에스투시바이오 인터뷰 : 잘 갖춰진 AI 플랫폼, 신약 개발 성공 가능성 높인다
간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 바이오 신약 합성 전문 기업인 ㈜에스투시바이오에서 기업부설 연구소장을 맡고 있습니다. 현재 저희 연구소는 다양한 난치성 질환을 타깃으로 하는 저분자 신약 개발을 진행하고 있습니다.
AI 기술이 활발히 도입되고 있는 요즘, 의약화학자의 역할에는 어떤 변화가 있다고 느끼시나요?
AI 기술의 발전으로 데이터 분석을 비롯한 연구의 많은 부분이 자동화되고 있습니다. 특히 반복적이거나 방대한 데이터를 다루는 작업에서 연구 효율이 눈에 띄게 향상되었습니다. 이제 의약화학자들은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 역할로 변화해야 한다고 생각합니다. 연구 방향 설정, 핵심 의사결정과 같은 고차원적 업무가 그 예에 해당합니다.
하이퍼랩을 히츠 웨비나에서 처음 접하셨다고 하셨는데, 어떤 점이 가장 인상 깊으셨나요?
웨비나를 통해 처음 접한 하이퍼랩은, 의약화학자로서 AI 신약 개발에 기대하던 여러 요소를 잘 반영하고 있다는 인상을 받았습니다. 특히 알파폴드(AlphaFold) 기반의 단백질 구조 예측 지원과 (참고: https://hyperlab.hits.ai/blog/co_folding) AI 기반의 가상 탐색 기능을 강화해 약물 후보 물질 탐색의 속도를 높일 수 있다는 점(참고: https://hyperlab.hits.ai/blog/ScreeningX)이 인상 깊었습니다.
*에스투시바이오 기업부설 연구소장님이 참여한 웨비나가 궁금하다면?
유효 화합물을 찾는 초기 단계에서 하이퍼랩을 활용하고 싶다고 하셨는데, 그렇게 판단하신 이유가 궁금합니다.
신약 개발 초기 단계에서 구조적으로 활용도가 높은 유효 물질(HIT)을 선별하는 일은, 신약 개발의 성패를 좌우할 수 있는 핵심 요소입니다.
하이퍼랩은 이러한 초기 유효 물질 선별 과정에서 단백질 구조, 약물성 등 다양한 요소를 한 번에 확인할 수 있는 올인원 플랫폼으로 알고 있습니다. 하나의 플랫폼에서 여러 예측 결과를 비교하고 종합적으로 고려할 수 있다는 점에서 큰 강점이 있으며, 유효 물질 탐색의 새로운 전환점을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다. 기존 방식에서 벗어나 새로운 인사이트를 제공할 수 있는 도구라는 점에서 주목할 만하다고 생각합니다.
실제 연구에 바로 적용해보고 싶을 만큼 하이퍼랩이 ‘준비되어 있다’고 느끼셨던 부분은 무엇인가요?
eMolecules와의 협업을 통해 유도체 확보 방안을 제시한 점이 인상 깊었습니다. 분자 설계를 기반으로 하는 많은 기업들이 공통으로 겪는 큰 과제는, 설계된 구조와 실제 합성이 가능한 구조 사이의 간극을 어떻게 줄일 것인가입니다. 하이퍼랩은 이 문제를 세계 최대 화합물 라이브러리를 보유한 합성 서비스 기업과의 협업을 통해 효과적으로 해소하고 있다는 인상을 받았습니다. 특히 eMolecules가 보유한 방대한 화합물 데이터베이스와 합성 공정 개발 역량이 하이퍼랩과 결합하면서, AI 기반 설계가 실제 신약 개발 연구로 이어지는 연결고리 역할을 할 것으로 기대됩니다.
지난 유저 그룹 미팅에서 웹 기반 실습 환경이 특히 좋았다고 말씀해 주셨는데요, 어떤 점이 특히 인상 깊었는지 구체적으로 말씀해 주실 수 있을까요?
플랫폼을 웹 기반으로 구성하신 점이 인상 깊었습니다. 웹 기반 플랫폼은 인터넷 연결만으로 쉽게 접근할 수 있어 활용성이 높습니다. 또한, 연구원 개인의 PC 사양에 따라 결과 도출 시간이 좌우되지 않는다는 점에서도 큰 장점이라 생각합니다. 서버 기반 연산을 통해 보다 일관된 계산 환경과 효율적인 자원 활용이 가능해지는 점이 특히 인상 깊었습니다.
하이퍼랩을 동료 연구자에게 추천하고 싶은 가장 큰 이유는 무엇인가요?
다양한 기능을 하나의 웹 플랫폼에서 활용할 수 있는 점이 가장 큰 이유라고 생각됩니다. 약물-단백질 결합력 예측부터 약물 물성 예측 , 설계까지 한 번에 진행할 수 있고, 단일 플랫폼 내에서 이용하기 때문에, 데이터 바탕 실험 우선순위를 직관적으로 판단할 수 있을 것이라 생각합니다.
현재 사용 중인 다른 AI 신약개발 툴이나 소프트웨어가 있다면, 어떤 툴인지 알 수 있을까요?
CADD 기반의 신약 설계 프로그램을 활용 중이며, B사의 D 프로그램과 S사의 M 프로그램을 사용 중에 있습니다.
기존에 사용하시던 툴과 비교했을 때, 하이퍼랩이 특히 강점을 보인다고 느끼신 부분이 있을까요?
기존 프로그램들은 Docking이나 MD simulation 등에 특화되어 있으며, 다양한 파라미터를 조정함으로써 이용자가 원하는 결과를 정밀하게 도출할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만, 이러한 프로그램들은 초보자가 접근하기에는 진입장벽이 높고, 파라미터 설정에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다는 점에서 어려움이 있습니다. 반면 하이퍼랩은 파라미터 설정을 하지 않아도 AI가 학습 결과를 제공한다는 점에서, 잘 학습된 AI 모델일 경우 초보자도 일정 수준 이상의 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다는 점이 큰 강점이라 생각됩니다.
끝으로, 하이퍼랩을 아직 경험해보지 못한 신약 개발 연구자분들께 한 말씀 부탁드립니다.
AI 기반 신약 개발 플랫폼을 경험해 보고자 하는 연구자에게 하이퍼랩은 충분히 고려할 만한 선택지라고 생각합니다. 다른 산업과 마찬가지로, 신약 개발 분야에서도 AI의 중요성은 앞으로 더 커질 것이며, 잘 갖춰진 AI 플랫폼을 영리하게 활용하는 것이 신약 개발의 성공 가능성을 높이는 하나의 전략이 될 수 있습니다. 하이퍼랩을 통해 AI가 신약 개발의 미래를 어떻게 변화시켜 나가는지 직접 확인해 보는 과정 또한 의미 있는 경험이 될 것이라 기대합니다.
AI 신약개발 플랫폼 하이퍼랩