[더밸류뉴스=이승윤 기자]

이뮤노바이옴(대표이사 임신혁)이 머신러닝을 이용해 임상시험 전 약물의 성공 가능성과 부작용을 미리 예측하는 데 성공했다.

18일 이뮤노바이옴은 AI를 활용한 임상 성공 가능성 예측과 관련된 연구결과를 의학 저널 '더 란셋'의 자매지 '이바이오메디슨'에 게재했다고 밝혔다. 논문 제목은 "세포와 인간 사이의 유전자 교란 효과 불일치에 기반한 약물 승인 예측(Drug approval prediction based on the discrepancy in gene perturbation effects between cells and humans)"다.

신약개발과정 비교 사진. [사진=이뮤노바이옴]

이뮤노바이옴과 김상욱 포스텍 생명과학과 교수 연구팀은 약물의 표적이나 마커유전자가 갖는 위험성을 중심으로 세포주와 인체에서 나타나는 유전자 위험성의 차이를 학습해 임상 성공률을 예측하는 AI 기술을 개발했다. 이는 선별된 후보 약물의 성공적인 임상시험 설계에도 핵심적인 기여를 할 것으로 보인다. 임상 성공률을 예측과 함께 부작용과 연관된 유전자 및 그 특징도 도출할 수 있다.

이뮤노바이옴의 기술은 기존 신약개발 AI 모델과 달리 마이크로바이옴 치료제에 적용할 수 있다. 기존에는 구조가 잘 알려진 화합물이나 단백질에만 AI 모델을 적용할 수 있었지만 이번 기술은 약물에 반응하는 유전자 정보에 기반하기 때문에 물질적 특성이 복잡한 균주에도 적용이 가능하다.

이번 기술은 이뮤노바이옴의 자체 신약개발 플랫폼인 '아바티옴'에 탑재돼 높은 시너지를 낼 수 있을 것으로 보인다. 아바티옴은 균주의 치료 효능 및 그 MoA(작용기전)를 종합적으로 평가하는 기술로 여기서 도출된 정밀한 유전자 반응 정보를 활용해 임상시험 성공률을 예측할 수 있다.

이뮤노바이옴 관계자는 "전임상 단계에서는 안전하다고 판단된 약물이 실제 임상에서는 부작용으로 실패하는 경우가 많다"며 "약물의 화학적 접근방식에 사람의 유전적 차이를 반영한 유전자 중심 접근 방식을 결합해 약물의 안전성과 성공 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술"이라고 밝혔다.

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