인공지능(AI) 신약개발.

한동안 정부 과제와 제약바이오 관련 협회, 국회 토론회에 자주 등장했던 아젠다다. 인공지능 신약개발을 위한 인재 육성, 데이터 축적 등 다양한 현안에 대한 해결책을 찾긴 쉽지 않았다. 뿐만 아니라 실제로 신약개발 연구자들이 자신들이 생각하는 AI의 효용성도 제 각각이었다. 어느샌가 인공지능 신약개발에 대한 정부와 언론의 관심은 점점 멀어진 듯한 인상을 받기도 했다.

이런 와중에 유전체 빅데이터를 바탕으로 AI 신약개발에 일찍부터 뛰어든 신테카바이오는 상장 문턱을 넘고, 기존 저분자화합물에서 신생항원을 예측하는 AI 서비스를 새롭게 선보였다. AI 신약개발에 대한 다양한 궁금증을 품고 신테카바이오 서울 사무소에서 의학부 양현진 상무와 윤여준 MSL을 만나 신테카바이오 플랫폼을 비롯해 AI 신약개발 글로벌 동향까지 다양한 이야기를 나눴다.

윤여준 MSL(윤)=앞서 합성신약 후보물질 발굴을 가속화 하는 딥매처(DeepMatcher)와 네오스캔 모두 단백질과 화합물 3차원 결합구조를 학습한 AI 모델에 기반합니다. 즉, AI 3차원 구조 모델을 기반으로 신생항원으로 확장한 것이 NEOscan입니다.

신생항원은 암의 돌연변이로 인해 생기는 것으로, 정상세포에는 존재하지 않습니다. 때문에 신생항원을 찾기 위해선 암에만 존재하는 돌연변이를 정확하게 찾아야 합니다. 기존에 우리가 가진 유전체 분석 기술과 3차원 구조 시뮬레이션(simulation) 기술을 접목해 신생항원을 예측할 수 있습니다.

양현진 상무(양)=기존 유전체 빅데이터를 기반으로 AI 플랫폼을 만든다는 것에 변함은 없습니다. 다만 '신생항원'으로 기존 플랫폼 적용 범위를 넓힌 것입니다.

기존에 합성화합물(저분자화합물)을 중심으로 ▷결합 여부 ▷결합 강도 등을 예측하는 기술을 보유하고 있었습니다. 즉 DeepMatcher의 경우 합성화합물이 타깃 단백질에 결합하는지 여부와 결합 강도를 예측하는 것입니다. 이런 예측 기술을 기반으로 합성신약 후보물질 스크리닝 작업을 빠른 속도로 할 수 있었던 것입니다.

이 원리를 그대로 가져와 조직적합성항원(HLA)과 돌연변이 펩타이드(peptide)에 적용해, 신생항원을 예측하는 것입니다.

양=우선 정확한 유전체 분석이 이뤄집니다. 유전체 분석은 ▷암의 돌연변이로 인해 생기는 신생항원 ▷HLA에 대한 유전자 서열(sequence)에 대한 것입니다. 암에만 있는 돌연변이를 찾아야지만 정확한 신생항원을 분석할 수 있습니다. 또한 HLA에 대한 정확한 분석을 해야지만, 면역반응 유도 가능성을 정확하게 예측해 볼 수 있습니다.

이후 유전체 분석이 정확하게 이뤄지면, 환자 고유의 HLA와 돌연변이 펩타이드(신약후보 물질)가 잘 결합하는지 예측하는 작업을 거치게 됩니다.

양=공동연구를 통해서 신생항원 분야의 가능성을 엿볼 수 있었습니다. 우리가 보유한 플랫폼으로 신생항원 분야 신약개발에 미충족 수요를 채울 수 있을 것으로 봤습니다.

윤=신생항원의 경우 암 환자의 유전자 서열 분석 데이터가 중요합니다. 암 환자 조직을 분석해, 특이적인 유전체 변이를 정확하게 뽑아낸 데이터가 필요합니다. 현재 공공(public) 데이터와 함께 인하대병원 등 병원과 협력해 데이터를 축적 중입니다.

신생항원의 경우 기존에 알려진 변이보다 개인 별로 발생하는 다양한 변이가 존재합니다. 우리는 다양한 변이를 정확하게 찾아 데이터를 NEOscan에 학습시키고 있습니다. 기존에 유전체 분석 역량이 큰 도움이 됐습니다.

양=계약이 끝난 CJ헬스케어를 비롯해 7곳과 협업하고 있습니다. 한미약품의 경우 다양한 파이프라인에 대해서 협업을 진행하고 있습니다. 그 외에도 임상시험을 위한 환자선별과 약효를 예측하는 서비스를 제공했습니다.

2017년 말에 CJ헬스케어에는 후보물질을 제시해 주는 역할을 했고, 레고켐바이오사이언스 측이 제시한 타깃 단백질에 대해 후보물질을 스크리닝을 해 주는 역할을 했습니다. 지금까지는 협업 신약개발 회사 수를 늘리기 보다, 기술의 완성도를 높이고 검증 작업을 거치고 있습니다. 올해부터는 협업 수를 늘려나갈 예정입니다. 

양=충분히 의문을 가질 수 있다고 생각합니다. 그러나 AI가 항체나 세포치료제 분야에 활용될 수 없다는 것은 아닙니다. 합성의약품의 경우 인공지능이 적용되기 전에도 CADD(computer aided drug discovery) 등 컴퓨터 기술이 활발하게 활용됐습니다. 이런 이유로 합성의약품 쪽에 좀 더 빠른 속도로 인공지능이 적용될 수 있었습니다.

상대적으로 합성의약품보다 항체나 세포치료제 쪽에 데이터가 부족합니다. 그러나 항체 스크리닝에 주력하는 AI 회사도 점차 늘어나고 있습니다. 신생항원에 AI를 적용하려는 움직임도 있고요. NEOscan을 활용해 세포치료제와 백신 개발을 가속화 할 수 있습니다.

양=기존 신생항원을 기반으로 항암백신과 세포치료제를 개발한 회사는 정확하게 암세포에만 있는 항원이 아니라, 암세포에 더 많은 항원(Tumor-associated antigen, 일부 정상세포 항원 포함)을 기반으로 의약품을 개발해 왔습니다. 물론 이 분야에서 선두주자로 꼽히는 바이오엔텍, 모더나 등은 자체 AI 플랫폼을 기반으로 신생항원을 예측해 치료제를 개발 중입니다.

신생항원을 예측하는 것 자체가 쉽지 않은 작업입니다. 이미 백신이나 세포치료제 개발 플랫폼을 가진 회사들이 NEOscan을 활용하면 개발 주기를 앞당길 수 있을 것이라고 생각합니다.

윤=암 환자의 혈액 샘플에서 채취한 신생항원(NEOscan에서 제시한)이 실제로 백신 등 의약품의 후보물질이 될 수 있는지 생체 외(ex vivo) 연구를 진행할 것입니다. 현재 이대, 서울병원을 비롯해 3개 대학병원과 함께 약 50여명의 암 환자에서 채취한 혈액 샘플에서 해당 연구를 진행할 것입니다.

향후 다른 병원과 다양한 암종을 대상으로 환자들의 데이터를 제시하면, NEOscan의 신뢰도는 더욱 높아질 것입니다.

양=신약개발 회사들이 자체적으로 플랫폼을 보유한 곳이 있고, 저희와 같이 AI 기반 회사들이 있습니다. 앞서 말씀드린 바이오엔텍, 모더나, 그릿스톤온콜리지의 경우 자체 신생항원 발굴 AI 플랫폼을 보유하고 있습니다. 이들 회사는 내부에 IT 전문가가 있습니다. 특히 바이오엔텍은 IT 전문기업 네온 테라퓨틱스를 인수하면서, AI 역량을 강화했습니다.

신생항원 발굴 서비스를 하는 곳은 미국의 퍼스널리스, 폴란드의 아디젠 등이 있습니다. 이 두회사는 유전체 분석을 다양한 목적에 맞게 서비스를 제공하고 있습니다.

윤=일본전기주식회사(NEC)는 우리나라의 KT와 같은 곳인데요, 이 곳도 흥미로운 곳입니다. 이 곳에서 노르웨이의 항암제 개발회사 온코이뮤니티를 인수했습니다. 온코이뮤니티가 신생항원 기반신약개발을 하는 곳이었거든요.

NEC의 AI 역량과 온코이뮤니티의 신생항원 백신 개발 기술이 시너지가 날 것으로 보입니다. 현재 유럽 쪽에서 임상도 진행하고 있는 것으로 알고 있습니다.

양=AI를 기반으로 한 신약개발 플랫폼을 기반으로 제약회사 협업 모델로 시작해 자체 신약개발 역량도 점차 축적해 나가고 싶습니다. 단순히 우리가 신약개발을 위한 서비스 공급자 역할에만 머문다면, 분명 한계가 있을 것입니다. 결국 치료제 개발로 이어져야 할 것입니다. 다양한 신약개발 회사와 공동연구를 기반으로 점진적으로 확장해 나갈 것입니다.

올해 열린 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 발표자로 나선 앨런 지앙(Yide Alan Jiang) 엑스탈피(Xtalpi) 최고과학책임자(CSO)의 말에서 신테카바이오의 미래를 엿 봤습니다. 엑스탈피의 설립 초기에는 단순 서비스를 제공하는 형태로 화이자와 협업했습니다. 이후 화이자 측에서 좀더 큰 규모의 공동연구를 제안했다고 합니다. 화이자와 같은 글로벌 제약회사와 공동연구를 하면서 내부 역량도 빠른 속도로 성장했다고 합니다.

엑스탈피의 신약개발 파이프라인을 보면, 해당 파이프라인에 대한 회사의 지분이 명시돼 있었어요. 초기엔 해당 신약개발 프로젝트의 10~30%으로 시작해, 이젠 자체 신약개발 파이프라인도 갖고 있어요.