㈜아토믹스
112만개 데이터 확보 … 오프타겟 바인딩 독성 예측
디스커버리 각 단계 성공확률 10% ↑·비용 25% ↓
이규호 대표 “전임상·임상 1상 인하우스 개발 확장”
㈜아토믹스(Atomics·대표 이규호·사진)는 양자 물리 기반 모델링과 인공지능의 융합기술을 바탕으로 단백질과 약물 간 결합을 정확하게 예측할 수 있는 신약개발 소프트웨어 플랫폼 개발 전문기업이다.
서울대 대학원에서 물리학 박사를 취득한 이규호 대표는 미국 국립재생에너지연구소, 로렌스버클리연구소 등에서 분자 간 상호작용을 정확히 예측하는 기술을 연구한 경력과 실리콘밸리에 있는 반도체설계소프트웨어 회사인 시놉시스에서 쌓은 능력을 기반으로 2020년 아토믹스를 창업했다.
신약 개발은 대표적인 고비용, 고위험 산업으로 꼽힌다. 천문학적인 연구개발비와 평균 13년의 긴 시간이 소요되지만 성공 확률은 아주 낮다. 이 가운데 연구개발비의 절반가량은 신약 후보 물질을 발굴하는 디스커버리 단계가 차지한다. IQMA에서 발간한 `Global use of medicine 2023'보고서에 따르면 글로벌 의약품 시장은 연평균 5%로 성장해 2022년 기준 1조4820억달러(약 1989조5850억원)에서 2027년 1조9170억달러(1경3653조2250억원)로 예상된다. 미국 시장이 약 40%를 차지하고 한국은 약 23조원 규모이다. 글로벌 5대 제약 회사의 평균 연구개발비는 12조원에 달하며 이들 기업은 매출의 25~30%를 연구개발비에 투자하고 있다.
자본과 연구인력이 풍부한 대형 제약사도 디스커버리 단계에서 후보 물질을 이용해 약물구조를 갖고 합성실험을 하는 데 1년에 보통 1000개 정도를 한다. 문제는 합성과정에서 문제가 발생하면 그 과정을 지속적으로 반복해야 한다는 점이다. 신약 개발 초기 단계에서 약물의 약리 활성도와 독성을 쉽고 빠르게 알 수 있다면 신약개발 실패 확률을 현저히 줄일 뿐 아니라 획기적으로 비용을 절감할 수 있다.
아토믹스는 슈퍼컴퓨터를 이용한 약물 분자 시뮬레이션과 인공지능을 이용해 신약 후보물질을 빠르게 찾는 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 양자물리 기반의 분자 모델링과 기계 학습의 결합으로 단백질과 약물 결합을 미리 예측해 약효뿐 아니라 오프타겟(약물이 다른 생체 분자에 결합해 예상치 못한 다른 생물학적 효과가 발생하는 것) 바인딩에 의한 독성을 예측할 수 있어 신약 개발을 가속화할 수 있다.
이 대표는 “신약개발 시 디스커버리 각 단계에서 성공확률을 10%씩 향상시키고 후보물질 한 개당 비용을 반으로 줄이면 총 개발 비용의 약 25%를 절감할 수 있다”며 “아토믹스는 고해상도의 데이터를 슈퍼컴퓨터를 이용해 단백질과 약물 간 결합을 정확하게 예측해 제약업체에서 지출하는 신약개발 비용과 시간을 줄여줄 수 있다는 점이 차별화된 기술”이라고 말했다.
이토믹스는 현재 미국식약의약국(FDA)이 승인한 약물 1500개의 화합물 구조 12만개를 포함, 112만개의 데이터 셋을 구축했고 기술의 유효성 및 효율성을 단백질과 화합물 시판 약물에서 검증을 완료했다. 이 대표의 목표는 2025년 전임상·임상 1상까지 직접 개발하는 인하우스 개발로 확장하는 것이다.
/김금란기자
