물리-기반 모델링과 기계학습으로 결합력 예측
[의학신문·일간보사=김자연 기자] 아스트라제네카가 신약발굴에 슈뢰딩거의 컴퓨팅 분자 모델링 플랫폼을 도입하기로 비공개 조건에 제휴했다.
이는 물리-기반 모델링과 기계학습을 합쳐 타깃 단백질과 분자의 결합 능력을 예측할 수 있게 해 준다.
이를 통해 합성됐을 때 제제는 더욱 개발에 필요한 정확한 특성을 지닐 수 있어 합성에 필요한 제제의 수를 줄일 수 있게 된다.
이에 따라 슈뢰딩거는 플랫폼을 아스트라 내부의 작업에 통합시키기 위해 협력하기로 합의했다.
이와 관련, 최근 슈뢰딩거는 사노피와의 다년간 다중-타깃 신약발굴 제휴에 따른 전임상 마일스톤도 받은 바 있다.
그 협력에서 슈뢰딩거는 타깃 분석에서 개발후보 선별을 위한 최적화에 이르기까지 분자적 시뮬레이션과 컴퓨터 디자인을 제공했다.
또한 올 초에는 사노피와의 협력 결과로 나온 자가면역 질환 프로그램이 임상시험에 들어갔다.
한편, 지난 1990년에 세워진 슈뢰딩거는 제약사들과의 여러 협력 결과 각종 질환 분야에서 20개 이상의 신약후보가 나와 현재 연구·개발되고 있으며 그런 케이스 가운데 항암제 팁소보(Tibsovo, ivosidenib)와 아이드히파(Idhifa, enasidenib)는 FDA 허가도 받았다.
김자연 기자
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