‘디지털 혈액’으로 개인 맞춤형 항암제를 만들 수 있다면[AI침투보고서]

챗GPT, 딥시크 대란에 다들 놀라셨나요? 이처럼 세상을 떠들썩하게 만드는 기술 외에도 우리가 모르는 사이 주변에는 수많은 인공지능(AI) 기술이 침투해 있습니다. 음식도 AI가 만들고 몸 건강도 AI가 측정하는 시대입니다. ‘AI침투보고서’는 예상치 못한 곳에 들어와 있는 AI 스타트업 기술들을 소개합니다.<편집자주>

기사 내용과 무관함.(사진=게티이미지뱅크)

[이데일리 김세연 기자] ‘신종 감염병에 대응하는 새로운 백신. 불치병을 낫게 하는 신약.’

새로운 것은 인류에 도움을 주는 동시에 불확실성도 크다. 같은 이유로 사람을 질병으로부터 보호하기 위해 태동한 의약품들도 간혹 예상치 못한 부작용을 가져온다. 심한 경우엔 생명까지도 위협한다. 아수라 백작 같은 신약의 모습에 사람들은 신약을 고마워하기도 무서워하기도 한다. 신약을 더 빠르게, 저렴하게, 부작용 없이 이용할 수 있다면 얼마나 좋을까? 인공지능(AI) 기반 바이오 빅데이터 전문기업 ‘바스젠바이오’는 이에 대한 해답을 가져왔다.

딥시크 말고 ‘딥시티’…인류가 발견하지 못한 후보물질도 찾아내

바스젠바이오의 AI 신약 개발 플랫폼 ‘딥시티’(DEEP learning-based Clinical Trials)는 사람의 세포 분자와 의약품 성분을 대조해 특정 물질의 약물화 가능성을 예측한다. 딥시티는 AI 딥러닝을 통해 약물화 가능성이 큰 신약 후보 물질을 빠르게 발견해 신약 개발 속도를 높이고 인간이 그간 발견하지 못한 신약을 발견한다.

입력된 데이터를 기반으로 무언가를 예측·생성하는 게 AI의 기본 원리인데 어떻게 입력하지도 않은 정보 ‘새로운 약물’을 도출할까? 15만 6000명의 혈액 정보를 디지털로 변환해 둔 ‘K바이오뱅크’가 그 비법이다. 15만 6000명의 혈액 정보를 처음 채취했을 때는 모두 질병 없는 건강한 상태였다. 이들을 20년간 추적해 사람이 질병에 걸리고 노화하는 과정, 병이 낫는 과정을 디지털 정보로 바이오뱅크에 차곡차곡 담아뒀다. 병에 걸리고 치료되는 과정에서 어떤 세포 분자가 변하는지, 특정 약물에 어떤 세포가 반응하는지 모두 디지털 정보로 변환한 셈이다.

이 데이터 덕에 딥시티는 특정 질병 치료로 가는 경로, 새로운 약물을 예측한다. 집에서 회사까지 가는 길에 어떤 장애물이 있고 어떤 루트로 가는 게 빠른지 등의 경로 정보와 인근 도로 정보를 모두 알면 새로운 이동 경로를 발견할 수 있듯이 딥시티도 새로운 후보 약물을 발견한다.

바스젠바이오의 딥시티 구동 과정.(사진=바스젠바이오)

“더 빠르고 확실하게”…신약 부작용 예측까지

항암제나 희귀 질병 치료제가 높은 가격에 형성된 탓에 경제적 여건이 되지 않는 사람들은 치료를 포기하기도 한다. 그만큼 의약품의 후보 물질을 발견하고 임상하는 과정에서 수많은 시간과 돈이 들기 때문이다. AI로 빠르게 신약 후보물질을 발견한다면 그만큼 개발에 드는 시간과 비용을 줄이니 가격을 낮추는 효자 노릇을 하게 된다. 돈이 없어서 치료를 못 받는 상황을 조금이라도 줄일 수 있다는 말이다.

딥시티는 어떤 유전자 특성의 사람에게 신약 부작용이 나타날지도 예측한다. 어느 길로 가면 갑자기 도로가 끊겨 낭떠러지로 떨어질 위험이 있는지 알려주듯 딥시티도 혈액을 기반으로 한 추적 데이터를 활용해 부작용 가능성을 내다본다. 덕분에 임상 과정에서 확인해야 하는 부작용은 물론이고 실제 상용화 이후의 부작용도 예측하고 불상사 또한 줄여준다. 그만큼 임상 과정은 빨라지고 비용은 더욱 감소한다. 같은 질병이라도 유전자별로 더 적합한 약을 추천해 치료 가능성을 높이기도 한다.

김호 바스젠바이오 대표는 질병 중 특히 암 치료제 후보 물질을 효과적으로 발견하고 싶어 바스젠바이오를 설립했다. 그는 “암세포의 DNA 성분이 혈액에도 돌아다닌다는 것을 알고 혈액을 기반으로 한 연세의료원의 K바이오뱅크를 이용하고 싶었다”며 “세포 조직을 떼어서 암을 발견 및 관찰하는 위험한 방법보다 혈액을 통해 암을 관찰하고 신약 물질을 발견하는 기술을 만들겠다고 다짐했다”고 밝혔다.