제이엘케이바이오, AI플랫폼 차별화...신약개발 동력원

Updated: Nov 17, 2021




[오프닝멘트] 글로벌 시장을 향해 뛰는 제약바이오기업을 살펴보는 '라이징 K-바이오' 시간입니다. 오늘은 국내 1호 의료 인공지능 상장기업 제이엘케이 자회사인 제이엘케이바이오에 대해 알아보겠습니다. 이 기업은 AI를 활용한 신약개발 사업을 추진하고 있는데요. 황현준 대표, 모시고 자세한 내용 들어보겠습니다. 안녕하세요 대표님. [정새임 기자] 제이엘케이바이오는 올해 7월 설립되었는데, 어떤 사업을 하는 회사인가요? [황현준 대표] 저희 제이엘케이바이오는 4차 산업 중 의료 인공지능으로 그 기술력과 전문성을 인정받아 국내 최초로 코스닥에 상장된 제이엘케이라는 모회사에서 AI를 이용한 신약 개발을 위해 설립한 자회사입니다. 유망 신약 후보물질 발굴과 전임상시험, 신약 허가, 글로벌 라이센스-아웃 등 각 분야에서 20년 이상 활동하셨던 분들이 설립 멤버로 참여하고 있습니다. 따라서, 저는 저희 제이엘케이바이오를 AI 전문가와 신약 개발 전문가가 융합되어 혁신 신약을 개발하는 회사라고 정의하고 있습니다. [정 기자] 대표님은 유한양행, JW중외제약 등 전통적인 대형 제약사에 계셨는데, 신생 회사인 제이엘케이바이오의 어떤 가능성을 보고 합류하게 되셨나요? [황 대표] 제가 제이엘케이바이오에 합류를 결정하게 된 두 가지 중요한 이유가 있습니다. 첫번째는 제이엘케이가 가진 인공지능에 대한 전문성과 기술력에 대한 믿음입니다. 현재 여러 회사들이 AI를 이용한 신약개발을 하고 있습니다. 이러한 회사들과 경쟁하고 차별성, 우위성을 가지지 위해서는 무엇보다도 우선 기술적으로 뛰어나야 하는데, 이 부분에 있어서 모회사가 보여준 그 동안의 성과와 역량을 보고 믿을 수 있다는 판단을 하였습니다. 두번째는 저를 포함하여 제약업계에서 내로라하는 경력과 실적을 가진 분들을 제이엘케이바이오 설립 시점에 영입하고, 그 전문성을 발휘할 수 있는 환경을 제공해 준다는 점이었습니다.


사실 인공지능에 대한 전문성만을 가지고는 신약개발 진행이 불가능하다고 해도 과언이 아닙니다. 잘 아시겠습니다만, 신약 개발과정에는 너무나도 많은 변수와 고려 요소들이 있고, 이를 검토하고 평가하고 최종적으로 사업화하는 과정에 있어서 고차원의 전문적 지식과 경험이 필요합니다. 인공지능이 신약 개발 성공에 있어서 매우 좋은 도구로 작용할 수는 있으나 아직 '해결책(solution)'이라고 할 수는 없을 것입니다. 이러한 관점에서 저는 제이엘케이가 가진 인공지능 기술에 저희 신약개발 전문가가 접목된다면 누구보다도 효율적으로 혁신적인 신약 개발을 할 수 있을 것이라는 판단했습니다. [정 기자] 제이엘케이바이오는 AIDO라는 새로운 사업 모델을 추구하고 있는데요, 새로운 개념의 AIDO는 어떤 사업모델인가요? [황 대표] AIDO는 'AI-Driven Open innovation'의 약어로서 오픈 이노베이션을 통해 혁신성이 기대되는 유망 유효물질과 선도물질을 도입하고, 저희가 가지고 있는 약물 디자인 AI 플랫폼인 '딥히츠(DeepHits)'를 통해서 빠르고 스마트하게 전임상 후보물질을 도출하는 새로운 패러다임의 사업 모델입니다. 기존 오픈 이노베이션이 전임상시험에 바로 진입할 수 있는 물질을 찾는데 집중하고 있다면, 저희는 이보다 앞선 단계에서 도입하고, 빠르게 후보물질을 도출하여 전임상시험을 진행한다는 전략입니다. 그리고 이렇게 개발되는 신약 후보물질을 적절한 시점에서 기술이전해 수익을 창출하겠다는 것입니다.


제가 오픈 이노베이션을 위해 많은 교수님들과 연구기관의 연구자들을 만나봤는데, 많은 분들이 직면하고 있는 문제가 기초연구를 통해서 유효물질과 선도물질까지는 빠르게 개발할 수 있으나, 이후 druggable, 즉 약이 되기 위한 최적의 물리화학적 특성을 가지는 후보물질로 개발하는 부분에 있어서는 많은 어려움을 호소하고 있었습니다. 저희는 저희의 AIDO 사업모델과 플랫폼이 이러한 연구자들에게는 해결책이 되고, 저희에게는 유망 신약 후보물질을 조기에 도입해서 개발할 기회를 갖게 되는 윈윈(win-win) 비즈니스 모델이라고 생각합니다. [정 기자] 이미 국내에도 AI를 활용한 신약 개발 벤처들이 여럿 있습니다. 이들과 차별되는 제이엘케이바이오의 강점이 있다면요? [황 대표] 기술적인 부분은 뒤에서 설명드릴 수 있는 기회가 있을 것으로 보고, 기술적인 부분을 제외한 큰 차별성을 말씀 드리겠습니다.


기존 AI 신약 개발 벤처들은 인공지능 엔지니어 중심의 회사인데 비해서, 저희 제이엘케이바이오는 제약업계에서 20년 이상 신약 개발과 관련된 다양한 경험을 쌓은 임직원들이 중심이 되어 인공지능과 협력하고 있습니다. 즉, 신약개발에 있어서 무작정 인공지능에 맞추는 것이 아니라 실제 신약개발에 필요한 요소를 인공지능에 반영하여 신약 개발을 하고 있다는 점이 큰 차별성이라고 할 수 있습니다. [정 기자] 제이엘케이바이오가 자체 개발한 AI 플랫폼 '딥히츠'의 특징은 무엇인가요? [황 대표] 딥히츠는 제이엘케이바이오의 인공지능 신약개발 플랫폼으로서 다양한 기능을 제공할 수 있습니다. 딥히츠 플랫폼 브랜드 내에는 최적화된 약물 생성을 담당하는 '딥히츠 제너레이션(DeepHits Generation)', 물성 예측을 담당하는 '딥히츠 ADME와 톡스(DeepHits ADME와 Tox)', 그리고 약물 재창출을 위한 '딥히츠 리포지셔닝(DeepHits Repositioning)'이라는 세부 브랜드가 있고, 각각의 목적에 맞는 기능을 알맞게 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 중심이 되는 딥히츠 제너레이션은 타사 플랫폼보다 더 넓은 활용성과 높은 신뢰도를 보여줄 것으로 예측되고 있습니다. 모듈처럼 최적화 하고자 하는 항목을 자유롭게 추가/제거 할 수 있어서, 각 상황에 맞는 최적화된 화합물 생성을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 생성된 화합물은 약 80%가량이 실제 합성 가능한 물질로 평가되었습니다. 이는 다른 AI 회사의 생성모델과 비교했을 때 비약적으로 높은 수치입니다. [정 기자] AI를 학습하기 위한 데이터 축적이 쉽지 않다고도 들었는데 어떻게 데이터를 확보하고 있나요? [황 대표] 실제로 데이터를 축적하는 것이 쉬운 일은 아니었습니다. 저희는 높은 정확도의 인공지능은 90% 이상이 정확한 데이터를 기반으로 하고 있다고 판단하였고, 질적으로 정확한 데이터를 확보하는 데 큰 노력을 들였습니다. 앞서 언급된 생성 모델을 만들기 위해 의약화학자(medicinal chemist)들과 함께 10억개의 화합물 데이터 중 3000만개의 화합물을 선정하여 제이엘케이바이오만의 학습데이터를 구축했습니다. 또 매달 화합물 데이터베이스에 새로 올라오는 화합물들을 모니터링하고, 저희가 사전에 지정한 조건을 만족하는 화합물들을 학습데이터에 추가하고 있습니다.


이 외에도 화합물과 단백질의 상호작용 데이터를 생물학 및 화학 분야의 전문가들과 함께 새로 구축하고 있습니다.


사실 공개 되어 있는 데이터에는 단백질의 변이를 고려하지 않은 정보가 무분별하게 포함되어 있는데, 이러한 데이터를 걸러냄과 동시에 다른 데이터베이스와의 크로스체크를 통해 데이터 무결성을 높이고 있습니다. [정 기자] 국립압센터, 한국화학연구원과 PLK-1 저해 표적항암제 기술이전 계약을 체결했습니다. 두 기관과 어떤 협업이 이뤄지나요? 또 PLK-1 저해제는 제약사들이 계속 도전하는 영역인데, 가능성을 어떻게 보시나요? [황 대표] PLK-1 저해제 개발에 있어서 저희의 역할은 딥히츠를 이용해 신규 화합물을 디자인하고 외부 기관을 통해 합성 및 후보 물질에 대한 ADME 등을 프로파일링하는 것입니다. 국립암센터는 저희가 제공하는 신규 화합물로 인비트로/인비보 어세이 및 기전 연구를 진행하게 됩니다. PLK-1은 GSK, 베링거인겔하임 등 빅파마들이 선정한 유망 항암 타깃이며, 현재 나스닥 상장 신약개발 업체인 시클라셀과 카과 카디프에서 임상시험을 진행하고 있습니다. 지난 9월 카디프가 발표한 임상 1b/2상 결과에 따르면 KRAS 변이 전이성 대장암 환자에서 객관적 반응율과 무진행 생존기간이 개선되었으며, 이를 통해 PLK-1 저해제 개발에 힘이 실릴 것으로 예측되고 있습니다. 이러한 PLK-1 저해제 개발은 크게 두 가지 방법으로 개발이 되고 있는데요. PLK-1의 인산화효소영역(kinase domain)에 바인딩하는 방법과 폴로 박스 도메인(polo-box domain)에 바인딩하는 방법입니다. 저희는 이 중에서 폴로 박스 도메인을 타깃하는 방법을 선택하고 있습니다. 이 방법이 안전성보다 유효성 측면에서 더 효과적일 것으로 기대하고 있습니다.


[정 기자] 최근 한국파스퇴르연구소와도 신약 공동개발 협약을 맺었는데요, 어떤 내용인가요? [황 대표] 제이엘케이바이오는 AI 기반의 신약개발 플랫폼과 신약 개발 전문가가 있지만, 실제 합성하고 어세이할 수 있는 'wet lab'이 필요한 상황입니다. 단기적으로는 외부와 협업하며 해결할 부분이기에 한국파스퇴르연구소와 진행하게 되었습니다. 저희와 한국파스퇴르연구소는 항암제 타깃을 선정한 후 저희가 약물 디자인을 맡고 합성과 스크리닝을 한국파스퇴르가 맡게 될 예정입니다. [정 기자] 근육 전문 연구개발 기업 애니머스큐어와도 협업하는 것으로 나와있는데요?


[황 대표] 애니머스큐어는 저희가 오픈이노베이션을 진행하려고 만났던 여러 벤처 중의 한 곳이었는데요. 미팅 중 서로의 니즈를 충족시켜 줄 수 있는 협력 방안이 도출된 케이스라고 할 수 있습니다. 기본적인 협업 구조를 설명 드리면, 애니머스큐어가 선정한 근육 기능 향상을 위한 타깃 단백질에 바인딩할 것으로 예측되는 화합물을 저희가 딥히츠를 통해 제안드리면, 이를 애니머스큐어가 실제 실험으로 검증하고 연구 방향을 조절해 나가는 협업입니다. 자세히는 말씀 드릴 수 없습니다만, 저희가 약 250종의 화합물을 도출하였고, 이들 화합물은 타깃 단백질에 대한 결합 친화력뿐만 아니라 분자량 및 logP, 합성 가능성 측면에서 약물로 개발될 특성을 지닌 화합물로 평가되었습니다. 저희는 앞으로도 국내 제약사, 바이오벤처 등과의 이러한 연구 협업을 확대할 계획입니다.


[정 기자] 제이엘케이바이오의 비전을 어떻게 세우고 있으신가요? [황 대표] 궁극적으로는 글로벌 AI 신약 개발회사가 되는 것입니다. 이를 위해서 단계적으로 wet lab을 구축할 계획이고, 딥히츠 플랫폼도 약물 생성뿐 아니라 타깃 선정 및 ADME, 독성 예측까지 가능하도록 확대할 계획입니다. 이를 통해 저희가 디자인한 약물이 신약개발 성공으로 이어져 질병으로 고통받는 환자와 가족분들에게 건강과 행복을 가져다 드리는 것입니다. 내년 계획을 말씀드리면 현재 저희가 여러 신규 타깃에 대해 검토하고 있는데, 자체 파이프라인을 구축해 외부 협력을 통해서 합성 데이터를 확보할 계획입니다. 이를 통해 저희 플랫폼을 검증받고 투자를 유치하는 것이 내년 1차 목표입니다. [정 기자] 네 오늘 말씀 감사합니다. 지금까지 황현준 대표와 함께 제이엘케이바이오를 살펴봤습니다. 라이징 K-바이오 여기서 마칩니다.


출처: 데일리팜 (http://www.dailypharm.com/)