AI로 활성 화합물 탐색의 혁신
인공지능(AI)의 발전은 신약 개발에 있어 새로운 장을 열고 있습니다. 특히 활성 화합물 탐색 분야에서 AI는 기존의 한계를 극복하고 효율성, 정확성, 확장성을 크게 향상시키고 있습니다. 전통적인 방법으로는 도달하기 어려운 목표에 AI 기술이 어떻게 기여하고 있는지 살펴봅니다.
- 2018년 MIT Tech Review에 따르면, AI 기술을 활용한 화합물 탐색은 약물 발견 기간을 최대 30% 단축시켰습니다.
- IBM Watson은 인간이 분석할 수 없는 방대한 데이터를 분석하여 새로운 약물 후보를 식별하는 데 도움을 줍니다.
AI가 전통적 병목 현상 해결
AI는 분자 설계의 전통적인 병목 현상을 극복하여 고정밀 단백질 구조 예측과 향상된 도킹 정확성을 통해 단백질 인식을 정밀하게 가능하게 합니다. 이러한 목표 중심의 역량을 기반으로, AI 기반 접근법은 생물학적 공간과 화학적 공간을 효과적으로 연결하여 이용 가능한 활동 데이터를 최대한 활용합니다.
- AlphaFold는 단백질 구조 예측의 정확도를 혁신적으로 향상시켰으며, 이는 다양한 질병의 치료제 개발에 중요 역할을 합니다.
- PDB(단백질 데이터 뱅크)는 AI 기술을 통해 단백질 구조 예측의 정확성이 90% 이상 증가한 사례를 보고하고 있습니다.
리간드 탐색 및 생물학적 시스템 해독
AI는 리간드 탐색을 발전시켜 생물학적 시스템의 복잡한 요소를 해독하고, 다중 모달 데이터 통합을 통해 표현형 약물 발견을 촉진합니다. 이는 전체 세포 또는 생명체 반응을 평가하여 신약 개발의 새로운 가능성을 열어줍니다.
- AI는 복잡한 약물-표적 상호작용을 분석하여 기존 방식보다 빠른 시간 안에 후보 물질을 발견합니다.
- 2019년 Journal of Cheminformatics에 발표된 연구는 AI가 데이터 통합을 통해 발견한 약물의 효능 예측 정확도를 75%까지 증가시켰음을 보여줍니다.
신약 개발의 새로운 지평 열기
AI는 기존에 치료가 어려웠던 단백질을 표적으로 삼는 문제를 해결하고 있습니다. 이는 단백질 분해제 개발을 통해 이루어지며, AI의 최첨단 발전을 종합하여 차세대 치료제를 발견하려는 연구자들에게 귀중한 정보를 제공합니다. AI 기술을 활용한 신약 개발의 새로운 지평이 열리고 있습니다.
- AI 기반의 단백질 분해제는 난치병 치료 가능성을 한층 끌어올렸으며, 이에 대한 실험적 데이터는 2020년부터 꾸준히 증가하고 있습니다.
- Johnson & Johnson과 같은 대형 제약 회사는 AI를 활용하여 새롭고 효과적인 단백질 타겟 발견 속도를 높이고 있습니다.
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