SK텔레콤과 SK바이오팜이 인공지능(AI)을 활용해 난치성 암 표적 치료제 개발에 적용할 수 있는 초기 유효물질을 찾아냈다. 통상 1~2년이 걸리던 신약 개발 초기 연구 기간도 약 5개월로 줄였다.
SK텔레콤은 SK바이오팜과 공동 연구를 진행해 암세포 표면 단백질인 'ROR1'에 결합하는 바인더 후보를 설계·분석하고, 실험을 통해 이 가운데 2종의 가능성을 확인했다고 15일 밝혔다. 바인더는 특정 질환 표적에 선택적으로 결합하도록 설계된 물질이다.
ROR1은 일부 혈액암과 고형암에서 정상 세포보다 많이 발현되는 단백질로, 항암 표적 치료제 개발 분야에서 주목받고 있다. SK바이오팜은 신약 개발 경험을 토대로 후보물질 발굴 전략과 검증 체계를 마련했고, SK텔레콤은 AI를 이용해 새로운 분자 구조를 대량 생성하고 결합 가능성이 높은 후보를 추렸다.
연구진은 학습 데이터가 부족한 신약 개발 분야의 특성을 고려해 단백질 조각인 프래그먼트를 여러 형태로 조합하는 머신러닝 기법을 적용했다. 강화학습을 통해 구조적으로 안정적인 조합에는 높은 보상을 주도록 설계해 AI가 최적의 바인더 구조를 탐색하도록 했다.
후보 선별 과정에는 SK텔레콤의 그래픽처리장치(GPU) 자원이 활용됐다. 다수의 물질을 동시에 분석한 뒤 AI 모델로 ROR1과의 결합 구조와 가능성을 예측해 실제 실험 대상을 압축했다. 이를 통해 초기 연구 기간을 기존 방식보다 60% 이상 단축했다는 설명이다.
SK텔레콤은 이번 성과를 계기로 자체 AI 파운데이션 모델을 활용한 바이오 특화 거대언어모델 개발 등으로 SK바이오팜과의 협력 범위를 넓히는 방안도 검토할 계획이다.