JW중외제약, 스마트랩 구축...인공지능 신약개발 리딩
- 노병철
- 2023-07-27 06:00:17
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- 제약바이오·AI기업 간 오픈이노베이션...혁신신약 R&D 플랫폼
- 머크의 유기역합성 소프트웨어 신시아 국내최초 도입·활용
- 3년 소요 문헌조사~최적화 연구기간 30% 단축..효율 극대화
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신약개발의 기초인 신약후보물질은 신약연구-합성연구-제제연구 등의 단계를 거쳐 탄생한다. 신약연구는 타깃 질환과 표적 단백질을 설정하고 여러 물질 중 신약후보물질이 될만한 화합물(분자구조)을 발굴하는 과정을 일컫는다. 이후 합성연구 단계에서 신약 화합물을 실제 원료의약품으로 구현한 뒤 제제연구를 통해 정제나 주사제 등의 제형을 결정한다.
JW중외제약은 신약후보물질 발굴 및 적응증 확대를 위해 국내외 다양한 바이오텍과의 개방형 혁신(오픈 이노베이션)을 추진해 신약 연구분야에 AI 기술을 적용해왔다. 특히 투자를 통해 바이오텍의 기술을 이전받거나 지분을 매입하는 자본과 기술의 만남이 아닌 JW중외제약의 기술과 플랫폼을 바이오텍과 결합해 시너지를 내는 전략에 집중하고 있다.
JW중외제약은 2022년 11월 AI 기반의 혁신 항암신약 개발을 위해 미국 바이오 벤처기업 큐어에이아이 테라퓨틱스와 손을 잡았다. 공동연구 계약에 따라 JW중외제약과 JW신약의 연구법인 JW크레아젠은 큐어에이아이가 보유한 AI 및 머신러닝 기반의 암 환자 유전체 분석과 바이오마커 탐색 플랫폼을 활용해 항암신약 연구개발을 진행한다.
JW중외제약의 경우 큐어에이아이와 함께 면역항암제 저항성 고형암 환자를 타깃으로 하는 새로운 저분자 항암신약 과제를 발굴하고 JW중외제약이 개발 중인 항암신약 후보물질의 임상 성공률을 높이기 위한 중개임상 전략도 수립하고 있다.

이에 앞선 2022년 10월에는 AI 신약 개발 전문기업 디어젠과 AI 기반의 혁신신약 개발을 위한 공동연구 협약을 체결했다. 디어젠의 AI 신약 개발 플랫폼 DEARGEN iDears를 활용해 JW중외제약이 개발하고 있는 신약후보물질의 신규 적응증을 탐색하고 개발 가능성을 검증하기 위해서다.
더불어 2022년 3월부터는 랩터(RAPTOR) AI 플랫폼을 보유한 온코크로스와 함께 JW중외제약의 신약후보 물질과 기존 약물의 신규 적응증을 탐색하고 개발 가능성을 검증하고 있다.
신테카바이오와는 지난 2021년부터 특정 단백질 타깃의 혁신신약(First-in-Class) 후보물질을 발굴하고 있다. 특정 단백질에 작용하는 혁신신약 과제를 공동 기획하고 신테카바이오가 보유한 AI 플랫폼 딥매처(DeepMatcher)와 약물 3D 시뮬레이션 기술로 혁신신약 후보물질 발굴 속도를 높이는 것이다.

JW중외제약은 2023년 1월 독일 머크 라이프사이언스(Merck Life Science, 이하 머크)와 AI를 활용한 원료의약품 연구개발 업무협약을 체결했다.
머크는 신약개발 초기 단계에서 화학물질 합성방법을 빠르고 정확하게 분석·제시하는 유기역합성(Retrosynthesis) 소프트웨어 신시아(SYNTHIA™)를 보유한 글로벌 기업이다. 국내 제약사 중 머크의 신시아를 적용한 곳은 JW중외제약이 처음으로 JW중외제약 원료연구센터는 자체 신약후보물질의 합성연구에 신시아를 적극 활용하고 있다.
머크와의 협약은 그동안 신약연구에 집중됐던 AI 적용 분야를 원료합성연구로 확대했다는 데 의의가 있다. 원료합성연구는 문헌조사-가능성 연구-최적화 연구-파일럿 생산 등의 과정을 거친다. 즉, 각종 문헌을 참고해 원료합성 방법을 조사(문헌조사)하고, 합성 경로별 소량 원료 합성테스트를 통해 방향을 설정하는 선행연구(가능성 연구)를 거쳐, 최적의 원료 합성법으로 발전(최적화 연구)시키는 것이다. 이 과정에서 신시아 활용 시 문헌조사~가능성 연구 기간(약 50%)과 비용(약 60%)을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 통상 3년여의 시간이 소요되는 문헌조사~최적화 연구 기간을 30% 단축할 수 있다.
특히 JW중외제약은 머크와의 협약을 계기로 AI 뿐만 아니라 자동화 원료합성 로봇도 도입하는 스마트랩 환경을 구축한다는 계획이다. JW중외제약은 신시아가 제시한 합성 조건을 바탕으로 24시간 원료를 합성하는 로봇도 구축한다. 그동안 실제 합성작업은 대부분 연구원에 의존했으나 로봇이 이를 대체하는 무인 랩 환경이 가능해지는 것이다. 이를 통해 가능성~최적화 연구 기간이 획기적으로 단축될 것으로 기대하고 있다. 또한 로봇이 단순·반복적인 합성작업을 진행하는 동안 연구원은 합성 전략 수립 등 보다 고차원적이고 효율적인 연구에 집중할 수 있다.
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