AI가 약을 설계하다.
Review of The BATCH #1
The Batch는 전 세계 석학 중 하나인 Yann Lecun 교수님이 운영하시는 deeplearning.ai 에서 발간하는 주 단위의 News Letter입니다. The Batch는 Essential news for deep learners를 추구하고 있으며, 매주 Deep Learning, Artificial Intelligence 분야의 주목해볼 만한 소식을 전하고 있습니다.
저는 매주 발행되는 The Batch에서 관심이 가는 Section에 대해 번역하고 약간의 의견을 덧붙여 리뷰하고자 합니다.
AI Tackles OCD
AI에 의해 디자인된 약이 사람에 의해 테스트하는 것이 승인되었습니다.
What's new
영국의 스타트업은 일본의 제약회사와 협업을 하여 자동으로 약을 개발하는데 집중하여, Obsessive Compulsive Disorder(강박성 장애)를 치료하는 약을 생산하였다. DSP1181이라 알려진 이 화합물은 기존의 치료법 보다 더 빠르게 효과를 주고, 더 오래 지속되도록 설계되었다. 일본 당국은 임상실험에 대하여 허가하였다.
How it works
Excientia의 약 개발 플랫폼은 특정 의료 조건에 영향을 미치는 것으로 알려진 생물학적 목표부터 시작할 수 있다.
이번 경우, 대상은 자극을 받으면 세로토닌 호르몬을 분비하는 작은 세포구조였다.
플랫폼은 세로토닌의 생산자를 자극할 수 있는 분자를 생성하기 위해, DNA 염기서열, 단백질 구조, 약물 작용의 Database를 사용하였다.
이 모델은 또한 다양한 합성물 후보 들의 효과를 측정하기 위하여 과학 문선, 특허, 그리고 유전 독성학 연구들을 참고하였다.
Excentia의 시스템은 일반적인 발견 과정을 단축시켰다고 알려졌다.
Why it matters
제약회사들은 하나의 약을 개발하기 위하여 26억 달러 이상을 투자하고 있다. 또한 인간에게 실험이 가능한 약물을 찾는 데까지 3에서 6년이 소요된다. 그렇다고 해도 그 약물이 안전하고 효과적이라고 증명될 것이라는 보장을 하지 못한다.
이 과정을 조금이라도 자동화하는 것은 큰 비용을 절약할 수 있다. 이것이 Exscientia가 AI를 이용하여 새로운 약을 찾는 세계 200대 기업 안에 포함되는 이유이다.
We are thinking
AI는 약물 개발에 있어 magic bullet은 아니다. 하지만 개발 과정에서 큰 비용을 줄이는 것은 더 많은 분자에 대해 연구할 수 있게 하고, 잠재적으로 더 많은 약물을 시장에 내놓을 수 있도록 해준다.
기존에는 AI가 IT 분야의 서비스에서 주로 많이 사용되었습니다. 이제는 AI가 IT 이외의 분야에서 Assistant Technology로서 발전해나가고 있는 것 같습니다. AI를 통해 만들어진 약이 최종 단계에서는 당연히 사람의 손을 거쳐 기존의 방식대로 검증되어야 할 것입니다. 하지만 그 앞의 단계와 시간을 줄여, Cost를 줄여주는 것만으로도 Human Resource를 다른 곳에 투자할 여력을 만들어주는 것입니다. 특히나 Bio Industry와 같은 Process가 길고, Cost가 큰 산업에서는 Simulation을 하거나, Candidate를 줄여주는 것과 같은 Assistant Technology 측면에서 AI 기술을 더욱 많이 사용되지 않을까 합니다.
지난 리뷰 보기
https://brunch.co.kr/@andrewhwan/65
https://brunch.co.kr/@andrewhwan/63
이 글은 아래의 원문을 번역/의역 및 요약하였습니다. 중간중간 파란색으로 표시된 글씨는 번역자의 견해입니다.
