모든바이오의 이번 특허 기술은 분자간 유사도 측정을 통해 특정 질병에 관여하는 타겟 단백질을 선별, 신약 후보물질을 도출하는 플랫폼으로 약물-타겟 간 상호작용을 딥러닝(Deep Learning) 최적화 알고리즘을 통해 예측하고 여기에 빅데이터(Big Data)와 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 접목시켜 인공지능 기술의 약점이라 일컬어지는 소위 ’블랙박스’ 문제를 보완한 기술이다.
약물과 타겟 단백질 간 상호작용의 예측 기술은 국내,외 다양한 연구를 통해 딥러닝 기술이 효과적이라고 여러 차례 증명됐지만 딥러닝 기술은 태생적으로 결과에 대한 해석이 불가능하기 때문에 그 한계를 지적 받아왔다.
모든바이오 관계자에 따르면 이번에 출원한 AI 플랫폼 기술은 기존의 AI기술이 가지는 단점을 획기적으로 보완한 신약개발 AI 플랫폼으로 구조학적, 약리학적, 독성학적으로 적합한 후보 물질을 추천하고 디자인하는 역할을 한다. 자세하게는 기존에 사용 돼 온 유사도 측정 알고리즘에 3차원 구조와 독성정보를 결합하고 독자적으로 개발한 스코어링 기법을 접목시켜 기존 알고리즘의 단점을 보완함과 동시에 차별성을 뒀다고 설명했다.
또한 3차원 분자구조 정보분석에 있어 계산량이 증가된다는 하드웨어적 단점을 보안하기 위해 인터넷 데이터 센터(IDC)에 AI 딥러닝 전용 빅데이터 클러스터링 서버 구축작업을 이미 착수했다고 밝혔다.
모든바이오 관계자는 "고차원 구조정보와 약리학적 정보가 결합된 유사도 측정 알고리즘의 활용은 신약 후보물질 발굴부터 전체 임상단계에 이르는 프로세스에 적용이 가능하여 신약개발에 필요한 시간과 투자비용을 절약하는데 많은 도움이 될 것"이라며 "이번 개발한 AI플랫폼은 자체적인 신약개발과정에 적용하기 위하여 개발해 왔지만 현재는 자체 사용을 넘어 플랫폼 사용권 계약에 대하여 심도 있는 고민을 하고 있다"고 덧붙였다.
한편, 모든바이오는 작년4월 KB증권과 코스닥상장을 위한 대표주관계약을 체결하고 기술특례상장 트랙으로 코스닥 시장 입성을 준비하고 있다.
임재영 공유경제신문 기자 news@seconomy.kr
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