2024.03.22 (금)

  • 구름많음동두천 6.3℃
  • 구름많음강릉 6.4℃
  • 구름조금서울 7.3℃
  • 맑음대전 7.6℃
  • 흐림대구 6.2℃
  • 구름조금울산 9.8℃
  • 맑음광주 10.8℃
  • 구름많음부산 11.0℃
  • 맑음고창 10.2℃
  • 맑음제주 13.0℃
  • 맑음강화 6.9℃
  • 구름많음보은 6.4℃
  • 구름조금금산 5.3℃
  • 맑음강진군 11.2℃
  • 구름조금경주시 5.0℃
  • 구름많음거제 11.1℃
기상청 제공

학회및기관

고대 강재우 교수팀, 정밀의료 신약개발 드림챌린지 우승

12월 8일(토) 미국 뉴욕 'Multi-targeting drug DREAM Challenge'

지난 해, 암 단백체 예측 대회 한국팀 최초 우승에 이은 쾌거
세계적 제약사 제치고 AI 전공자들이 이뤄낸 결과
향후 Mount Sinai의과대학 연구진과 협업 예정



얀센, 바이엘 등 다국적 제약사가 참여한 정밀의료 신약개발 드림챌린지에서 신약개발 비전공자인 AI전문가들로 구성된 고려대 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 우승을 차지해 화제다. 

고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 강재우 교수팀(강재우 교수, 전민지 연구교수, 박동현 박사과정, 이진혁 석박통합과정, 전휘상 석사과정, 고미영 석사과정, Aik-Choon Tan 콜로라도대학 의대 교수)은 현지시각 12월 8일(토) 미국 뉴욕에서 열린 ‘정밀의료 신약개발 드림챌린지(Multi-targeting drug DREAM Challenge)’에서 우승했다. 

강재우 교수 연구팀은 2016년 영국 제약회사 아스트라제네카(AstraZeneca)와 웰컴 트러스트 생어 연구소(Wellcome Trust Sanger Institute)가 주최한 항암제 조합 효과 예측 대회에서 준우승을 차지했고, 2017년에는 미국 국립 암 연구원의 유전단백체 연구센터(NCI-CPTAC)가 주최한 암 단백체 예측 대회에서는 한국팀 최초로 우승한 바 있다. 

시상식은 미국 현지 시각 8일(토) 미국 뉴욕에서 열린 DREAM-RECOMB 학회에서 연구 발표와 함께 열렸다.

드림챌린지는 미국 IBM과 Sage Bionetwork가 주관하여 2007년 1회 대회를 시작으로 12년에 거쳐 총 49회째 이어져오고 있는 가장 권위 있는 생명의료분야 국제경연대회로, 하버드, MIT, 스탠포드를 포함한 대학 및 MD Anderson 암센터, 슬론캐터링 (Sloan Kettering) 암센터 등 의료기관과 AstraZeneca 등 제약사에서 현재까지 1만여 명의 과학자들이 참여해 정밀의료난제를 협업과 경쟁을 통해 풀어왔다.

이번 대회에는 미국 Mount Sinai 의대에서 주최하는 갑상선 수질암 및 타우병증을 치료할 수 있는 신약 후보 물질 발굴하는 두 가지 문제가 출제됐다. 

강재우 교수 연구팀은 약물이 유발하는 유전자 발현 반응을 이용해 신약 후보 물질 발굴 딥러닝 모델을 개발하여 2억 3천만 개의 화합물 중에서 신약 후보 물질을 선택했다. 주최 측은 강재우 교수연구팀이 AI로 선택한 신약 후보 물질이 실제로 갑상선 수질암 및 타우병증에 효과가 있는지 실험을 통해 검증했고, 그 결과 신약 후보 물질의 가능성이 입증되어 대회 우승팀으로 선정했다.

이번 수상은 대회에 참가한 얀센, 바이엘, 이뮤니어링 등 세계 신약개발 회사를 제치고 신약개발 비전문가인 AI 전공자들이 이룬 쾌거라는 점에서 그 의미가 더욱 크다.  

강재우 교수팀이 개발한 딥러닝 모델은 약물의 구조에 의존적인 기존 신약 후보 물질 발굴 과정을 획기적으로 개선하는 새로운 방법을 제시한다. 현재 하나의 신약 개발에 소요되는 시간은 10-15년이나 성공률은 0.02%미만으로 매우 낮다. 개발 과정에서 요구되는 비용 25억 달러(한화 2조 7천억 원) 중 실패 약물에 의한 비용이 매우 큰 비중을 차지한다. 이번 연구의 결과로 AI를 활용하여 성공 확률이 높은 물질을 선택해 신약 후보 물질 발굴 과정의 비효율성을 개선할 수 있어 경제적 효과가 매우 클 것으로 기대된다. 

대회 우승팀으로서 강재우 교수팀은 주최기관인 미국 뉴욕에 위치한 Mount Sinai 의과대학 Ross Cagan 교수팀과 향후 신약개발 파이프라인을 검증하고 임상 진입 가능한 신약후보물질 발굴을 위해 협업하기로 했다.


배너
배너