미래 기술: ai 기반 인공 단백질 설계 기술

코로나 19 팬데믹 이후 바이오는 단순한 기술보다는 국가의 안보에도 직결된다는 점을 알게 되었고 이는 미국에서 바이오를 산업 일부에서 ‘바이오이코노미’라는 국가 경제 전반의 개념으로 확장시킨 것을 토대로 확인할 수 있다. ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 만들어내는 기술이다. 즉 이 기술이 앞으로 필요한 단백질 의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것이라고 판단하게 되어 이를 선정하게 되었다. 이 기술은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 ai가 신속하게 만들어내는 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.

   

2. 미래 기술 소개

ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 유용한 기능을 보유한 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 설계하고 실제 합성할 수 있도록 하는 기술이다. Ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 특히 항체, 펩타이드와 같은 단백질 의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것으로 평가된다. 즉 ai가 예측한 인공 단백질은 백신과 치료제에 활용될 수 있는 것이다. 이에 대해 미국 워싱턴대 단백질 디자인연소 데이비트 베이커 소장은 “암이나 코로나19와 같은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 ai가 신속하고 정확하게 만들어낼 것이다” 라고 평가하기도 했다. 또한 이와 관련해서 ai를 활용하여 암세포나 바이러스에 효과적으로 맞서 싸울 수 있는 인공 단백질 구졸르 예측하는 기술도 도전하고 있다. Ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 치료제 개발에 큰 도움이 된다. 원래 암 치료제를 연구하려면 치료 후보 물질이 우리 몸에 있는 2만여 개 단백지에 어떻게 작용하는지를 확인해야 한다. 이 과정에서 ai의 사용은 이 작업 시간을 획기적으로 줄여주는 역할을 하고 질환을 일으키는 특정 바이러스를 제거하거나 세포를 치료하는 데 가자 적합한 단백질 구조도 빠르게 설계해낸다. 이와 관련된 예를 들면 미국의 일론 머스크가 설립한 ai회사 오픈에이아이는 지난해 특정 이미지를 시뮬레이션 할 수 있는 ‘dall-e’를 공개했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 정밀함인데, 단백질 구조와 같이 아주 복잡한 대상도 정확히 묘사할 수 있다. 실제로 단백질의 꼬이고 접힌 구조까지 3차원으로 구현해 명확히 보여줬다. dall-e는 연결된 뇌 속 뉴런들이 이룬 신경망과 비슷한 구조의 네트워크를 갖고 있는데 수백만 개의 디지털 이미지를 학습한 dall-e는 단어와 이미지의 연결성을 스스로 판단해 가장 적합한 이미지를 구현한다.

   

3. 미래 기술의 전망 및 의의 

ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 앞으로 지구 온난화 심화에 따른 여러 바이러스가 생겨나는 상황에서 유리한 기술이 될 것이다. 앞서 이야기 한듯이 평소 백신 및 치료제 개발 과정에서 ai를 사용하며 개발하면서 걸리는 시간이 단축되어 새로운 바이러스에 대한 빠른 대처를 기대할 수 있다.

   

4. 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점

개인적으로 관심분야인 화학공학, 그리고 이와 ai, 혹은 바이오를 관련지은 신기술에 관심이 있는데, ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 지금 인간이 놓인 지구 온난화 문제에 대한 좋은 대처 방안이 될것이라고 생각한다. 지구 온난화가 진행되면서 극지방의 빙하들이 녹고 있는데, 그 과정에서 그 속의 바이러스나 균이 나올 수 있고 이에따라 새로운 바이러스가 나타날 수 있다. 이런 상황에서 ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 새로운 바이러스에 대해 연구하고 백신과 치료제에 필요한 인공 단백질을 합성하여 새로운 바이러스에 대해 좋은 해결 방안이 될 수 있을거라고 생각하게 되었다.

미래기술: AI로 약 효과를 예측하는 기술(Lunit)

AI 기반의 루닛 스코프 기술은 IO를 통해 종양 미세 환경을 분석하여 종양세포 내 대식세포, 섬유아세포 등 면역 세포 및 기질 세포 밀도가 병용요법 치료에 어떠한 영향을 미치는지 입증하는 기술이다. 이 기술은 기존 면역조직 염색방법 및 양성발현도에 따른 치료반응 예측보다 더 정밀한 예측이 가능한 미래 기술이다. 

2. 미래기술 소개

루닛 스코프 기술인 HERD2 와 바이오마커 플랫폼 루닛 스코프 IO를 활용한다. 연구진은 루닛 스코프를 활용해 염색강도를 1+,2+,3+ 등으로 분류하여 종양세포를 검출하고 루닛 스코프 IO를 활용해 면역세포인 종양침윤림푸구, 대식세포, 섬유 아세포 등 종양 미세환경을 분석하였고, 그결과 양성 전이성 대장암 환자 항암 치료효과 수준에 대한 객관적 반응률은 26.7%로 라는 결과를 예측해내었다. 또한 국내 연구진은 신약의 특성이나 부작용을 예측하였고,이 기술은 분자의 특정 원자를 감지하고 원자단을 통해. 약물 성질을 결정하는 원자를 추론해 약물 특성을 예측할 수 있다. 

3. 미래기술의 전망 및 의의

루닛 스코프 기술을 통한 대장암 연구를 토대로 기존 유방암 및 위암외 다른 고형암 종에서도 표적 치료 연구가 활성화 될수 있을거라는 기대가 있다. 최근 아스트라제네카 다이이찌산쿄의 엔허투(트라스트주맙 데룩스테칸)이 출시되어 차세대 항암 요법으로 기대를 모으는 루닛 스코프 항체 약물접합체 등으로 새로운 연구영역을 발견하는 등 점차 그 분야를 넓혀가는 중이다.
 

4. 미래기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점

사실 이번 기술을 알기전에는 AI 기술이라고 하면 로봇과 접합된 기술을 많이 생각했었는데, 이번 기회를 통해서 AI기술이 바이오와도 연결될수 있다는 사실을 새롭게 알게 되었다. 또한 이러한 기술이 현재 치료가 어려운 고형암의 약 성분의 효과를 예측 하는 기술이 발견됨으로써 현재 문제가 되고있는 항암치료를 받았을때 가지게 되는 부작용 등을 예측하는데에 있어 큰 도움이 될거라고 여겨진다. 또한 약 효과를 예측하는데서 그치는 것이 아닌 항암치료효과를 내는 약물과 접합하여 약효과를 예측하고 이에 따른 항암 효과 약물을 사용할수 있다는 점에서 이 기술의 전망이 매우 좋을것으로 기대된다고 생각된다.