엔비디아 지원 AI 기업 Iambic, 약물 발견 '혁신' 발표

[이매진]

엔비디아 지원 AI 기업 Iambic, 약물 발견 '혁신' 발표

https://www.channelnewsasia.com/business/nvidia-backed-ai-firm-iambic-unveils-drug-discovery-breakthrough-4710086

Nvidia-backed AI firm Iambic unveils drug discovery ‘breakthrough’

런던: 바이오기술 회사 Iambic Therapeutics는 화요일에 새로운 약물 개발에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 획기적인 인공지능 모델을 공개했다.

점점 더 많은 기술 스타트업이 AI를 사용하여 제약 연구를 발전시키고 있습니다. 이전에 기술 거대 기업인 엔비디아로부터 투자를 받은 Iambic은 "Enchant"라는 새로운 AI 약물 발견 모델에 대한 세부 정보를 공개했습니다.

Enchant는 인간에게 테스트되기 전에 약물에 대한 실험실 테스트에서 얻은 방대한 양의 임상 전 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 이 모델은 주어진 약물이 개발 초기 단계에서 어떤 성능을 보일지 예측하도록 설계되었습니다.

Iambic이 발표한 백서에 따르면 Enchant는 인체가 특정 약물을 얼마나 잘 흡수하는지 예측하는 데 있어 높은 정확도를 보였으며, 그 결과는 실제 결과와 교차 참조되었습니다.

이 회사는 자사 모델이 0.74의 정확도 예측 점수로 새로운 벤치마크를 설정했다고 밝혔습니다. 비교해보면, 이전 모델은 0.58에 불과했습니다.

Iambic의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 프레드 맨비는 Reuters에 Enchant를 사용하는 연구자들은 일부 의약품 개발에 필요한 투자를 절반으로 줄일 수 있다고 말했습니다. 왜냐하면 이를 통해 가장 초기 단계에서 약물의 성공 가능성을 확인할 수 있기 때문입니다.

"제품을 시장에 출시하는 데 드는 비용은 종종 약 20억 달러로 추산되며, 그 중 많은 부분이 프로그램 비용이 아니라 실패율에 관한 것입니다. 제품을 시장에 출시하는 데 드는 비용은 후기 단계 실패의 높은 가능성에서 비롯됩니다."라고 그는 말했습니다.

"임상 개발의 각 단계에서 10%씩 개선하면 누적적으로 적용되기 때문에 기본적으로 비용이 절반으로 줄어듭니다."

2018년 노벨 화학상 수상자이자 Iambic의 이사회에 참여하는 프랜시스 아놀드는 Reuters에 이 개발이 약물 발견을 위한 AI 활용 분야에서 큰 진전을 나타낸다고 말했습니다.

아놀드는 최근 개발자들에게 화학 노벨상을 안겨준 구글 딥마인드의 알파폴드 프로그램을 인용하며, 엔챈트가 약물 발견 파이프라인에서 또 다른 과제를 해결했다고 말했다.

"알파폴드는 분자가 단백질 표적에 어떻게 결합하는지에 대한 3차원 구조를 예측하지만, 구조만으로는 충분하지 않습니다."라고 그녀는 말했습니다.

"약물 후보의 성공은 약동학, 효능 및 독성 특성에 따라 결정됩니다. Enchant는 이러한 독특하고 중요한 과제를 해결합니다."

출처: 로이터