한미약품이 자체 인공지능(AI) 플랫폼을 활용해 효과·부작용을 예측하고, 신약 후보물질을 설계한 연구 결과를 최근 국제학술대회에서 발표했다.
지난 12일부터 16일까지 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 국제 분자생물학 지능형 시스템 학술대회(ISMB)에서 발표한 연구다.한미약품은 자체 AI 플랫폼 'HARP-pSAR'를 사용해 근육 강화 기반 비만 신약 파이프라인을 도출한 결과를 밝혔다. 해당 연구는 AI가 제안한 단백질 서열 설계가 후보물질 최적화를 거쳐, 임상 단계까지 갔다는 점에서 큰 관심을 받았다.
HARP-pSAR는 단백질 서열의 미세한 변화에 따른 약리 활성을 예측하고, 후보물질 설계 방향을 제안한다.
한미약품이 체중 감량과 근육 증가를 동시에 타깃한다고 밝힌 비만 신약 HM17321 역시 해당 플랫폼을 이용해 설계됐다. 지난 6월 미국당뇨병학회(ADA)에서 공개한 세계 최초 펩타이드 기반 마이오스타틴(myostatin) 억제 기전 근육 증진 치료제 HM500197 역시 같은 플랫폼으로 확보했다는 설명이다.
HARP-pSAR은 신약개발 초기 단계의 최대 걸림돌인 ‘실험 데이터 부족(Low-N)’ 한계를 극복해 연구 효율성을 극대화한 것이 특징이다. 대규모 데이터와 고성능 컴퓨팅 인프라를 필요로 하는 기존 AI 모델과 달리, 양자화 기술을 적용해 연산 비용을 낮추고 로컬 워크스테이션 환경에서도 신속하게 구동될 수 있도록 설계됐다.
특히 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 서열의 활성을 예측하고 최적의 미지 아미노산 잔기(Neo-residue) 위치까지 제안해, 후보물질 설계 과정에서 불필요한 시행착오와 실험 비용을 크게 줄였다. HM17321 개발에서도 완성도와, 임상 진입 속도를 끌어올리는데 역할을 했다는 설명이다.
한미약품 최인영 미래성장부문장(부사장)은 “이번 연구는 AI가 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 연구진의 전문성과 결합해 신약 후보물질의 설계 방향을 제시하고 개발 과정의 시행착오를 줄이는 실질적인 연구 파트너로 활용될 수 있음을 보여준 선도적 사례”라고 말했다.
한미약품은 HARP-pSAR을 단일 과제용 예측 모델이 아니라, 표적 특성에 따라 지속 확장할 수 있는 신약 설계 기반 기술로 고도화할 계획이다.