인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다
[주요 내용]
□ 우선 국가연구개발사업을 통해 한국화합물은행*에 축적된 연구 데이터와 국내외 데이터베이스 등을 활용하여 인공지능 학습을 위한 화합물 빅데이터 플랫폼을 구축한다.(한국화학연구원)
* 국가 지정 화합물 관리·유통 전담기관으로, 2000년 이후 연구자들의 기탁·등록을 통해 약 55여만 종의 화합물을 수집·관리 중
ㅇ 플랫폼은 화합물 별 효능, 약물성, 독성 등 주요 연구데이터 간 관계를 포함한 정형화된 관계형 데이터베이스를 기반으로 하며,
ㅇ 문헌데이터 등 비정형 데이터까지 입력, 분석하여 빅데이터화 할 수 있도록 텍스트 분석 요소를 도입한다.
□ 다음으로, 구축된 플랫폼에 문헌 분석(텍스트마이닝), 심화학습(딥러닝) 기술 등을 접목하여 약물-표적 상호작용, 약물동태·독성 등을 예측하는 인공지능 플랫폼을 개발한다.(광주과학기술원, 경상대학교, 이화여자대학교)
ㅇ 광주과학기술원(연구책임자 남호정 교수) 연구진이 개발하는 약물표적 상호작용 예측 플랫폼은 화합물(약물) 및 단백질(표적) 정보를 기반으로 화합물-단백질 간 상호작용을 학습하며,
ㅇ 이를 통해 질병을 유발하는 단백질을 제어하는 화합물 구조를 예측하는 등 신약 후보물질을 발굴하거나, 알려진 화합물이 작용하는 단백질을 예측*하여 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는 데 기여한다.
* (예시) 당뇨에 효능이 있다고 알려진 화합물 A가 단백질 B와 만나면 비만 억제에도 효능이 있을 것으로 예측
인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다
광주과학기술원 연구팀은 무엇을 통하여 화합물과 단백질 간 상호작용을 학습하여 신약 후보물질을 발굴하고자 해
약물표적 상호작용 예측 플랫폼