AI가 설계한 약물이 처음으로 임상 2단계에 진입했다. 최근 이 약을 개발한 팀은 어떻게 이 약을 그렇게 빨리 개발했는지 설명하는 논문을 발표했다.
뉴욕과 홍콩에 본사를 둔 생명공학 회사인 Insilico Medicine이 만든 이 약물 후보는 시간이 지남에 따라 폐가 굳어지고 흉터를 일으키는 치명적인 질병인 특발성 폐섬유증을 표적으로 삼는다. 손상은 되돌릴 수 없으므로 호흡이 점점 더 어려워진다. 이 질병에는 알려진 유발 요인이 없다. 과학자들은 질병의 원인이 될 수 있는 단백질이나 분자를 잠재적인 치료 표적으로 찾기 위해 노력해 왔다.
의약화학자에게 이 질병에 대한 치료법을 개발하는 것은 악몽이다. Insilico Medicine의 창립자이자 CEO인 알렉스 자보론코프(Alex Zhavoronkov) 박사에게 이번 과제는 AI를 사용하여 약물 발견 프로세스를 변화시키고 치명적인 질병으로 고생하는 수백만 명의 사람들에게 희망을 제공할 수 있는 잠재적인 개념 증명을 의미한다.
ISM018_055라고 명명된 이 약물에는 전체 개발 과정에 AI가 주입되었다. 회사의 약물 설계 플랫폼인 Pharma.AI를 통해 팀은 다양한 AI 방법을 사용하여 질병의 잠재적 표적을 찾은 다음 유망한 약물 후보를 생성했다.
ISM018_055는 세포와 동물 모델에서 흉터를 줄이는 능력이 뛰어났다. 지난해 이 약은 안전성을 테스트하기 위해 뉴질랜드와 중국에서 126명의 건강한 지원자를 대상으로 1상 임상 시험을 완료했으며 성공적으로 통과했다. 이제 팀은 전체 플랫폼을 설명하고 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 데이터를 공개했다.
표적 발견부터 임상 1상 완료까지 신약 발굴에 걸리는 시간은 약 7년이다. AI를 사용하여 Insilico는 그 시간의 약 절반 만에 이러한 단계를 완료했다.
자보론코프는 “초기부터 AI를 사용하여 약물 발견 프로세스를 처음부터 끝까지 가속화하고 개선할 수 있는 가능성을 보았다.”고 말했다. 이 개념은 처음에는 약물 발견 커뮤니티에서 회의적인 반응을 보였다. ISM018_055를 통해 팀은 AI 플랫폼을 "궁극적인 테스트에 적용하고 있다. 즉, 새로운 표적을 발견하고 해당 표적을 억제하기 위해 처음부터 새로운 분자를 설계하고 테스트한 후 환자를 대상으로 한 임상 시험에 적용"하는 것이다.
AI가 설계한 약품이 약국에 출시되기까지는 넘어야 할 산이 많다. 현재로서는 건강한 자원봉사자에게만 안전한 것으로 나타났다. 회사는 지난 여름 2상 임상 시험을 시작했으며, 이 시험에서는 약물의 안전성을 추가로 조사하고 질병이 있는 사람들을 대상으로 효능을 테스트하기 시작할 것이다.
이 작업에는 참여하지 않았지만 노벨 화학상 수상자 마이클 레빗(Michael Levitt) 박사는 “많은 기업들이 신약 발견의 다양한 단계를 개선하기 위해 AI를 연구하고 있다.”고 말했다. "Insilico...새로운 표적을 식별했을 뿐만 아니라 전체 초기 약물 발견 프로세스를 가속화했으며 AI 방법을 성공적으로 검증했다."
이 작업은 나에게 “매우 흥미롭다”고 그는 말했다.
긴 게임
약물 발견의 첫 번째 단계는 고액 도박과 비슷하다.
과학자들은 신체에서 질병을 일으킬 가능성이 있는 표적을 선택한 다음 표적을 방해할 화학 물질을 공들여 설계한다. 그런 다음 후보자는 수많은 바람직한 속성에 대해 면밀히 조사된다. 예를 들어, 주사가 아닌 알약이나 흡입기로 흡수될 수 있을까? 약물이 흉터를 차단할 만큼 충분히 높은 수준으로 목표에 도달할 수 있을까? 신장에서 쉽게 분해되어 제거될 수 있을까? 결국 안전할까?
발견부터 승인까지 전체 검증 프로세스에는 10년 이상이 소요되며 수십억 달러가 소요될 수 있다. 대부분의 경우 도박은 성과를 거두지 못한다. 처음에 유망한 약물 후보의 약 90%가 임상시험에 실패한다. 더 많은 후보자가 그렇게까지 진출하지 못한다.
잠재적인 약물의 표적을 찾는 첫 번째 단계가 필수적이다. 그러나 원인이 알려지지 않은 질병이나 암, 노화 관련 질환 등 복잡한 건강 문제의 경우에는 이 과정이 특히 어렵다. 자보론코프는 AI를 사용하여 여행 속도를 높일 수 있는지 궁금해했다. 지난 10년 동안 팀은 인간 공동 작업자를 돕기 위해 여러 명의 "AI 과학자"를 구축했다.
첫 번째인 PandaOmics는 여러 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트(예: 유전자 또는 단백질 지도, 임상 시험 데이터)에서 잠재적인 목표에 초점을 맞춘다. 특발성 폐섬유화증의 경우, 팀은 이 질병이 있는 환자의 조직 샘플에서 얻은 데이터를 토대로 도구를 교육하고 해당 분야의 온라인 과학 출판물 및 보조금에서 텍스트를 추가했다.
즉, PandaOmics는 과학자처럼 행동했다. 기존 지식을 배경으로 "읽고" 합성하고 임상 시험 데이터를 통합하여 참신함에 초점을 맞춘 질병의 잠재적 표적 목록을 생성했다.
TNIK이라는 단백질이 최고의 후보로 떠올랐다. 이전에는 특발성 폐섬유증과 관련이 없었지만 TNIK는 여러 "노화의 특징", 즉 나이가 들수록 축적되는 무수히 많은 유전적, 분자적 과정이 파괴되는 것과 관련된 표적이었다.
잠재적인 목표가 있는 Chemistry42라는 또 다른 AI 엔진은 생성 알고리즘을 사용하여 TNIK에 걸릴 수 있는 화학 물질을 찾았다. 이 유형의 AI는 ChatGPT와 같은 인기 프로그램에서 텍스트 응답을 생성하지만 새로운 의약품을 꿈꿀 수도 있다.
자보론코프는 "기술로서의 생성 AI는 2020년부터 존재해왔지만 이제 우리는 광범위한 상업적 인식과 획기적인 성과의 중추적인 순간에 있다"고 말했다.
인간 의약화학자들의 전문적인 의견을 바탕으로 팀은 결국 약물 후보인 ISM018_055를 발견했다. 이 약물은 동물 모델에서 폐의 흉터를 줄이는 데 안전하고 효과적이었다. 놀랍게도 노화 과정에서 흔히 발생하는 섬유증으로부터 피부와 신장을 보호해 주기도 했다.
2021년 말에 팀은 호주에서 약물의 안전성을 테스트하는 임상 시험을 시작했다. 다른 사람들도 곧 뉴질랜드와 중국에서 뒤따랐다. 건강한 자원봉사자들의 결과는 유망했다. AI가 설계한 약물은 알약으로 복용하면 폐에 쉽게 흡수된 후 눈에 띄는 부작용 없이 분해되어 몸에서 제거된다.
AI 기반 신약 발견에 대한 개념 증명이다. 자보론코프는 “우리는 새로운 치료법을 찾고 개발하는 이 방법이 효과가 있다는 것을 의심의 여지없이 입증할 수 있다.”고 말했다.
클래스 1위
AI가 설계한 이 약은 지난 여름 미국과 중국에서 다음 단계의 임상시험인 2상 단계로 넘어갔다. 이 약물은 무작위 배정, 이중 맹검, 위약 등 임상 시험의 최적 표준을 사용하여 질병이 있는 사람들을 대상으로 테스트되고 있다.
새로운 연구에 참여하지 않은 토론토 대학의 알란 아스푸루-구직(Alán Aspuru-Guzik)박사는 “많은 사람들이 신약 발견을 위해 AI를 사용하고 있다고 말한다.”고 말했다. “내가 아는 바로는 이것이 2단계 임상시험에서 최초로 AI로 생성된 약물이다. 커뮤니티와 Insilico를 위한 진정한 이정표이다.”
약물의 성공은 여전히 주어진 것이 아니다. 약물 후보는 임상 시험 중에 실패하는 경우가 많다. 그러나 성공한다면 잠재적으로 더 넓은 범위에 도달할 수 있다. 섬유증은 나이가 들수록 여러 기관에서 쉽게 발생하며 결국 정상적인 기관 기능을 정지시킨다.
자보론코프는 "우리는 질병과 노화 모두에 크게 연루된 표적을 식별하고 싶었고 섬유증은 노화의 주요 특징이다."고 말했다. AI 플랫폼은 특발성 폐섬유증 환자의 생명을 구할 뿐만 아니라 잠재적으로 우리 모두의 노화를 늦출 수 있는 가장 유망한 "항섬유증 및 노화와 관련된 이중 목적 표적" 중 하나를 발견했다.
연구에 참여하지 않은 RWTH Aachen의 크리스토프 쿠페(Christoph Kuppe) 박사에게 이 연구는 신약 발견의 궤적을 바꿀 수 있는 "랜드마크"이다.
ISM018_055가 현재 2단계 실험을 진행 중인 가운데 자보론코프는 AI와 과학자들이 협력하여 새로운 치료법의 속도를 높이는 미래를 구상하고 있다. "우리는 이 [작업]이 더 많은 신뢰와 더 많은 파트너십을 이끌어내고 AI 기반 신약 발견의 가치에 대해 회의적인 사람들을 설득하는 데 도움이 되기를 바란다."고 그는 말했다.
이미지 출처: Insilico
