아이겐드럭(AIGENDRUG)이 신약 개발 전문가의 의사결정을 지원하는 'Human-in-the-Loop(휴먼-인-더-루프)' 기반 AI(인공지능) 신약개발 플랫폼 'DrugVLAB'(드럭버추얼랩)을 출시했다고 20일 밝혔다.
아이겐드럭은 이달 '드럭버추얼랩'에서 'Kinase(키나아제) 저해제 물질 생성 시스템'과 '단백질 상호작용(PPI) 저해제 물질 생성 시스템'도 선보인다. 회사 측은 신약 개발에서 난도가 높은 영역을 대상으로 AI 기반 생성·최적화와 다각도 평가를 결합, 초기 설계 단계에서 선택지를 빠르게 좁힐 수 있도록 했다고 했다.
'드럭버추얼랩'의 차별점은 통합형 SaaS(서비스형 소프트웨어) 구조다. 후보물질 생성, 결합 예측, 선택성 평가 등이 서로 다른 도구나 환경에서 수행되는 기존 방식과 달리 클라우드 기반 워크플로우 안에서 일괄 처리할 수 있도록 구성했다. 수십 개의 검증된 AI 도구를 통합해 후보물질을 다양한 관점에서 평가하는 '다각도 분석' 체계도 갖췄다.
회사 관계자는 "플랫폼의 핵심 개념은 '의약화학자-in-the-Loop' 구현"이라며 "AI가 후보물질을 생성·평가하되 연구·실험 결과가 다시 모델에 피드백되도록 설계했다"고 말했다. 반복 라운드가 진행될수록 성공 가능성이 높은 후보를 도출할 확률을 개선하는 구조로, 실제 연구 현장의 의사결정 흐름을 반영한 '실험-학습-재설계' 사이클을 플랫폼 수준에서 구현하려는 시도다.
아이겐드럭은 이를 위해 두 가지 독자 기술을 적용했다. 'Activity Cliff(미세 화학구조) 학습'은 구조가 유사하지만 활성 차이가 큰 화합물 패턴을 학습, 미세 구조 변화가 약효에 미치는 영향을 정밀 예측하는 기술이다. 'Enriched Fragment-Based Molecule Generation(부분 구조 기반 후보물질 도출)'은 무작위 생성이 아니라 구조적 특성과 생물학적 활성을 함께 고려, 성공 가능성이 높은 화합물을 선별적으로 생성하는 방식이다.
연구자는 '드럭버추얼랩'에 탑재된 'ChemGen 파이프라인'으로 단백질 구조 기반 후보물질 생성과 최적화를 자동화하는 게 가능하다. 동시에 약물 유사성 및 ADME 특성 필터링 등을 적용, 후보물질 품질을 사전에 점검함으로써 초기 탐색 과정에서의 시간과 비용을 줄일 수 있다는 설명이다.
서비스는 AWS(아마존웹서비스) 기반 클라우드 웹 플랫폼으로 제공된다. 별도 설치 없이 웹 브라우저로 접속해 사용할 수 있다. 코딩 없이 직관적 인터페이스로 신약 개발 워크플로우를 실행하는 것도 가능하다. 회사 측은 중소 바이오텍이나 연구기관이 AI 도구를 도입할 때 겪는 진입장벽을 낮추는 데 초점을 맞췄다고 했다.
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회사 관계자는 "'드럭버추얼랩'은 이중 계층(모듈형) 구조로 설계돼 신규 AI 도구를 빠르게 추가할 수 있다"며 "프로젝트 목적에 따른 맞춤형 구성도 가능하다"고 말했다. 이어 "적용 타깃과 기능을 단계적으로 확대해 플랫폼 경쟁력을 강화할 것"이라고 덧붙였다.