소개글

각종 컨퍼런스에 나온 강연들을 정리해보면서 공부해보고 있습니다.
이번 포스팅은 if(kakao) 2022에서 이유한님께서 강연해주신 내용을 정리했습니다.
제목은 "AI로 난치병을 치료할 수 있을까요?"이며 신약 개발에 대한 소개와 AI를 활용할 수 있는 방안에 대한 내용입니다.
말투는 편한 말투로 작성하니 양해 부탁드립니다.

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문서 자료

발표내용

신약개발이란?

약이란?

• WHO 정의에서 의약품은 사용자의 이익을 위해서 생리적 시스템 또는 질병상태를 변화시키거나 검토하기 위해서 사용되는 모든 물질
• 비타민같은 약은 부족한 요소의 보충
• 백신 등은 호르몬 등 질병 및 감염의 방지역할
• 여러 다른 약물들로 우리는 독소를 희석
• 삶의 질을 개선

신약개발 과정

1. 기초/탐색연구
   • 질병의 발생 위치, 해결 방법, 분자나 단백질 등 탐색
2. 전임상
   • 동물 실험을 통해 독성 또는 효과를 실험
3. 임상
   • 실제로 사람에게 실험해보며 투여량과 효과를 실험
4. 허가
   • FDA 또는 식약처 등에서 허가 프로세스 받기

실험을 사용한 신약개발

• 가장 역사가 깊고, 전통적으로 사용되어온 문제해결 방법
• 타겟을 발굴하는 것부터 시작하여, 투여량에 대한 실험, 임상 실험까지 사람의 가설 기반으로 실험을 통해 결과를 도출
• 설계한 약을 직접 만들어내고, 이러한 약이 정말 설계한 모양을 가지고 있는지 시각화
• 정확하고, 신뢰할만한 최고의 방법이지만, 안타깝게도 실험 비용적인 문제가 이슈

예시1 - 저분자 데이터베이스

• 치료하고자 하는 부위에 가장 적합한 약을 찾는 과정인 신약개발은, 모래사장에서 바늘찾기와 같음
• PubChem 이라는 화합물들의 공개 활성 정보 데이터베이스가 존재하고, 약 1억개 정도의 저분자화합물이 보고됨
• 만약 특정 질병 A에 대하여 저분자 화합물로 약을 만든다고 했을 시, 비용과 시간 이슈로 검증에 많은 시간 소요

예시2 - 단백질 데이터베이스

• Protein Data Bank 라는 단백질 데이터베이스가 존재
• 단백질 구조정보는 주로 X-ray 산란 실험, 핵자기 공명을 이용한 실험정보를 통하여 얻을 수 있으며, 현재 약 20만개의 구조정보가 수록
• 만약 특정 질병 A에 대하여 단백질 화합물로 약을 만든다고 했을 시, 비용과 시간 이슈로 검증에 많은 시간이 소요됨

인실리코를 사용한 신약개발

• 인실리코는 가상실험에서의 컴퓨터 프로그래밍을 뜻하며 컴퓨터 모의실험을 통해 연구 및 설계하는 기술
• 컴퓨터의 발전과 함께 급속하게 발전하고, 관심을 많이 받고 있으며, 실제로 활발하게 사용되고 있는 도구
• 화학 분자, 유전 데이터 등의 다양한 정보가 축적
• 이런 모든 정보들이 많은 연구자의 헌신과 노력으로 컴퓨터 기술을 이용해 데이터베이스화
• Cheminfomatics, Bioinformatics 같은 기술 사용
• 물리적, 화학적 이론과 고성능 컴퓨터를 활용한 계산화학 또는 게산생물학 방법론 사용

쌓여가는 데이터와 활용 방안

• 쌓여가는 데이터를 더 잘 활용할 수 있는 방법?
• 복합하게 얽혀 있는 데이터간의 관계를 잘 알아낼 수 없을지?
• 데이터를 기반으로 더 혁신적인 일들이 가능할지?

-> 신약개발에 AI 활용

크게 보면 신약개발 방법은 실험을 사용 -> 인실리코를 사용 -> AI를 사용 으로 발전했다고 볼 수 있을 것 같습니다.

AI for 신약개발

알파폴드

• 2020년 11월 알파폴드2는 단백질 구조 예측 능력 평가 대회의 CASP에 처음 등장해 압도적인 1위를 기록
• 알파폴드2가 평균 92.4점을 냈는데, 90점 정도의 인간이 시행한 실험 정확도와 거의 유사함
• 단백질 구조를 아는 것은, 단백질 기반한 모든 물질 대사에 대한 이해의 시작과도 같음
• 논문 발표 이후 수많은 후속 연구들이 발표되었으며, 알파폴드2를 사용한 신약개발 방법에 대한 연구 활발
• DeepMind는 알파폴드를 활용하여 2억개의 단백질 구조 데이터베이스를 공개

AI 기반 신약개발 현황

• 유명한 테크 기업들이 제약 회사와 협업하며 프로젝트 진행
• 연구 분야에서도 단백질 구조를 학습한 AI 모델을 활용

카카오브레인의 신약개발

항체 신약 플랫폼을 연구

• 항원-항체 반응을 이용해 특정 질병과 관련된 항원 단백질에 특이적으로 결합되도록 만든 의약품
• 항체는 암, 신경퇴행성 질환, 감염병 등을 타겟할 수 있는 치료제
• 항체 치료제가 가장 큰 영향력을 미치는 분야는 항암제
• 항체 신약은 글로벌 매출에서 순위권을 차지하는 약품
• 주어진 항원에 대해 기존 방법보다 수배 빠른 속도로 항체를 디자일 할 수 있는 플랫폼을 연구

카카오브레인의 환경

• 차별화된 Large-scale AI 역량
  • KoGPT: 사람과 비슷하게 글을 쓰는 AI
  • Coyo: 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 AI
  • Karlo: 데이터셋과 텍스트를 통해 창의적인 그림을 그리는 AI
• 도메인과 AI를 아우르는 스페셜한 크루들
  • 인공지능 지식 뿐만 아니라, 화학, 생물, 제약 등에 관련된 지식을 가지고 있음
• 세계적인 파트너와 함께함
  • 수많은 단백질 관련 연구를 수행한 Galux라는 회사와 함께 연구

미래를 향하여

• 나에게 맞는 약이 있다면?
• 어떤 병이 걸렸을 때 우리 몸에 최적화된 약을 먹을 수 있도록 하는 것이 목표