샤페론, AI 알고리즘 10종 확대···신약 개발 속도 향상 기대

샤페론 CI. 사진=샤페론 제공

면역 혁신신약개발 바이오기업 샤페론이 AI 신약개발 플랫폼 '에이든(AIDEN)'의 스크리닝 알고리즘 확장 및 베타 테스트 완료로 신약 개발 속도를 가속화할 전망이다.

샤페론은 에이든의 신규 후보물질 발굴 알고리즘을 10종 이상으로 확장하고 베타 테스트를 성공적으로 마쳤다고 28일 밝혔다. 이로써 샤페론은 신약 후보물질 최종 설계에 필요한 주요 스크리닝 알고리즘 대부분을 확보하게 됐다.

스크리닝 알고리즘은 물질의 효능 및 독성, 체내에서의 약물동태를 예측해 후보물질을 발굴하는 기술이다. 샤페론은 연구 효율화를 위해 ▲효능 ▲세포독성 ▲약물 흡수 ▲약물 분포 ▲약물 대사 ▲약물 배설 ▲약물 독성 등 10종 이상의 알고리즘을 에이든에 추가했다.

샤페론은 에이든의 스크리닝 알고리즘을 확장해 현재 연구 중인 'NLRP3' 염증복합체를 포함한 다양한 염증복합체 연구를 진행할 계획이다. 염증복합체는 'NLRP3' 외에도 'NLRP1', 'NLRC4', 'AIM2' 등이 존재하며, 각 질환별로 다른 염증복합체가 작용한다. 샤페론은 다양한 염증복합체에 최적화된 약물을 개발해 효과적인 치료를 기대하고 있다.

샤페론은 내년까지 AI 기술을 통해 약물 분자구조 설계가 가능하도록 에이든을 고도화한다는 방침이다. 최종적으로는 AI 기반 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 에이든이 특정 표적 분자와 상호작용할 가능성이 높은 후보물질을 발굴할 수 있도록 할 계획을 가지고 있다.

샤페론 관계자는 "꾸준한 알고리즘 추가 확보로 선도물질 탐색 과정에서 발생하는 다양한 변수와 실험 횟수를 획기적으로 단축시킬 수 있을 것"이라며 "이는 연구개발의 효율성을 높일 뿐 아니라 다수의 신약 후보물질 발굴 가능성을 높일 것이다"라고 말했다. 이어 "지속적인 데이터 학습을 통해 에이든을 고도화하는 한편 주요 파이프라인 연구개발 과정에도 에이든을 적극 활용해 신약 개발 성과를 가속화할 것"이라고 했다.