MEDI:GATE NEWS SK텔레콤·SK바이오파마, AI로 신약 연구 속도 높였다…난치성 암 치료제 후보물질 2종 발굴

기사입력시간 26.07.15 15:07최종 업데이트 26.07.15 15:07

SK텔레콤과 SK바이오팜 연구진이 AI 기반 신약 탐색 연구 결과에 대해 논의하는 모습. 사진=SK텔레콤 [메디게이트뉴스 이지원 기자] SK텔레콤(SKT)은 SK바이오팜과의 공동 연구를 통해 난치성 암 치료제 개발에 활용할 수 있는 초기 유효물질 2종을 발굴했다고 15일 밝혔다. 양사는 AI 기술을 활용해 암세포 표면에 나타나는 단백질인 'ROR1' 단백질에 결합할 수 있는 바인더 후보를 다량 생성·선별하고, 실험실 검증을 통해 선별했다. ROR1은 혈액암과 고형암 등에서 많이 만들어지는 종양 관련 세포 표면 단백질로, 암세포를 타겟으로 한 치료제 개발의 주목받는 타겟이다. 바인더는 특정 표적에 결합하도록 설계된 물질로, 결합 가능성과 구조 안정성 등을 고려해 선별해야 한다. SK바이오팜은 신약 개발 경험을 바탕으로 신규 바인더 발굴 전략을 수립했고, SK텔레콤은 AI 기술을 활용해 다량의 바인더 후보를 생성하고 ROR1과의 결합 가능성을 분석했다. 새로운 물질 구조를 찾는 연구에서는 AI가 학습할 수 있는 데이터가 충분하지 않은 경우가 많다. 이 때문에 기존 데이터에만 의존하는 AI 방식으로는 다양한 후보를 폭넓게 탐색하는 데 한계가 있다. 이에 SK텔레콤은 단백질 조각인 프래그먼트 조합을 머신러닝으로 다각도로 설계하고, 강화학습을 적용해 구조적 안정성이 높은 후보에 더 높은 보상을 주는 방식으로 최적의 구조를 탐색했다. 선별 과정에서는 SK텔레콤의 GPU 자원을 활용해 다수의 후보를 병렬 처리했으며, AI 모델을 통해 각 후보의 ROR1 결합 구조와 결합 가능성의 예측을 빠르게 수행해 실험 대상을 효율적으로 선정했다. 이를 통해 연구는 약 5개월 만에 완료됐으며, 기존 SK바이오팜의 방식으로는 통상 1~2년이 소요되는 초기 연구 기간을 60% 이상 단축한 것으로 나타났다. 이는 AI 기술이 신약 개발 초기 단계의 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있음을 보여준다. SK텔레콤 조동연 AI Convergence 담당은 "이번 성과를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 바이오 특화 LLM 개발 등 바이오 AI 분야의 기술 협력 범위 확대를 검토 중"이라고 밝혔다.

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SK텔레콤·SK바이오파마, AI로 신약 연구 속도 높였다…난치성 암 치료제 후보물질 2종 발굴

암세포 표면 단백질 ROR1 결합 가능성 보인 초기 유효물질 2종…5개월 만에 기존 연구 기간의 60% 이상 단축

SK텔레콤과 SK바이오팜 연구진이 AI 기반 신약 탐색 연구 결과에 대해 논의하는 모습. 사진=SK텔레콤

[메디게이트뉴스 이지원 기자] SK텔레콤(SKT)은 SK바이오팜과의 공동 연구를 통해 난치성 암 치료제 개발에 활용할 수 있는 초기 유효물질 2종을 발굴했다고 15일 밝혔다.

양사는 AI 기술을 활용해 암세포 표면에 나타나는 단백질인 'ROR1' 단백질에 결합할 수 있는 바인더 후보를 다량 생성·선별하고, 실험실 검증을 통해 선별했다.

ROR1은 혈액암과 고형암 등에서 많이 만들어지는 종양 관련 세포 표면 단백질로, 암세포를 타겟으로 한 치료제 개발의 주목받는 타겟이다. 바인더는 특정 표적에 결합하도록 설계된 물질로, 결합 가능성과 구조 안정성 등을 고려해 선별해야 한다.

SK바이오팜은 신약 개발 경험을 바탕으로 신규 바인더 발굴 전략을 수립했고, SK텔레콤은 AI 기술을 활용해 다량의 바인더 후보를 생성하고 ROR1과의 결합 가능성을 분석했다.

새로운 물질 구조를 찾는 연구에서는 AI가 학습할 수 있는 데이터가 충분하지 않은 경우가 많다. 이 때문에 기존 데이터에만 의존하는 AI 방식으로는 다양한 후보를 폭넓게 탐색하는 데 한계가 있다.

이에 SK텔레콤은 단백질 조각인 프래그먼트 조합을 머신러닝으로 다각도로 설계하고, 강화학습을 적용해 구조적 안정성이 높은 후보에 더 높은 보상을 주는 방식으로 최적의 구조를 탐색했다.

선별 과정에서는 SK텔레콤의 GPU 자원을 활용해 다수의 후보를 병렬 처리했으며, AI 모델을 통해 각 후보의 ROR1 결합 구조와 결합 가능성의 예측을 빠르게 수행해 실험 대상을 효율적으로 선정했다.

이를 통해 연구는 약 5개월 만에 완료됐으며, 기존 SK바이오팜의 방식으로는 통상 1~2년이 소요되는 초기 연구 기간을 60% 이상 단축한 것으로 나타났다. 이는 AI 기술이 신약 개발 초기 단계의 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있음을 보여준다.

SK텔레콤 조동연 AI Convergence 담당은 "이번 성과를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 바이오 특화 LLM 개발 등 바이오 AI 분야의 기술 협력 범위 확대를 검토 중"이라고 밝혔다.

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이지원 기자 (jwlee@medigatenews.com)

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