AI, 당뇨병 치료의 새로운 지평을 열다: 3중 타겟 신약 개발 가속화¶
원제목: Physician-Innovators Leverage AI for Triple-front Fight Against Diabetes
핵심 요약
- AI 기술을 활용하여 기존 약물보다 진보된 3중 타겟 당뇨병 신약 개발의 가능성을 확인함.
- 새로운 AI 기반 접근 방식은 신약 설계 및 발견 시간을 획기적으로 단축할 수 있음을 시사함.
- 이번 연구는 당뇨병뿐만 아니라 암, 자가면역질환 등 다양한 질병 치료제 개발에도 응용될 수 있는 잠재력을 가짐.
상세 내용¶
미국 카를 일리노이 의과대학(CI MED) 연구팀이 인공지능(AI)을 활용하여 제2형 당뇨병 치료의 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 이들은 기존의 GLP-1 약물이 당뇨병과 비만 치료에 획기적인 성과를 보였지만, 이를 한 단계 더 발전시키기 위해 AI를 이용한 연구를 시작했습니다. 특히, 연구팀은 3가지 주요 호르몬 수용체(GLP-1, 글루카곤, GIP)를 동시에 표적으로 하는 '삼중 작용제(triple-agonist)' 신약 개발에 AI를 적용하고 있습니다. 이는 기존 당뇨병 치료제가 혈당 조절 호르몬인 GLP-1과 글루카곤, 두 가지 수용체만을 주로 표적으로 삼았던 것과 차별화됩니다. 연구를 주도한 쿤알 파텔 교수는 AI를 통해 이 세 가지 수용체를 동시에 자극하는 '열쇠'를 디자인하는 것이 목표라고 밝혔습니다.
삼중 작용제 신약 개발 시도는 이전에도 있었지만, 현재 시판되는 약은 없으며, 최근 임상시험 후반 단계에 있는 레타트루타이드(retatrutide)가 유일합니다. AI와 같은 첨단 도구 없이는 신약 후보 물질을 발굴하고 개발하는 데 수년간의 시행착오가 필요했습니다. 하지만 이번 CI MED 연구팀은 의학, 컴퓨터 과학, 공학 분야의 전문 지식을 결합하여 AI 기법을 성공적으로 적용했습니다. 이들은 아미노산 사슬의 3차원 구조와 화학적 특성을 파악하는 AI 기술을 활용하여 3중 타겟 접근 방식에 대한 가능성을 좁혔습니다.
또한, 연구팀은 AI와 유전 알고리즘을 결합하여 새로운 후보 약물을 체계적으로 설계했으며, 20개의 유망한 펩타이드 서열을 만들어냈습니다. 펩타이드 서열은 특정 순서로 연결된 아미노산 사슬을 의미하며, 이를 통해 연구자들은 가장 가능성 높은 조합에 개발 노력을 집중할 수 있게 되었습니다. 학생 앤서니 웡은 이러한 연구 결과가 차세대 당뇨병 및 비만 치료제 개발 속도를 높이고, 시간과 비용을 절감하여 효과적인 약물을 환자에게 더 빨리 제공할 수 있게 할 것이라고 강조했습니다.
이러한 연구는 당뇨병 치료뿐만 아니라 암, 자가면역 질환 등 다양한 다중 표적 치료제 개발에도 응용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 앤서니 웡은 이 혁신적인 연구를 바탕으로 미국 의학 협회(AMA)가 주최하는 2025 연구 챌린지 대회에 최종 5인 안에 선정되었습니다. 이 대회는 미국 내 의대생, 전공의, 국제 의학 졸업생을 대상으로 하는 최대 규모의 연구 경연 대회입니다.
카를 일리노이 의과대학의 쿤알 파텔 교수와 앤서니 웡 학생을 중심으로 TC 첸 교수, 산스크루티 구두리 학생 등이 이 연구에 참여하고 있습니다. 이들이 개발한 AI 기반 신약 설계 접근법은 기존의 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 신약 개발 과정을 혁신적으로 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다.
편집자 노트¶
이번 카를 일리노이 의과대학 연구팀의 AI 기반 당뇨병 신약 개발 연구는 매우 고무적입니다. 특히 주목할 점은 단순히 기존 약물의 성능을 개선하는 것을 넘어, 3가지 주요 호르몬 수용체를 동시에 공략하는 '삼중 작용제'라는 새로운 치료 개념을 AI를 통해 현실화하려 한다는 것입니다. 이는 마치 복잡한 질병의 여러 '자물쇠'를 한 번에 열 수 있는 '만능 열쇠'를 찾는 것과 비유할 수 있습니다. AI 기술이 신약 개발 과정의 핵심적인 병목 현상, 즉 후보 물질 발굴과 설계 단계를 획기적으로 단축시켜 줄 것이라는 기대감이 큽니다. 과거 수십 년이 걸릴 수도 있었던 신약 개발 기간이 AI 덕분에 수년, 혹은 그 이하로 줄어들 가능성이 열린 셈입니다.
이러한 AI 기반 신약 개발은 개인 맞춤형 치료의 시대를 앞당길 잠재력도 가지고 있습니다. AI는 방대한 양의 유전체, 임상 데이터 등을 분석하여 특정 환자에게 가장 효과적인 약물 구조를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 곧 당뇨병과 같이 만성적인 질환으로 고통받는 환자들이 더 빠르고 효과적인 치료법을 만나볼 수 있다는 의미입니다. 또한, 이번 연구가 보여주듯, 당뇨병 치료에 성공한 AI 기술은 암, 자가면역 질환 등 더 복잡하고 치료가 어려운 질병 분야에도 빠르게 적용될 수 있을 것입니다. 이는 인류의 건강 증진과 질병 극복에 AI가 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다.