신약 개발부터 합성 연구까지… 인공지능 플랫폼 역량 강화

JW중외제약
AI 플랫폼 활용해 신약 연구
합성 연구분야 경쟁력 확대

JW중외제약은 2022년 AI 기반의 혁신 항암 신약 개발을 위해 미국 바이오 벤처기업 큐어에이아이 테라퓨틱스와 손을 잡았다. JW중외제약 제공

세계적으로 모든 산업군에 걸쳐 인공지능(AI)을 활용하는 사례가 늘고 있는 가운데 JW중외제약은 이 같은 시대적 흐름을 선도하기 위해 신약 개발 과정에 AI 플랫폼을 적극적으로 활용하고 있다.

신약 개발의 기초인 신약후보물질은 신약 연구, 합성 연구, 제제 연구 등의 단계를 거쳐 탄생한다. 신약 연구는 표적 질환과 표적 단백질을 설정하고 여러 물질 중 신약후보물질이 될 만한 화합물(분자구조)을 발굴하는 과정을 일컫는다. 이후 합성 연구 단계에서 신약 화합물을 실제 원료 의약품으로 구현한 뒤 제제 연구를 통해 정제나 주사제 등의 제형을 결정한다.

JW중외제약은 신약후보물질 발굴 및 적응증 확대를 위해 국내외 다양한 바이오테크와의 개방형 혁신(오픈 이노베이션)을 추진해 신약 연구 분야에 AI 기술을 적용해 왔다. 특히 투자를 통해 바이오테크의 기술을 이전받거나 지분을 매입하는 ‘자본과 기술의 만남’이 아닌 JW중외제약의 기술과 플랫폼을 바이오테크와 결합해 시너지를 내는 전략에 집중하고 있다.

JW중외제약은 2022년 11월 AI 기반의 혁신 항암 신약 개발을 위해 미국 바이오 벤처기업 큐어에이아이 테라퓨틱스(이하 큐어에이아이)와 손을 잡았다. 공동 연구 계약에 따라 JW중외제약과 JW신약의 연구 법인 JW크레아젠은 큐어에이아이가 보유한 AI 및 머신러닝 기반의 암 환자 유전체 분석과 바이오 마커 탐색 플랫폼을 활용해 항암 신약 연구개발을 진행한다.

JW중외제약의 경우 큐어에이아이와 함께 면역 항암제 저항성 고형암 환자를 표적으로 하는 새로운 저분자 항암 신약 과제를 발굴하고 JW중외제약이 개발 중인 항암 신약후보물질의 임상 성공률을 높이기 위한 중개 임상 전략도 수립하고 있다.

JW크레아젠은 큐어에이아이와 고형암 치료용 신규 키메릭항원수용체(CAR)-NK세포치료제 후보물질 도출을 위해 협력한다. 이를 통해 기존에 연구개발 중인 수지상세포치료제, CAR-대식 세포치료제와 함께 면역세포치료제 신약 파이프라인을 확장할 방침이다.

이에 앞선 2022년 10월에는 AI 신약 개발 전문 기업 디어젠과 AI 기반의 혁신 신약 개발을 위한 공동 연구 협약을 체결했다. 디어젠의 AI 신약 개발 플랫폼 ‘DEARGEN iDears’를 활용해 JW중외제약이 개발하고 있는 신약후보물질의 신규 적응증을 탐색하고 개발 가능성을 검증하기 위해서다.

더불어 2022년 3월부터는 ‘랩터 AI’ 플랫폼을 보유한 온코크로스와 함께 JW중외제약의 신약후보물질과 기존 약물의 신규 적응증을 탐색하고 개발 가능성을 검증하고 있다.

신테카바이오와는 지난 2021년부터 특정 단백질 표적의 혁신 신약후보물질을 발굴하고 있다. 특정 단백질에 작용하는 혁신 신약 과제를 공동 기획하고 신테카바이오가 보유한 AI 플랫폼 ‘딥매처’와 약물 3D 시뮬레이션 기술로 혁신 신약후보물질 발굴 속도를 높인다.

특히 JW중외제약은 디지털 전환이라는 대세적 흐름 속에서 신약 연구뿐만 아니라 합성 연구 분야에도 관련 기술을 적용하며 업계 연구개발 경쟁력 강화를 주도하고 있다.

2023년 1월 독일 머크 라이프사이언스(이하 머크)와 AI를 활용한 원료 의약품 연구개발 업무 협약을 체결했다.

머크는 신약 개발 초기 단계에서 화학물질 합성 방법을 빠르고 정확하게 분석·제시하는 유기 역합성 소프트웨어 ‘신시아’를 보유한 세계적 기업이다. 국내 제약사 중 머크의 신시아를 적용한 곳은 JW중외제약이 처음으로 JW중외제약 원료연구센터는 자체 신약후보물질의 합성 연구에 신시아를 적극적으로 활용하고 있다.

머크와의 협약은 그동안 신약 연구에 집중됐던 AI 적용 분야를 원료 합성 연구로 확대했다는 데 의의가 있다. 원료 합성 연구는 문헌조사와 가능성 연구, 최적화 연구, 시범 생산 등의 과정을 거친다. 즉, 각종 문헌을 참고해 원료 합성 방법을 조사(문헌조사)하고 합성 경로별 소량 원료 합성 테스트를 통해 방향을 설정하는 선행 연구(가능성 연구)를 거쳐 최적의 원료 합성법으로 발전(최적화 연구)시킨다. 이 과정에서 신시아 활용 시 문헌조사∼가능성 연구 기간(약 50%)과 비용(약 60%)을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 통상 3년여의 시간이 소요되는 문헌조사∼최적화 연구 기간을 30% 단축할 수 있다.

JW중외제약은 머크와의 협약을 계기로 AI뿐만 아니라 자동화 원료 합성 로봇도 도입하는 스마트랩 환경을 구축한다는 계획이다. JW중외제약은 신시아가 제시한 합성 조건을 바탕으로 24시간 원료를 합성하는 로봇도 도입한다. 그동안 실제 합성 작업은 대부분 연구원에게 의존했으나 로봇이 이를 대체하는 무인 랩 환경이 가능해지는 것이다. 이를 통해 가능성∼최적화 연구 기간이 획기적으로 단축될 것으로 기대하고 있다. 또한 로봇이 단순·반복적인 합성작업을 진행하는 동안 연구원은 합성 전략 수립 등 더 고차원적이고 효율적인 연구에 집중할 수 있다.