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AI 글로벌 챌린지, 범코로나바이러스 신약개발 블라인드 챌린지로 팬데믹 대응 역량 강화

등록일 2025-08-20

# 제약 # 의료기기 # 의료서비스

글로벌 비영리 단체 오픈 분자소프트웨어 재단(Open Molecular Software Foundation, OMSF)과 협력 기관들이 주최한 ASAP-Polaris-OpenADMET Challenge 챌린지에서 AI가 코로나바이러스 신약개발을 가속화할 수 있는 잠재력과 현재의 한계가 동시에 입증됨
항바이러스 신약개발(Antiviral Drug Discovery, AViDD) 프로그램^*의 지원을 받아 진행된 챌린지에는 학계 및 정부 연구기관에서 총 66개 팀이 참가하여 범코로나바이러스^** 신약개발에 대한 기계학습 모델을 검증함

^* 미국 국립알레르기감염병연구소(NIAID)가 팬데믹 우려 병원체에 대한 항바이러스 신약개발을 목적으로 설립한 프로그램

^** SARS-CoV-2, MERS-CoV 등 다양한 코로나바이러스에 공통적으로 효과를 나타낼 수 있는 광범위 치료제를 의미

챌린지는 실제 신약개발 과정을 반영한 세 가지 핵심 과제로 구성되었으며, ❶후보 약물의 바이러스 효소 억제 강도 예측 ❷약물대사 및 약동학적 특성(ADMET)^*** 모델링을 통한 안전성 평가 ❸소분자 화합물의 바이러스 효소 활성 부위 내 3차원 결합 양상 예측 등을 포함함

^*** 흡수(Absorption), 분포(Distribution), 대사(Metabolism), 배설(Excretion), 독성(Toxicity)의 약동학적 특성을 종합한 용어로, 신약개발에서 화합물의 체내 거동과 안전성을 평가하는 핵심 지표

챌린지의 최고 성능 AI 모델은 분자 효능 예측에서 평균 오차 0.5 로그(Log) 단위 이내로 실험실 수준 정밀도에 근접해, 고품질 데이터 기반 기계학습이 신약 후보물질 선별의 핵심 의사결정 지원할 수 있음
한편, 단일 모델의 범용적 우수성은 입증되지 않아 복잡한 생화학적 특성 예측에서 기술적 한계와 데이터 부족 문제가 동시에 나타남
이러한 한계에도 불구하고 AI 기반 신속한 항바이러스 후보물질 평가는 기존 수년 단위의 신약개발 기간을 수개월로 단축할 수 있는 가능성을 제시하여, 향후 신종 팬데믹 상황에서 신속한 치료제 개발을 통한 글로벌 보건 위기 대응 역량을 강화하는 데 기여할 것으로 전망됨