차백신연구소, AI로 후보물질 작용원리 규명
온코크로스·스탠다임, 새 적응증 확보 지원

타이레놀로 잘 알려진 해열제 '아세트아미노펜'과 60년 넘게 당뇨약으로 사용되고 있는 '메트포르민' 성분의 공통점이 있다. 바로 약물이 체내에서 어떤 방식으로 작용해 치료효과를 내는지, 즉 작용원리(MoA)가 완전히 밝혀지지 않았다는 점이다.

실제 허가된 의약품 5개 중 1개의 작용방식이 명확히 규명되지 않았다는 연구가 있을 만큼 약물의 작용원리를 파악하는 일은 생각보다 훨씬 까다로운 일이다.

AI(인공지능)은 이처럼 베일에 싸인 약물의 작용원리를 정확히 예측하는 열쇠로 주목받고 있다. 작용원리가 규명되면 정밀한 임상설계가 가능하고 이를 통해 신약개발 성공률을 높일 수 있다. 아울러 기존 약물의 새로운 적응증(치료범위)을 발굴하는 데도 실마리를 제공해줄 수 있다.

AI로 밝혀낸 약물의 비밀

차백신연구소는 올해 면역항암 후보물질 'CVI-CT-001'의 임상 1상 시험계획서(IND)를 식품의약품안전처에 제출할 계획이다. 지난 2020년 처음 연구를 시작한 이 약물은 전임상시험에서 기존 면역항암제보다 우수한 항암효과를 나타냈다.

이 약물이 어떤 작용원리를 통해 우수한 약효를 냈는지 구체적으로 밝혀진 것은 비교적 최근이다. 

차백신연구소는 지난해 8월 녹십자그룹 산하의 비영리 연구재단인 목암생명과학연구소와 공동연구를 진행했다. 여기서 차백신연구소는 목암생명과학연구소의 AI 기술을 접목해 이 약물이 특정 암세포의 'TLR(톨유사수용체)' 경로를 활성화해 암세포를 선택적으로 사멸한다는 것을 발견했다.

동물이나 사람을 대상으로 한 시험에서 우수한 효과를 낸 약물 중 작용원리가 명확히 규명되지 않은 사례를 찾는 일은 어렵지 않다. 

해열제 아세트아미노펜과 60년 넘게 당뇨약으로 쓰이고 있는 메트포르민이 대표적인 사례다. 아직까지 국제학술지에는 이들 약물의 새로운 작용원리를 발견한 연구결과가 발표되고 있다. '네이처 리뷰 드러그 디스커버리' 등에 출간된 논문에 따르면 현재까지 허가된 약물 5개 중 1개(18%)는 명확한 작용원리가 규명되지 않은 것으로 나타났다.

AI는 유전체 등 방대한 생물학 데이터를 분석하는 방법으로 약물의 작용원리를 밝혀낼 해법으로 부상하고 있다. 작용기전 규명이 중요한 이유는 약물이 효과를 낼 수 있는 표적 질환과 환자군을 선별할 수 있어서다. 이를 통해 임상시험을 정밀하게 설계해 신약개발 성공률을 높일 수 있다.

관절염약이 전염병 치료제로

AI는 이미 개발된 약물의 새로운 작용원리를 규명해 적응증(치료범위)을 확장할 수 있는 잠재력도 지니고 있다. AI 신약개발사들은 코로나19가 유행하던 당시 기존 약물들 사이에서 코로나19 치료제를 발굴해 내며 이 가능성을 입증했다.

영국의 AI 신약개발사인 베네볼런트AI는 2020년 일라이릴리의 관절염 치료제 '바리시티닙'이 코로나19 바이러스를 억제하는 작용원리를 발견했다. 이후 바리시티닙은 미국과 유럽 등에서 코로나19 치료제로 승인을 받고 실제 임상 현장에서 사망률을 낮추는 데 기여했다.

AI는 개발이 정체된 후보물질에 새 활력을 불어넣을 수도 있다. 특히 임상 1상 시험에서 약물의 안전성이 검증됐지만 후속임상에서 기대보다 약한 약효로 개발이 중단된 약물이 주요 적용 대상이다.

국내에서는 AI 신약개발사인 온코크로스와 스탠다임이 이러한 약물의 새 적응증을 찾아주는 플랫폼(원천기술)을 보유하고 있다.

지난 2020년 온코크로스는 제일약품이 뇌졸중 치료제로 개발하던 'OJP3101'를 AI 플랫폼으로 분석해 심장질환에서 약물의 새 치료 잠재력을 찾아냈다. 온코크로스는 이미 임상 1상을 마친 약물인 OJP3101의 새 치료 잠재력을 바탕으로 국내 임상 2상 시험을 진행할 예정이다.

스탠다임은 지난 2023년 '스탠다임 인사이트'이라는 자체 플랫폼을 활용해 SK케미칼과 비알코올성지방간염(MASH) 치료 후보물질을 찾아냈다. 현재 이 약물은 비임상 단계에 있다.

스탠다임 관계자는 "스탠다임 인사이트는 기존에 존재하는 약물의 새로운 용도를 찾는 '드러그 리퍼포징(약물 재발견)'의 한 영역"이라며 "우리는 AI 제약 분야에서 가장 오랜 업력을 가지고 방대한 데이터베이스를 확보해 이를 통해 적응증 발굴에서도 차별화된 효과를 낼 수 있다"고 말했다.

김윤화 (kyh94@bizwatch.co.kr)

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