[더벨]신테카바이오, ADME·PK 예측 모델 기반 개량신약 설계 기술 개발 착수

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AI 신약개발 기업 신테카바이오는 인공지능(AI) 기술을 활용해 약동학(Pharmacokinetics, PK) 및 ADME(흡수·분포·대사·배설) 특성을 높은 정확도로 예측하는 AI 플랫폼을 개발하고, 이를 기반으로 개량신약(Incrementally Modified Drug, IMD) 설계 기술 개발에 나섰다고 21일 밝혔다.

ADME 및 약동학 특성은 신약 후보물질의 개발 성공 가능성과 안전성, 임상에서의 효과를 결정하는 핵심 요소다. 개발 초기 단계에서 후보물질을 선별하고 최적화하는 데 중요한 역할을 한다. 다만 기존의 예측 모델은 분자 구조를 충분히 반영하지 못하거나 다양한 약동학적 특성을 동시에 고려하는 데 한계가 있었다.

신테카바이오는 이 같은 문제를 해결하기 위해 분자의 구조적 특성을 효과적으로 학습해 ADME 및 약동학 특성을 예측하는 AI모델을 개발했다. 연구진은 3만3000여개 이상의 분자 데이터를 활용해 산성도(pKa), 염기성도(pKb), 장관세포(Caco-2) 투과성, 지용성(LogD), 혈장 단백질 비결합률(Fup), 용해도 (LogS), 체내 대사 제거율(clearance) 등 주요 ADME 및 약동학 특성을 대상으로 검증을 수행했다. 이 과정에서 기존 모델 대비 대부분의 예측 항목에서 정확도를 향상시키는 성과를 확인했다.

특히, 미국 국립암연구소(NCI)에서 제공된 200만개 독성물질 기반으로 생성된 반수 치사량(Median Lethal Dose) 모델, 즉 독성모델(LD50)과 더불어 개량신약(IMD, Incrementally Modified Drugs)을 위한 필수적인 모델 기술을 다 확보한 결과가 나왔다는 설명이다.

외부 검증 데이터에서도 예측 오차를 크게 개선했다. 기존 모델이 정확히 예측하지 못했던 이상치(outlier)에 대해서도 우수한 예측 성능을 보였다는 설명이다. Attention 기반 해석 기법을 통해 약동학적 특성에 영향을 미치는 주요 원자와 작용기를 식별함으로써 AI 모델의 해석 가능성도 확보했다.

이번 연구 성과는 저명한 학술지인 영국 왕립화학회(Royal Society of Chemistry, RSC)에서 발간하는 국제 학술지 'Drug Discovery' 게재가 확정됐으며, 오늘 정식 출판됐다.

신테카바이오는 이번 ADME·약동학 예측 플랫폼을 단순한 예측 모델에 그치지 않고, AI 기반 개량신약(IMD) 설계 플랫폼으로 발전시켜 나간다는 방침이다. 기존 약물의 활성(Activity)은 최대한 유지하면서 ADME 및 약동학적 특성을 개선할 수 있는 구조 변형 지점을 AI가 탐색하고, 물성에 영향을 미치는 원자 또는 작용기만을 선택적으로 변경한 새로운 후보 구조를 제안하는 개량신약 자동설계 시스템을 구축한다는 전략이다.

이를 통해 연구자는 기존 약물의 핵심 골격(scaffold)은 유지한 채 흡수율, 대사 안정성, 체내 노출도, 독성, 등 개선이 필요한 특성만을 선택적으로 최적화할 수 있게 된다. 개량신약 개발 과정에서 반복적인 구조 설계와 합성·평가에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이번 연구는 신테카바이오가 축적해온 독자적인 분자 표현 학습 기술과 해석 가능한 인공지능(XAI) 기술, 대량의 연산을 지원하는 슈퍼컴퓨팅 시스템을 기반으로 AI 신약개발 플랫폼의 활용 범위를 예측에서 분자 설계 단계까지 확장하는 의미를 가지는 것으로 보고 있다. 향후 다양한 생성형AI, AAP (Agentic AI Platofrm) 및 분자 설계 기술과 연계해 보다 정교한 AI 기반 신약 최적화 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획이다.

정종선 신테카바이오 대표는 "이번 연구는 AI를 활용한 ADME 및 약동학 예측 기술을 한 단계 고도화한 성과"라며 "이 기술을 예측을 넘어 기존 약물의 구조를 효과적으로 개선할 수 있는 AI 기반 개량신약 설계 기술까지 발전시켜 신약개발 과정의 효율성과 성공 가능성을 높이는 플랫폼을 지속적으로 구축해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "플랫폼의 고도화와 더불어 저분자 개량신약 설계 기술의 완성도를 높이기 위한 검증 작업을 지속적으로 수행하고 있으며, 향후 유의미한 성과를 도출할 수 있도록 연구개발에 박차를 가할 것"이라고 덧붙였다.