AI, 신약 개발 패러다임을 바꾸다: 현상 기반 접근법의 혁신¶
원제목: AIin PhenotypicDrug Discovery
핵심 요약
- AI는 기존 표적 기반 신약 개발의 한계를 극복하는 현상 기반 신약 개발을 가속화함.
- AI는 복잡한 세포 및 조직의 관찰 가능한 효과를 분석하여 신규 약물 후보를 발굴하는 데 기여함.
- 고성능 이미지 분석 및 머신러닝 모델을 통해 AI는 신약 개발 초기 단계의 효율성과 정확성을 크게 향상시킴.
상세 내용¶
신약 개발 분야에서 인공지능(AI)이 기존의 표적 기반 접근법을 넘어 현상 기반 신약 개발(Phenotypic Drug Discovery)에 혁신을 가져오고 있습니다. 현상 기반 신약 개발은 특정 분자 경로의 작용보다는 세포 및 조직에 나타나는 관찰 가능한 효과를 바탕으로 약물 후보를 발굴하는 방식입니다. 이러한 접근법은 기존 방식이 놓칠 수 있는 복잡한 생물학적 상호작용, 세포의 공간적 조직화 및 형태 변화를 이해하는 데 도움을 주며, 이는 질병의 진행과 치료 반응에 중요한 영향을 미칩니다. 표적 기반 신약 개발은 선형적인 표적-약물 모델에 의존해 왔으나, 이는 종종 생명 현상의 복잡성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 현상 기반 스크리닝은 최첨단 이미지 획득 및 분석 기술에 의존하며, AI의 통합은 이러한 이미지 분석을 자동화하고 미묘한 표현형 변화를 감지하며 이미지 데이터셋 전반에 걸친 숨겨진 상관관계를 밝혀내는 데 지대한 가치를 제공합니다. AI는 훨씬 빠르고 편향되지 않은 스크리닝을 가능하게 하여, 궁극적으로 초기 약물 후보 발굴을 안내하고 개발 기간을 단축합니다. AI 기반 현상 스크리닝은 표적 기반 신약 개발을 보완하여 신규 약물 후보의 효능과 안전성에 대한 신뢰도를 높일 것으로 기대됩니다. 머신러닝과 데이터 기반 과학으로 뒷받침되는 CellXpress.ai 자동화 세포 배양 시스템과 같은 혁신은 이러한 연구를 더욱 가속화할 것입니다. 현상 기반 스크리닝은 화합물이 세포 형태, 생존력 또는 신호 전달 활동과 같은 관찰 가능한 세포 특성을 어떻게 변화시키는지에 초점을 맞춥니다. 연구자들은 약물이 표적 분자에 미치는 영향을 정량화하는 대신, 전반적인 생물학적 효과를 측정하여 약물 후보를 식별하며, 이는 다면적인 작용 메커니즘을 밝혀내는 데 이상적입니다. 이를 통해 과학자들은 성장, 증식, 칼슘 신호 전달 및 생존과 같은 표현형 결과에 관여하는 이전에는 알려지지 않았던 경로를 활용하는 치료 분자를 발견하고 개선할 수 있습니다. 현상 기반 신약 스크리닝과 현상 기반 신약 발견을 구분하는 것이 중요합니다. 전자는 표현형 효과에 대한 화합물을 테스트하는 실험적 과정을 구체적으로 지칭하는 반면, 후자는 스크리닝 및 히트 검증부터 선도 물질 최적화에 이르기까지 전체 파이프라인을 포괄합니다. AI/ML은 연구자들이 다차원적인 생물학적 데이터를 더 정확하고 빠르게 분석할 수 있도록 합니다. 전통적인 현상 스크리닝에서의 수동 데이터 분석은 시간이 많이 소요되고 편향되기 쉬운 반면, AI 기반 현상 신약 발견은 프로세스를 간소화하여 효율성을 높이고 편향을 줄입니다. 또한 연구자들이 주관적인 분석 중에 간과할 수 있는 표현형 결과의 미묘한 차이를 드러냅니다. 머신러닝은 영상 데이터를 학습하여 치료 잠재력과 관련된 세포 신호를 인식하는 알고리즘을 활용합니다. 특히, 고급 딥러닝 모델과 신경망은 현미경 이미지 및 고함량 데이터셋에서 필수적인 특징을 추출하여 다차원 이미지 데이터셋을 더욱 해석하기 쉽고 체계적으로 만드는 데 도움을 줍니다. 고함량 스크리닝(HCS)은 현상 기반 신약 개발의 초석이며, 자동 현미경과 이미지 분석을 결합하여 세포로부터 다중 매개변수 데이터를 캡처합니다. 연구자들은 HCS를 사용하여 형태, 세포 소기관 구조 및 신호 전달 역학과 같은 수백 가지 세포 특징을 동시에 측정합니다. 또한, 대규모 화합물 라이브러리를 더 신속하게 평가하기 위해 표현형 스크리닝을 자동화할 수 있으며, 다중 매개변수 표현형 스크리닝은 표현형 분류의 정확성과 민감도를 향상시킵니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 AI 기술이 신약 개발 분야, 특히 현상 기반 신약 개발에서 어떻게 중요한 역할을 하는지를 심도 있게 다루고 있습니다. 과거 신약 개발이 특정 질병 표적 단백질에 집중하는 경향이 강했다면, AI는 이제 세포나 조직 전체의 '현상' 즉, observable effect에 주목함으로써 훨씬 더 포괄적이고 근본적인 치료제 개발 가능성을 열어주고 있습니다. 일반 독자들에게는 이러한 변화가 먼 미래의 이야기가 아니라, 앞으로 우리가 사용할 새로운 약들이 훨씬 더 빠르고 정확하게, 그리고 예상치 못한 방식으로 개발될 수 있다는 것을 의미합니다. AI는 복잡한 이미지 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 찾아내는 능력 덕분에, 사람이 발견하기 어려운 미묘한 약물 효과나 새로운 작용 기전을 밝혀내는 데 결정적인 역할을 합니다. 이는 희귀 질환이나 기존 치료법으로는 효과가 미미했던 질병에 대한 새로운 희망을 제시할 수 있습니다. 더욱이, AI가 신약 개발의 초기 단계를 효율화함으로써 전반적인 개발 비용과 시간을 단축하는 데 기여할 수 있다는 점은 주목할 만합니다. 이는 결국 환자들이 더 저렴하고 빠르게 혁신적인 치료제를 접할 수 있게 되는 선순환으로 이어질 수 있습니다. AI와 현상 기반 접근법의 결합은 단순히 기술적인 발전을 넘어, 질병 치료의 패러다임을 바꾸고 우리의 건강과 삶의 질에 직접적인 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 앞으로 제약 업계뿐만 아니라, AI 기술 발전에 관심 있는 모든 이들에게 중요한 시사점을 제공합니다.