해석으로 신약후보 특성 예측, 스크리닝 향상

워털루대

[의학신문·일간보사=김자연 기자] 보다 신속하고 정확하며 저렴한 신약발굴을 위해 인공지능(AI)을 통한 미분형 이동도 분광법(DMS) 해석 기술이 제시됐다.

캐나다 워털루대 화학가 연구진은 AI로 DMS의 결과를 해석한 결과 약물의 특성을 예측할 수 있는 것으로 나타났다고 최근 네이처 커뮤니케이션스 저널에 발표했다.

전기장과 응축 및 증발에 대한 반응에 따라 분자를 분석하는 DMS 기술은 그동안 한 번에 하나의 유사 계열의 약물에 대해서만 특징 상관관계를 평가할 수 있었다.

그러나 기계학습을 도입함으로써 여러 종류의 약물을 동시에 검사할 수 있어 전임상 스크리닝을 더욱 향상시킬 수 있었다는 것.

즉 연구진은 실험에서 기체-상 클러스터링 행태를 조사한 결과 약물후보에 관해 단 몇 나노그램만으로도 세포 투과성, 용해도, 극성표면적, 물/옥타놀 분배계수 등 응상 분자적 특성을 몇 분 만에 예측할 수 있음을 보였다.

아울러 DMS에서 기체의 온도를 조정하면 미세하게 다른 분자적 기하학구조를 나누고 매우 비슷한 물리화학적 분자도 구분할 수 있도록 이온 용제 클러스터링의 정도를 조절할 수 있다는 설명이다.

더불어 이 기술은 약물 분자뿐만 아니라 핵에너지나 센서 및 신물질 개발 등 다른 분자적 시스템에도 적용될 수 있다고 연구진은 덧붙였다.

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