케이메디허브, 막 단백질‧약물 결합력 예측… 인공지능 모델 개발

한민우 팀장, 인공지능 기반 신약 개발 모델 개발

AI를 활용해 막 단백질의 체내 움직임을 분석하고, 작용제와 길항제의 특징을 분석할 수 있는 기술을 개발하는데 주도적인 역할을 한 한민우 케이메디허브 신약개발지원센터 분자설계팀장. [사진=케이메디허브]

케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단)는 신약개발지원센터 분자설계팀이 인공지능(AI)을 활용해 막 단백질의 체내 움직임을 분석하고, 작용제와 길항제의 특징을 분석할 수 있는 기술(AI 모델 딥프로)을 개발했다고 23일 밝혔다.

개발 기술은 단백질과 약물의 결합력을 예측하는 AI 모델로 AI를 활용해 신약개발 가능성을 높였다는 평가다.
 
이번 연구는 AI 모델 딥프로에서 막 단백질 영역을 특화해 G-단백질 결합 수용체(GPCR)의 약물 종류를 분류할 수 있는 AutoG 모델이다.

GPCR은 생체막에 존재하는 단백질로 사람의 체내 정보전달 경로를 관장하는 역할을 하는 수용체이다. 신약 개발을 위한 표적 단백질로 각광을 받고 있다. 작용제와 결합해 정보전달이 가능하게 하거나, 반대로 정보를 전달하지 못하도록 방해하는 길항제와 반응한다.

작용제와 길항제의 역할은 다르나 이 특성을 분류하는 일이 쉽지 않아 다양한 연구가 진행되고 있다.

한민우 케이메디허브 팀장은 딥러닝으로 분석해 GPCR 작용제와 길항제의 특징을 알아내고 분류하는 모델을 개발했다. 일정 시간 동안 단백질들의 체내 움직임을 모사할 수 있는 분자동력학을 계산한 결과를 적용했다.

케이메디허브 신약개발지원센터는 2018년부터 인공지능 활용 신약 개발을 위한 다양한 노력을 기울여 왔다. 빅데이터 라이브러리 구축, 인공지능 모델 개발 등 차세대 기술력 확보를 위한 준비를 시작했다. 이 성과로 첫 정부 주도 사업인 인공지능 신약개발 플랫폼 구축 사업에 선정돼 인공지능 신약 개발을 주도하고 있다.
 
양진영 이사장은 “AutoG 개발을 통해 신약개발지원센터가 보유한 단백질 구조규명 분야와 접목해 막 단백질 신약 개발 연구를 가속화하고 연구자들에게 연구지원을 통해 관련 연구의 성공률을 높이기 위한 발판이 마련될 것으로 기대한다”고 말했다.