고려대 강재우 교수팀, AI인공지능기반 신약개발 드림챌린지 '우승'

[베리타스알파=나동욱 기자] 고려대는 정보대학 컴퓨터학과 강재우 교수팀(박성준 전민지 김선규 이준현 윤성준 김범수 장부루)이 인공지능 기반으로 약물 활성도를 예측하는 '신약 개발 드림챌린지'에 참가해 일리노이대학-중화대학 컨소시엄, 노스캐롤라이나 대학과 함께 공동 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.

드림 챌린지((IDG-DREAM Drug Kinase Binding Prediction Challenge)는 미국 IBM과 세이지바이오네트웍스가 주최하는  의생명분야 데이터과학 국제경진대회로, 세계적으로 가장 권위를 인정받고 있는 대회이다. 2007년 제1회 대회를 시작으로 12년에 거쳐 50여 회가 넘게 이어져오고 있다.

강재우 교수 연구팀은 2016년 아스트라제네카(AstraZeneca)와 생어연구소(Sager Institute)가 주관했던 항암제 조합 효과 예측 챌린지에 첫 출전해 준우승을 차지했고, 2017년 미국 국립암연구소(NCI) 주관으로 열린 암 단백체 예측 챌린지에서 한국 팀 최초로 드림챌린지 우승했다. 2018년 미국 마운트시나이(Mount Sinai) 의대에서 주관한 다표적 신약개발 챌린지(Multi-targeting drug DREAM Challenge)에서도 우승을 차지 한 바 있는데, 올해 IDG 드림챌린지 우승으로 3년 연속 드림챌린지 우승이라는 쾌거를 이뤘다.  

이번 대회는 IDG(Illuminating the Druggable Genome) 컨소시엄이 데이터를 제공하고 핀란드 분자 의학 연구소가 주관해 25개의 신약 후보 물질과 207개의 인산화 효소 간에 394개의 약물 활성도 값을 예측하는 문제를 출제했다. 전 세계 총 54개 팀이 참가했고 강재우 교수팀과 공동 우승한 중화대학-일리노이대학 컨소시움, 노스캐롤라이나대학을 비롯해 미국과 유럽의 대표적 정부지원 연구기관인 미국 국립 보건원(NIH)과 유럽분자생물학연구소(EMBL) 등이 참가했다.

강 교수팀은 약물의 화학구조를 그래프로 인식하고 이를 수학적 벡터공간에 매핑하는 딥러닝모델인 그래프 뉴럴네트워크를 이용해 문제를 풀었다. 이 그래프 뉴럴네트워크로 단백질 결합에 중요한 약물의 하부구조와 화학적 성질을 학습하고 이를 이용해 대상 단백질에서의 약물 활성도를 예측한다.

제약사에서는 통상 고속 대량 스크리닝 기법(HTS)을 통해 수만에서 수십만 개의 화합물에 대해 실험적으로 표적 단백질과의 활성도를 측정해왔다.  그러나 이 방법은 시간과 비용이 많이 들고 성공확률도 떨어진다. 실제 신약으로 합성 가능하다고 알려진 화합물만 12억 개가 넘는데, 임의로 선택된 수십만 개의 화합물 중 최적의 선도물질이 포함돼 있을 확률은 매우 작다. 반면, 인공지능기반 예측모델을 통해 12억 개 중 빠르게 소수의 후보화합물들을 골라내고 이들에 대해서만 선택적으로 실험 검증을 한다면 시간과 비용을 크게 줄일 수 있고 성공확률 또한 높일 수 있다. 

강 교수는 "앞선 대회의 우승모델들에 더해 이번 대회의 우승으로 신약발굴과정에서 필요한 중요한 요소 기술들을 인공지능화 하는데 성공했고 이를 국제대회를 통해 공인 받은 셈"이라며 "이들 모델들을 유기적으로 결합해 인공지능기반 신약 발굴 플랫폼을 만들어 협력중인 연구기관 및 제약사들과 함께 실제 신약개발에 적용할 계획"이라고 말했다.

이번 대회 결과는 4일부터 6일까지 미국 뉴욕 메모리얼 슬론 케터링 암센터에서 열린 '2019 국제 조절시스템유전체학회'에서 발표됐고, 강 교수팀은 이 학회에 우승자 자격으로 초청돼 'In-silico Molecular Binding Affinity Prediction with Multi-Task Graph Neural Networks'라는 제목의 강연으로 우승모델을 소개했다.