신약개발 연구원을 위한 AI 가상 탐색 : 하이퍼랩으로 유효물질(Hit)을 찾는 3가지 방법


안녕하세요. 히츠 하이퍼랩 팀입니다.
신약 개발 초기 단계의 가장 큰 허들은 유효물질(Hit)을 찾는 것입니다. 수백만 개의 후보물질 중에서 타깃 단백질과 결합할 수 있는 화합물을 찾는 데만 수개월이 소요될 수 있으며, 기존의 도킹 기반 스크리닝은 평균 1% 미만의 낮은 적중률(Hit ratio)로 한계를 보여왔습니다.
히츠의 AI 신약 개발 플랫폼 하이퍼랩으로는 이 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 다음과 같이 목적과 예산에 따라 선택할 수 있는 3가지 AI 가상 탐색 서비스를 제공하기 때문입니다.
1. Hyper Screening - 빠르고 경제적인 상용 라이브러리 가상 탐색
하이퍼 스크리닝은 24시간 동안 100만개 분자 가상 탐색이 가능한 서비스입니다. 가상 탐색에 활용되는 화합물 라이브러리는 Enamine, MolPort 등 실제 구매 가능한 화합물로 구성돼 있으며, 탐색 후 바로 실험으로 이어질 수 있는 실용성이 강점입니다.
히츠 내부 실험 결과, 24시간 만에 9%의 Hit ratio, 수십 nM 수준의 유효물질을 도출하여 정확성과 성능도 검증된 바 있습니다. 빠르게 초기 유효물질을 확보하고자 하는 연구자 분들께 가장 적합한 AI 가상 탐색 서비스입니다.
[요약]
- 대상: 빠르게 초기 유효물질을 확보하고자 하는 연구자
- 장점: Enamine, MolPort 등 실제 구매 가능한 화합물 기반, 비용 효율적으로 유효물질 도출 가능
- 방법: 전 처리된 100만개 분자 라이브러리를 기준으로 24시간 내 가상 탐색 수행→ 상위 500개 분자의 Binding score 및 구조 예측 결과 제공
- 가격: $10,000 (*100만개 기준)
2. In house Library - 명확한 목적성과 높은 적합성을 가진 가상 탐색
보다 명확한 탐색 목적과 높은 예측 적합성을 바탕으로 유효물질을 도출하고자 한다면 In-house Library 기반 가상 탐색을 추천 드립니다. 이미 보유하고 계신 화합물 라이브러리가 있다면, 해당 라이브러리를 기반으로 타깃 단백질에 최적화된 AI 가상 탐색을 수행할 수 있습니다. 하이퍼랩에서는 사용자가 제공한 라이브러리를 기반으로 빠르고 정확한 AI 가상 탐색을 지원하며, 실제 고객사인 MD Anderson Cancer Center에서도 유의미한 결과를 도출한 사례가 있습니다.
미국 휴스턴 소재 세계적인 암 연구 기관 MD Anderson Cancer Center에서는 5년간 마이크로몰(μM) 이하 활성 화합물을 찾지 못했지만, 하이퍼랩 구독 후 단 한 번의 탐색으로 60nM 수준의 유효물질을 발굴했습니다. 이는 기존 신약 개발 기간을 90% 이상 단축시킨 성과로, AI 기반 가상 탐색이 신약 개발에 가져올 수 있는 혁신을 보여줍니다. (관련 기사 보기)
[요약]
- 대상: 자체 보유한 화합물의 유효성을 평가하고자 하는 연구자
- 장점:
- 자체 라이브러리 기반 맞춤형 AI 가상 탐색 가능
- Hyper Screening과 동일한 AI 모델을 사용해 예측 정밀도 및 적합성 확보
- 실제 성공사례:
- MD Anderson, 자체 라이브러리 활용 60nM 유효물질 도출
- 가격: 상담 필요
3. Hyper Screening X - 합성 가능성, 다양성, 신규성을 충족하는 초거대 라이브러리 가상 탐색
처음 소개 드린 Hyper Screening은 100만 개 기준 약 24시간이 소요됩니다.
다음으로 소개 드린 In-house Library 가상 탐색은 이미 보유하고 있는 화합물 라이브러리가 있어야 합니다.
“100만 개로 충분할까?” “보유 라이브러리가 없다면 어떻게 하지”라는 고민이 드는 경우, Hyper Screening X를 추천드립니다.
Hyper Screening X는 최대 11조 개의 분자를 AI로 가상 탐색할 수 있는 서비스입니다. 조 단위의 화합물 탐색은 일반적인 방법으로는 계산 자체가 불가능하지만, 하이퍼랩에서는 자체 AI 기술을 통해 수만 년이 걸릴 탐색을 수일 내로 단축하며, 높은 다양성과 신규성을 동시에 확보합니다. (AI로 어떻게 수만 년이 걸릴 작업을 단기간에 끝낼 수 있었을까요? 자세한 내용은 이전 블로그 게시물을 참고해 주세요.)
단순히 숫자만 많은 것이 아닙니다.
Hyper Screening X는 글로벌 화합물 소싱/합성 전문 기업 eMolecules와의 협업을 통해, 실제 구매 가능 여부까지 포함된 데이터 기반 탐색을 실현했습니다.
eMolecules는 4조 개 규모의 가상 화합물 라이브러리를 보유하고 있었으며, 2024년에 자동화 합성 기술 기업 Synple Chem AG를 인수하면서, 추가로 7조 개 화합물을 확보해 총 11조 개에 달하는 방대한 화합물 라이브러리를 구축했습니다. 이들은 모두 실제 구매 가능 여부, 재고, 배송 정보까지 포함된 실험 연계형 데이터로 구성되어 있습니다.

Hyper Screening X 사용방법
Hyper Screening X는 다음 두 단계로 매우 간단하게 실행 가능합니다.
- AI 모델 학습
- 타깃 단백질 구조(PDB 또는 AlphaFold 등)가 기반으로 모델 학습
- 생성할 분자의 물리화학적 특성(Physicochemical property) 범위 설정 가능
- 분자 생성 및 결과 확인
- 모델 학습이 완료되면 AI가 자동으로 분자 생성
- 생성 과정은 실시간으로 확인 가능, 생성된 분자는 장바구니 추가 후 eMolecules로 합성 견적 요청 가능
클릭 몇번으로 탐색 → 선별 → 합성 요청까지 이어지는 자동화된 워크플로우는 신약개발 초기 단계의 속도와 품질을 극대화 합니다.
[요약]
- 대상: 다양성과 신규성이 높은 유효물질을 확보하고자 하는 연구자, 예산 여유 있는 프로젝트에 적합.
- 장점:
- 11조 개 초거대 화합물 라이브러리 기반 가상 탐색
- 합성 가능성 85% 보장, 실제 구매 가능한 분자 위주 구성
- 가격: 상담 필요
한국 신약 개발 산업의 성장을 이끌 기폭제, 하이퍼랩
우리는 지금, 좋은 운과 나쁜 운이 교차하는 시기를 지나고 있습니다.
과거에 좋았던 기운이 지금은 다르게 작용할 수도 있고, 같은 상황도 시기에 따라 전혀 다른 결과를 만들어내곤 합니다.
신약 개발 역시 마찬가지입니다. 오랜 역사 속에서 수많은 실패와 시련, 그리고 그 안에 담긴 희망과 성취를 반복하며 지금에 이르렀습니다. 이제 AI라는 기술은 복잡하고 비효율적인 과정을 하나씩 극복하게 만드는 열쇠가 되고 있습니다.
하이퍼랩은 연구자들이 반복적으로 겪던 번거로운 초기 탐색 과정을 빠르게 단축시키고, 기존에는 도달하기 어려웠던 가능성에 더 빠르게 접근할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.
만약 하이퍼랩이 없었다면, 여전히 방대한 화합물을 수작업으로 하나하나 스크리닝하며 오랜 시간을 허비하고 있었을 것입니다. 그러나 하이퍼랩이라는 플랫폼을 통해, 연구 현장에는 새로운 ‘운’이 작용하기 시작했습니다.
하이퍼랩은 한국에서 자체 개발된 플랫폼으로, 국내 연구자들에게 더욱 실질적인 도구가 될 것입니다. MD Anderson에서 시작된 혁신은 이제 한국에서도 충분히 가능하며, 히츠는 하이퍼랩을 통해 한국 신약개발 산업의 성장을 이끄는 기폭제가 되겠습니다.
앞으로도 더 강력하고 정밀한 기능을 꾸준히 추가하며, 더 많은 연구자들에게 영감과 성과를 선사할 수 있도록 발전해 나가겠습니다. 이번 AI 가상 탐색 가이드가 여러분의 연구에 작지만 의미 있는 도움이 되었기를 바랍니다. 하이퍼랩이 여러분의 연구에 좋은 ‘운’이 되어드릴 수 있기를 진심으로 바랍니다.
AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩
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