AI기반 인공 단백질 설계
페이지 정보
관리자 (106.♡.151.5)
0
126
23-04-03 10:46
본문
10대 BIO 기술② 'AI기반 인공 단백질 설계' 세상에 없던 신약 예고
코로나19 팬데믹 이후, 바이오는 단순한 기술을 넘어 국가 안보에도 직결된다는 것을 확인했다. 특히 미국은 바이오를 산업 일부에서 '바이오이코노미(BioEconomy)'라는 국가 경제 전반의 개념으로 발전시켰다. 한국생명공학연구원은 글로벌 기술패권 경쟁 속에서 혁신의 원동력이 될 바이오 미래유망기술 10가지를 선정했다. 약업신문은 이 중 바이오의약과 관련된 6가지 기술을 집중 조명 한다. <편집자 주>
자연계에 없던 단백질을 인공적으로 설계하는 기술이 차세대 기술로 주목받고 있다. 전 세계에서 관련 기업이 속속 등장하고, 대규모 투자유치와 임상시험 진입 성과가 이어지고 있다.
AI(인공지능) 기반 인공 단백질 설계는 유용한 기능 보유 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 설계하고 실제 합성할 수 있도록 하는 기술이다. 지금까지 실험으로 불가능했던 단백질의 인공적인 설계가 가능하게 됨으로써, 신약개발 가능성이 열렸다.
AI 기반 인공 단백질 설계 기술은 특히 항체, 펩타이드와 같은 단백질의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것으로 전문가들은 평가하고 있다.
미국 워싱턴대 단백질디자인연소 데이비드 베이커 소장은 “암이나 코로나19와 같은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 AI가 신속하고 정확하게 만들어 낼 것”이라고 예상했다. 베이커 소장 연구팀은 지난해 9월 국제학술지 '사이언스'에 AI 기반 단백질 설계 프로그램 '프로틴 MPNN'을 공개했다.
한국생명공학연구원(생명연) 박광현 선임연구원은 “미국에서는 인공 단백질 기반 벤처기업들이 연달아 생기고 있고, 이들은 수백억원 규모의 투자를 받고 있다”고 전했다.
미국의 인공 단백질 설계 기반 벤처기업 중 특히 아르제다(Arzeda), 사이러스 바이오(CYRUS Biotechnology)가 주목을 받고 있다. 아르제다는 '인텔리전트 프로테인 디자인 테크놀로지(Intelligent Protein Design Technology™)' 기반으로 인공 단백질과 효소를 설계한다. 아르제다는 설계된 DNA 서열을 인코딩(Encoding)해 실제 단백질까지 제작하는 기술을 보유했다. 사이러스 바이오도 이와 유사한 플랫폼 기술을 기반으로 인공 단백질 설계 및 제작 서비스를 제공하고 있다.
국내에서도 인공 단백질 기반 벤처기업들이 활발한 연구를 진행 중이다. 카이스트 오병하 교수는 지난해 6월 테라자인을 설립, 단백질 디자인 기술을 기반으로 차세대 면역치료제용 단일클론항체를 개발하고 있다.
또한 서울대학교 석차옥 교수는 2020년 9월 갤럭스를 설립했다. 갤럭스는 지난해 7월 카카오브레인으로부터 50억원의 투자금을 유치하고 공동연구를 진행 중이다.
현재 인공 단백질 기반의 신약후보물질은 임상 단계에 진입했다. 다케다의 자회사 PvP Biologics는 인공 효소 'TAK-062'를 개발, 셀리악병(Celiac)을 적응증으로 임상 1상을 완료, 지난해 6월 30일 2상을 시작했다. 셀리악병은 소장에서 발생하는 유전성 알레르기 질환으로, 글루텐과 상관관계가 있다. 해당 임상 2상은 오는 2025년 5월 중 완료될 예정이다.
여기에 아이코사백스(Icosavax)도 인간면역결핍 바이러스(HIV)와 호흡기세포융합바이러스(RSV) 단백질 백신을 설계, 임상 1상을 진행 중이다.
한편 AI 기반 인공 단백질 설계 기술과 밀접하게 연결되는 단백질 구조 예측 및 단백질 관련 신약개발 기술도 빠르게 발전 중이다.
단백질 구조 예측 기술로는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 ’알파폴드2(AlphaFold2)’와 메타(META)가 개발한 ‘ESM폴드(ESMFold)’가 대표적이다. 이들의 플랫폼은 단백질의 3차원 구조 확보를 쉽게 해, 기존 단백질 구조 예측과 설계의 제한을 완화시켰다.
국내에서는 신테카바이오가 '딥매처(DeepMatcher®)'를 통해 단백질과 화합물 간의 결합구조를 AI 기반 프로그래밍을 통해 구현하고 있다. 신테카바이오는 1491개 유전자에 대한 3518개 모델 생성을 완료, 신약의 개발과 신약개발 성공률을 향상시키는 솔루션을 제공 중이다.
박 연구원은 “인공 단백질은 종류가 무한해, 기존 생명공학 연구와 높은 시너지 창출이 가능하다”면서 “단백질 신약, 합성생물학 분야를 비롯한 바이오산업 전반에 걸쳐 패러다임 변화를 가져올 것”이라고 전망했다.
다만 박 연구원은 “AI 기반 인공 단백질 설계는 컴퓨터 기반 기술이 없는 연구자들의 접근이 어렵다”면서 “사용 친화적인 중개 플랫폼 및 프로그램 개발이 필요하다”고 지적했다.
AI(인공지능) 기반 인공 단백질 설계는 유용한 기능 보유 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 설계하고 실제 합성할 수 있도록 하는 기술이다. 지금까지 실험으로 불가능했던 단백질의 인공적인 설계가 가능하게 됨으로써, 신약개발 가능성이 열렸다.
AI 기반 인공 단백질 설계 기술은 특히 항체, 펩타이드와 같은 단백질의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것으로 전문가들은 평가하고 있다.
미국 워싱턴대 단백질디자인연소 데이비드 베이커 소장은 “암이나 코로나19와 같은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 AI가 신속하고 정확하게 만들어 낼 것”이라고 예상했다. 베이커 소장 연구팀은 지난해 9월 국제학술지 '사이언스'에 AI 기반 단백질 설계 프로그램 '프로틴 MPNN'을 공개했다.
한국생명공학연구원(생명연) 박광현 선임연구원은 “미국에서는 인공 단백질 기반 벤처기업들이 연달아 생기고 있고, 이들은 수백억원 규모의 투자를 받고 있다”고 전했다.
미국의 인공 단백질 설계 기반 벤처기업 중 특히 아르제다(Arzeda), 사이러스 바이오(CYRUS Biotechnology)가 주목을 받고 있다. 아르제다는 '인텔리전트 프로테인 디자인 테크놀로지(Intelligent Protein Design Technology™)' 기반으로 인공 단백질과 효소를 설계한다. 아르제다는 설계된 DNA 서열을 인코딩(Encoding)해 실제 단백질까지 제작하는 기술을 보유했다. 사이러스 바이오도 이와 유사한 플랫폼 기술을 기반으로 인공 단백질 설계 및 제작 서비스를 제공하고 있다.
국내에서도 인공 단백질 기반 벤처기업들이 활발한 연구를 진행 중이다. 카이스트 오병하 교수는 지난해 6월 테라자인을 설립, 단백질 디자인 기술을 기반으로 차세대 면역치료제용 단일클론항체를 개발하고 있다.또한 서울대학교 석차옥 교수는 2020년 9월 갤럭스를 설립했다. 갤럭스는 지난해 7월 카카오브레인으로부터 50억원의 투자금을 유치하고 공동연구를 진행 중이다.
현재 인공 단백질 기반의 신약후보물질은 임상 단계에 진입했다. 다케다의 자회사 PvP Biologics는 인공 효소 'TAK-062'를 개발, 셀리악병(Celiac)을 적응증으로 임상 1상을 완료, 지난해 6월 30일 2상을 시작했다. 셀리악병은 소장에서 발생하는 유전성 알레르기 질환으로, 글루텐과 상관관계가 있다. 해당 임상 2상은 오는 2025년 5월 중 완료될 예정이다.
여기에 아이코사백스(Icosavax)도 인간면역결핍 바이러스(HIV)와 호흡기세포융합바이러스(RSV) 단백질 백신을 설계, 임상 1상을 진행 중이다.
한편 AI 기반 인공 단백질 설계 기술과 밀접하게 연결되는 단백질 구조 예측 및 단백질 관련 신약개발 기술도 빠르게 발전 중이다.
단백질 구조 예측 기술로는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 ’알파폴드2(AlphaFold2)’와 메타(META)가 개발한 ‘ESM폴드(ESMFold)’가 대표적이다. 이들의 플랫폼은 단백질의 3차원 구조 확보를 쉽게 해, 기존 단백질 구조 예측과 설계의 제한을 완화시켰다.
국내에서는 신테카바이오가 '딥매처(DeepMatcher®)'를 통해 단백질과 화합물 간의 결합구조를 AI 기반 프로그래밍을 통해 구현하고 있다. 신테카바이오는 1491개 유전자에 대한 3518개 모델 생성을 완료, 신약의 개발과 신약개발 성공률을 향상시키는 솔루션을 제공 중이다.
박 연구원은 “인공 단백질은 종류가 무한해, 기존 생명공학 연구와 높은 시너지 창출이 가능하다”면서 “단백질 신약, 합성생물학 분야를 비롯한 바이오산업 전반에 걸쳐 패러다임 변화를 가져올 것”이라고 전망했다.
다만 박 연구원은 “AI 기반 인공 단백질 설계는 컴퓨터 기반 기술이 없는 연구자들의 접근이 어렵다”면서 “사용 친화적인 중개 플랫폼 및 프로그램 개발이 필요하다”고 지적했다.