기술/연구

전립선암 정복? AI, '간 약'에서 뜻밖의 치료 단서 발견 (국내 기술)

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.16 18:20

기사 3줄 요약

1 AI 신약 개발 플랫폼 '파마코넷' 등장
2 다양한 AI 모델로 신약 개발 과정 최적화
3 기존 간 약, 난치성 전립선암 치료 가능성 확인

신약을 하나 개발하려면 평균 10년 이상의 시간과 수조 원의 비용이 든다고 합니다. 성공 확률도 매우 낮아서 제약 회사들에게는 큰 부담이 아닐 수 없는데요. 그런데 최근 인공지능(AI) 기술이 이 과정을 획기적으로 바꿀 수 있다는 기대감을 주고 있습니다. 국내 연구진과 칼리시(Calici)라는 회사가 협력하여 개발한 AI 플랫폼 '파마코넷(Pharmaco-Net)'이 바로 그 주인공입니다.

AI가 신약 개발을 어떻게 바꾼다는 거야?

파마코넷은 신약 개발의 전 과정을 돕는 똑똑한 AI 조수라고 생각하면 쉽습니다. 마치 수많은 열쇠 꾸러미에서 딱 맞는 열쇠(신약 후보 물질)를 찾아내고, 심지어 새로운 열쇠를 설계하기도 합니다. 구체적으로는 여러 종류의 AI 모델들이 각자의 전문 분야를 맡아 활약합니다. 어떤 AI는 세상에 없던 새로운 약 분자 구조를 디자인하고, 또 다른 AI는 이 후보 물질이 실제로 효과가 있을지, 몸 안에서 독성은 없을지 미리 예측합니다. 약이 우리 몸속 단백질(표적)과 어떻게 결합하는지 3차원으로 분석하는 AI도 있고, 방대한 양의 의학 논문이나 특허 자료를 순식간에 읽고 분석해서 새로운 치료 아이디어를 찾아내는 AI도 있습니다. 이 모든 과정이 유기적으로 연결되어 신약 개발의 속도와 효율성을 크게 높이는 것입니다.

그래서 실제로 뭘 해냈는데?

파마코넷은 단순히 이론에만 머무르지 않고 실제 성과를 보여주었습니다. 특히 치료가 까다로운 '호르몬 저항성 전립선암' 치료에 중요한 단서를 찾아낸 것이 주목할 만합니다. 놀랍게도, 이 AI는 기존에 간 질환 치료에 사용되던 '오베티콜릭산(OCA)'이라는 약물이 전립선암을 악화시키는 특정 단백질(ETV5 전사 인자)의 활동을 억제할 수 있다는 가능성을 발견했습니다. 기존 약물의 새로운 효과를 찾아내는 것을 '신약 재창출'이라고 하는데, 이는 개발 기간과 비용을 크게 줄일 수 있는 방법입니다. 파마코넷이 전혀 예상치 못한 간 질환 약에서 난치성 암 치료의 실마리를 찾아냈다는 것은 AI 신약 개발의 잠재력을 보여주는 인상적인 사례입니다.

단백질 유연성? 그게 왜 중요한데?

신약 개발에서 또 하나 중요한 점은 약물이 작용하는 대상인 단백질의 움직임을 이해하는 것입니다. 기존의 많은 AI 도구들은 단백질을 마치 딱딱한 조각상처럼 고정된 형태로 가정하고 분석했습니다. 하지만 실제 단백질은 끊임없이 미세하게 움직이고 모양이 변하는 유연한 분자입니다. 마치 열쇠 구멍이 조금씩 움직이는 자물쇠와 같다고 할 수 있습니다. 파마코넷은 이러한 단백질의 '유연성'까지 고려하여 약물이 어떻게 더 효과적으로 결합할 수 있는지 예측합니다. 이는 보다 정확한 예측과 효과적인 신약 설계로 이어질 수 있습니다. 포스텍(POSTECH)과의 협력을 통해 이러한 접근 방식의 실제 적용 가능성을 검증하기도 했습니다.

앞으로 기대할 점은? 한계는 없어?

칼리시와 포스텍이 개발한 파마코넷은 AI가 신약 개발 분야에서 얼마나 큰 변화를 가져올 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다. 앞으로 더 빠르고 저렴하게, 그리고 효과적으로 신약을 개발하여 많은 질병으로 고통받는 사람들에게 희망을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다. 물론 AI 신약 개발에도 아직 한계는 있습니다. AI는 학습한 데이터에 의존하기 때문에 데이터가 부족하거나 편향되면 잘못된 예측을 할 수 있습니다. 또한 AI가 제안한 후보 물질은 반드시 실제 실험을 통해 효과와 안전성을 검증해야 하며, AI로 개발된 약에 대한 규제 기준 마련도 필요한 과제입니다. 하지만 이러한 도전 과제들을 극복하고 AI 기술이 인류 건강 증진에 실질적인 기여를 할 수 있을지 주목됩니다.

편집자: 이도윤 기자

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