 개발 솔루션인 DeepMatcher와 면역항암제를 타겟으로한 Ai 신생 항원 예측 솔루션 NEO-ARS을 보유중이다. 또 과거 국제 암유전체 컨소시엄 데이터(ICC)를 포함해서 TCGA(The Cancer Genome Atlas), 1000G(1000Genomes Project)등 다양한 유전체 빅데이터를 확보했으며, ETRI(한국전자통신연구원)로부터 유전체 전용 슈퍼컴 퓨팅 기술을 출자 받아 KT IDC에 3,000대의 슈퍼 컴퓨터 서버를 자체 보유중이다 최 연구원은 “신테카바이오는 10억개의 화합물을 2주만에 스크리닝 가능한 DeepMatcher를 통해 평균 7년 이상의 총 개발기간과 50% 비용 절감이 가능하다”며 “이미 DeepMatcher로 도출한 자체 파이프라인을 6개 보유하고 있는 바이오 업체로 면역항암제와 혈액암 파이프라인의 기대감이 높다”고 말했다. 이어 “향후 성장성이 높은 Ai 신약 개발 S/W와 자체 파이프라인, 슈퍼컴퓨터 서버를 보유한 국내 유일한 상장사라는 점을 고려한다면 현 시가총액 1600억원은 저평가라고 판단한다”고 덧붙였다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI)과 제약바이오 분야 융합인재 양성을 목표로 하는 온라인 교육 플랫폼이 국내 최초로 개발됐다. 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 AI 신약개발 온라인 교육 플랫폼 'LAIDD'(Lectures on AI-driven Drug Discovery, laidd.org)를 개설·운영한다고 14일 밝혔다. LAIDD는 AI 기술과 화학정보학, 생물정보학, 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득하고 정보를 교류하는 전문 플랫폼이다. LAIDD는 온라인 기반이어서 수강생들은 언제 어디서나 필요한 교육 콘텐츠를 자유롭게 접할 수 있다. 교육은 기초·중급·고급 등 과정별로 수준에 맞게 선택이 가능하다. 교육대상은 기업연구원, AI 및 바이오분야 재직자, 대학생, 취업준비생(일반인) 등 누구나 가능하며 LAIDD 홈페이지에서 회원가입 후 수강신청을 하면된다. 각 강좌별로 80% 이상 수강한 수강생에게는 한국제약바이오협회 명의의 이수증을 발급한다. 김화종 AI신약개발지원센터 센터장은 "LAIDD 플랫폼은 강의 외에도 사용자 커뮤니티, 질의응답 게시판 등을 통해 소통의 장으로도 기능하고 있다"며 "IT·제약바이오 부문 융합인재 양성을 위한 교육 시스템이 국내 AI신약개발 분야 관계자들의 활발한 소통과 생태계 조성에 도움이 될 수 있기를 기대한다"고 말했다. hsk@fnnews.com 홍석근 기자