아이소모픽 랩스의 신약 개발 엔진 ‘아이소모픽 약물 설계 엔진’ 분석

주장아이소모픽 랩스는 기존 인공지능 신약 개발의 한계를 극복하기 위해 단백질의 숨겨진 결합 부위인 ‘크립틱 포켓(Cryptic Pocket)’을 탐색하는 새로운 엔진을 개발했습니다. 이 기술은 단순히 단백질 구조를 예측하는 수준을 넘어 약물 분자와 단백질 간의 정밀한 상호작용을 분석합니다.

팩트아이소모픽 랩스는 구글 딥마인드에서 분사한 기업입니다. 이 회사는 최근 노바티스 및 일라이 릴리와 대규모 신약 개발 파트너십을 체결했습니다. 또한 21억 달러 규모의 자금을 조달하며 업계의 이목을 집중시켰습니다.

팩트아이소모픽 랩스는 지난 2월 ‘아이소모픽 약물 설계 엔진(IsoDDE)’에 관한 기술 보고서를 발표했습니다. 해당 시스템은 단백질 구조 예측과 포켓 식별, 결합 친화도 예측이라는 세 가지 기능을 통합적으로 수행합니다.

교차검증기존 알파폴드2와 알파폴드3는 단백질 구조 예측 분야에서 성과를 거두었으나, 학습 데이터와 거리가 먼 새로운 단백질 구조에 대해서는 예측 성능이 저하되는 한계가 있습니다. 아이소모픽 랩스는 이러한 일반화 문제를 해결하여 학습 데이터가 부족한 영역에서도 신약 후보 물질을 발굴합니다.

팩트아이소모픽 랩스 연구진은 ‘세레블론(Cereblon)’ 단백질의 크립틱 포켓을 통해 엔진 성능을 검증했습니다. 연구 결과 IsoDDE는 단백질 서열 정보만으로 이전에 알려지지 않았던 숨겨진 결합 부위를 정확히 예측했습니다.

팩트크립틱 포켓은 단백질이 특정 리간드와 결합할 때만 일시적으로 열리는 구조를 뜻합니다. 이는 자물쇠를 열기 위해 정확한 열쇠가 필요한 것과 유사하며 기존 방식으로는 발견하기 어려운 표적입니다.

주장신약 개발의 핵심은 질병 관련 단백질을 표적으로 삼는 것이지만, 많은 질병 단백질은 약물이 결합할 공간이 부족합니다. 아이소모픽 랩스의 기술은 이러한 ‘약물화가 어려운(Undruggable)’ 단백질을 표적화하여 치료 범위를 넓힙니다.

팩트아드리안 스테출라 아이소모픽 랩스 기술 책임자는 IsoDDE가 구조 예측을 넘어 리간드의 단백질 결합 강도 등 다양한 물리적 특성을 분석한다고 설명했습니다. 이는 신약 후보 물질의 성공 가능성을 높이는 필수 과정입니다.

교차검증인공지능이 신약 개발을 가속화할 것이라는 기대는 10년 넘게 지속되었으나, 실제 임상 단계에 도달한 인공지능 설계 약물은 여전히 소수입니다. 이는 신약 개발 과정의 복잡성과 엄격한 테스트 절차를 인공지능만으로 단축하기 어렵다는 현실적 한계를 보여줍니다.

주장아이소모픽 랩스는 이번 엔진을 통해 신약 후보 물질 발굴의 정확도를 높이고 개발 기간을 단축하는 전략을 취하고 있습니다. 이는 제약 산업 내 인공지능 활용의 새로운 기준을 제시할 것으로 평가받습니다.

팩트회사는 향후 파트너십을 맺은 제약사들과 함께 실제 질환 치료제 개발에 이 엔진을 적용할 계획입니다. 이는 기술적 검증을 넘어 상업적 성과를 입증하는 단계로 나아감을 의미합니다.

출처IEEE Spectrum 기술 보고서 및 아이소모픽 랩스 공식 발표 자료를 교차 검증했습니다.