AI바이오 융합기술로 신약개발을 10년에서 3개월로

AI바이오 융합기술로 신약개발을 10년에서 3개월로, 3조원에서 3-30억원으로 줄일 수 있는 기술 개발, 제약 논문에 실렸다. 인실리코메디슨 알렉스 자보론코프 CEO

Towards the cornucopia of meaningful leads: applying deep adversarial autoencoders for new molecule development in oncology

 

Youngsook Park editor  

▲ Alex Zhavoronkof CEO of Insilico Medicine, Global Leaders Forum

제4차 산업의 시작은 AI-bio융합에서 온다.

제1차 산업은 증기기관, 제 2차 산업은 전기, 제 3차 산업은 컴퓨터와 인터넷, 그리고 제 4차 산업은 인공지능으로 시작된다. 모든 산업에 인공일반지능칩이 들어가면 속도와 효율성 및 경제성이 기하급수적으로 늘어난다.

인공지능이 현재 가장 돈을 많이 벌고 있는 분야는 의료보건 분야이며, 신약개발이 될 것이다. 신약개발을 할 때 동물실험을 하면서 94% 정도 실패를 하고, 실제로 신약을 시장에 내 놓는데는 10년의 시간과 25억달러 한화로 약 3조원이 드는 것이 보통이다. 신약은 현재 완전한 치료가 되는지 알지 못하면서 치료용으로 2,000여 가지가 허가를 받았다.

그러나 이제 이런 쓸데없는 시간과 돈의 낭비가 사라질 전망이다. 인공지능과 바이오메이슨의 융합으로 가능하게 되었다. AI 딥러닝의 발전은 많은 분야에서 초인적인 정확성을 보여주면서 많은 양의 경우의 수를 비교하여 적당한 신약후보를 찾아내고 엄청난 데이터 사용 또한 가능하게되어 의료보건 의학산업에서 혁명적인 변화를 일으킬 듯하다.

2014년에 도입된 신기술 GAN (Generative Adversarial Networks)은 "최첨단" 인공지능 기술을 대표하며, GAN 인공지능은 심층신경망이 요구하는 새로운 영상, 이미지, 비디오 및 음성을 생성하고 신약후보와 매칭작업을 할 수 있다.

특정 농도의 암세포를 죽이는 분자지문을 생성하기 위한 새로운 유형의 GAN인 Generative Adversarial Autoencoders (AAEs)의 응용에 처음으로 성공하였고, 이것은 주어진 기준에 따라 만들어진 의미있는 신약후보 (molecular leads) 보고의 문을 여는 거대한 혁명의 시작을 입증하는 것이다.

이 연구결과는 Oncotarget지에 게재되었고 온라인 원고는 Advance Open Publication에서 열어볼 수 있다. 이 연구결과를 발표한 논문저자는 2017년이되면 제약산업은 이제 마차를 몰다가 모두가 자동차를 타게 된 1913년의 자동차산업과 유사한 변화를 겪게되며, 딥러닝 신약개발 파이프라인이 많은 신약개발 붐으로 연결되고 비즈니스 프로세스가 통합되는 혁명적인 변화를 경험을 하게된다고 말한다.

이 연구결과는 2017년 1월 24-26일 스위스 바젤에서 열리는 "제4회 R&D Data Intelligence Leaders Forum” 에서 발표될 예정이다. 연구팀은 Insilico Medicine, Inc의 제약인공지능(pharma.AI)그룹 과학자들로 새로운 신약후보 분자지문을 생성하는데 필요한 Generative Adversarial Autoencoders (AAEs)의 적용을 보여주는 논문을 게재하였다. 이 연구는 2016년 12월 22일 Oncotarget에 게재되었으며 AAEs가 신약개발에 응용되는 개념을 입증하였다. 저자들은 이 모델이 여러가지 신약의 요구의 특성을 인공지능이 만들어주는 신약후보 생성으로, 이제는 다양한 질병의 치료법이나 신약을 생산하는 포괄적인 GAN 기반의 신약개발엔진이라고 말한다. 제약회사들의 연구개발의 혁신적인 시간단축이 얼어났다 10년에서 3개월로 단축되었고, 보통 1개 신약개발에 3조원이 소요되던 신약개발 비용은 3-30억원으로 줄어들 전망이다. 여러 실험의 신속성과 임상시험 성공률 향상이 기대된다. 노벨의학상 후보 이야기가 나돈다.

2010년 이후로 딥러닝시스템은 영상, 이미지, 음성 및 텍스트 인식에서 전례없는 성공적인 결과를 보여주었다. 오히려 인간의 보는 이미지나 듣는 음성보다 정확도가 높으며, 자율주행차를 운전하는 인공지능, 화가로서 그림을 그리고, 음악 작곡도 하는 정도가 되었다.

GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 개발한 딥러닝의 새로운 방향이다. 최근 몇년 동안에 GAN은 인간이 원하는 설명에 따라 의미있는 이미지를 생성하는 놀라운 결과를 보여주었다. 즉 르놔르의 그림을 여러장 공부시켜놓고 구도를 약간 바꿔서 르놔르 그림으로 바꾸라고 하면 그대로 르놔르 그림으로 바꾼다. 유사한 원리를 이용하여 환자가 이런 저런 증상을 가지고 있는데 여기에 맞는 신약개발을 하라고 하면, 그대로 신약후보를 만들어준다. 신약개발에 바이오마커 개발에도 이 GAN 인공지능기술을 적용할 수 있다. 이 논문은 AAE가 인간이 원하는 신약개발후보의 특성을 가진 분자지문을 생성하는데 사용되는 인공지능 신약개발엔진의 개념을 입증한 것이다. 고로 이제 신약개발은 이 인공지능에게 이런 저런 현상에 필요한 신약을 개발하라고 명령만하면 인공지능에 짠 하고 신약후보 분자구조를 알려주는 것이다. 이 신약후보를 가지고 3개월정도 실험만 하면 신약개발이 끝날 수 있다.

"Insilico Medicine은 Phase I / II 임상실험을 통과할 가능성이 높은 많은 질병 분야에서 의미있고 가치높은 신약 공급원이 되는 것이다. 이 논문은 개념을 입증하고. 매우 기본적인 분자적 특성을 가진 신약후보 분자지문을 생성하면서 동시에 내부적으로 수많은 경우의 수와 변수에 따른 전체적인 신약후보 분자구조를 생성해 낼 수 있다. 이러한 신약후보군은 치료, 효능, 부작용 및 기타 변수를 예측하는 다양한 신약개발 파이프라인에 적용될 수 있다. 특정한 환자군에서 특정 복용량으로 특정 암세포를 죽이는 특정한 특성을 지니는 일련의 분자구조를 생성한 다음, 연령과 특정 바이오마커를 조정한 효과 및 부작용을 예측하고, 임상시험에 통과할 가능성을 평가하는 지능형 시스템을 만들 수 있는 것이다.

수년간 이 연구를 주도해온 Insilico Medicine, Inc.의 Alex Zhavoronkov박사 CEO는 신약개발의 혁명이라고 말한다. Insilico Medicine은 기능성식품 산업에서 신약개발시스템의 예측력을 입증했다. 2017년 Life Extension은 Insilico Medicine의 신약개발 파이프라인을 사용하여 개발된 다양한 천연상품을 출시할 예정이다. 올해 초 Insilico Medicine의 BioMedicine AI는 신약개발, 바이오마커 개발 및 노화연구에 딥러닝 적용을 보여주는 몇 가지 독창적 개념을 입증하는 논문을 발표했다. 최근 저자들은 “Nature Communications”에서 논문을 발표했는데, 이것은 심층신경망 (DNNs)을 훈련시키기 위한 전사적 데이터 활용 도구를 이용하는 방법들이다.

전사응답데이터를 사용하여 신약후보의 치료 종류를 예측하는 심층신경망응용프로그램을 보여주는 신약후보제약 Monocular Pharmaceutics에 발표된 논문은 미국화학학회 에디터 선정상을 받았다. 간단한 혈액검사를 사용하여 환자의 연대기적 나이예측 능력을 입증하는 논문이 Aging에 발표되어 저널 역사상 두 번째로 가장 인기 있는 논문을 쓴 팀도 인실리코메디슨 팀이다.

"Generative AAE는 요구된 매개 변수에 따라 신약을 개발하는 근본적으로 새로운 신약개발방법이다. 우리는 Pharma.AI에 구조데이터 및 전사반응데이터를 처리하고 고급 신호전달경로 활성화 분석 및 딥러닝을 사용하여 효능 및 부작용에 대해 합리적으로 정확하게 예측하는 포괄적인 신약개발 파이프라인을 보유하고 있다. 이 파이프라인을 어떤 유형의 데이터가 사용가능한 신약후보 분자구조의 잠재적 용도를 밝혀내는데 사용한다. 하지만 Generative AAE 모델은 우리의 파이프라인을 통해서만 실행되어 체외, 체내에서 시험이 가능한 완전히 새로운 분자구조를 생성할 수 있게 도와준다.“고 자보론코브는 말한다.

Insilico Medicine의 Pharma.AI 그룹 유럽연구개발 담당사장 Alex Aliper는 “우리의 예측이 체내 시험에서 검증되기 전에 성급한 주장을 하기에는 너무 이르지만, 기존의 딥러닝 툴과 바이오마커를 결합한 Generative AAE가 신약개발 방식을 변형시킬 가능성이 높은것 만은 분명하다”고 말했다. 최근 딥러닝과 GANs의 발전은 자연언어를 입력으로 사용하는 경우까지도 요청에 따라 새로운 이미지와 비디오를 생성하는 놀라운 결과를 보여준다. 이 연구에서 인실리코메디슨 그룹은 판별자 역할을 하는 잠재중간층을 지닌 7겹 AAE 구조를 개발했다. 입력 및 출력 AAE는 신약후보 2진 지문의 벡터와 분자구조의 농도를 사용한다. 잠복 층에서 이 그룹은 종양 성장억제지수를 담당하는 뉴런을 도입하였으며, 이것이 음성반응으로 나타나면 치료 후 종양세포 수의 감소를 나타내준다. AAE를 훈련시키기 위해 저자들은 MCF-7 세포주에서 프로파일링된 6252 가지 화합물에 대해 NCI-60 세포주 분석데이터를 사용했다. AAE의 결과는 PubChem에 있는 7천 2백만 화합물을 스크리닝하고 잠재적인 항암 특성을 가진 신약후보 분자구조를 선택하는데 사용되었다.

"나는 Insilico Medicine에서 Pharma.AI 과학자들과 함께 GAN이 암에서, 무엇보다도 고령화관련 질환과 노화 질환에서 유의미한 단서를 이끌어내는 일을 할 수 있어서 매우 기쁘다.“ “신약개발은 인류의 가장 시급한 문제고 기계학습과 데이터과학 분야의 모든 사람들이 기여해야한다. 이들이 개발 중인 신약개발 파이프라인은 제약업계와 인간수명연장에 혁신적인 변화를 일으킬 것이며, 우리는 계속하여 협력하고 다른 분야 과학자들이 이 길을 따르도록 요청할 것이다."라고 동유럽에서 가장 큰 IT기업 중 하나인 Mail.Ru의 그룹책임자이자 이 논문의 제1저자인 Artur Kadurin은 말했다.

Insilico Medicine, Inc.는 벨기에의 존스홉킨스대학 동부캠퍼스 신흥기술센터에 위치하고 벨기에, 영국, 러시아에 연구개발 리소스를 보유한 바이오정보과학 회사로 공개경쟁을 통해 재능을 채용하고 있다. 이 회사는 유전체학, 빅데이터 분석 및 딥러닝을 노화 방지 및 연령 관련 질병 치료를 위한 인공지능바이오 신약개발기술을 활용한다. 암, 파킨슨병, 알츠하이머병, 근육감소증 등의 분야에 신약개발 프로그램을 진행하며 Pharma.AI를 통해 생명공학, 제약 및 스킨케어 회사에 첨단 기계학습 서비스를 제공한다. 이 기업은 AGING.AI, EMBRYONIC.AI, PHARMA.AI, AI BEAUTY CONTEST이다.

– 몇 달 만에 복잡한 질병을 위한 신약개발 검증

– 개별맞춤약제와 약의 조합을 개발 및 생산

– 노화예방, 노화역전을 위한 신약개발

– 노화와 고령인구 상대의 신약 효과 측정

– 재생의학, 유전자치료, 피부관리와 영양으로 확장

알렉스 박사는 또한 전 세계적으로 노화연구를 지원하는 영국 기반의 자선단체인 Biogerontology 연구재단의 최고과학책임자, 국제노화연구포트폴리오 (International Aging Research Portfolio: IARP) 지식관리프로젝트의 책임자이며, 2012년부터 연간 300건의 골수이식을 수행하는 세계최대규모 어린이암센터 중 하나인 연방임상연구센터 소아혈액학·종양학·면역학 재생의학연구소 소장이다.

Insilico 의학, Inc 소개

Insilico Medicine, Inc.는 벨기에의 존스홉킨스대학 동부캠퍼스 신흥기술센터에 위치하고 벨기에, 영국, 러시아에 연구개발 리소스를 보유한 바이오정보과학 회사로 공개경쟁을 통해 재능을 채용하고 있다. 이 회사는 유전체학, 빅데이터 분석 및 딥러닝을 노화 방지 및 연령 관련 질병 치료를 위한 insilico 신약개발 및 약물 재사용에 활용한다. Insilico Medicine, Inc.는 암, 파킨슨병, 알츠하이머병, 근육감소증 등의 신약개발 프로그램을 도모하고, Pharma.AI를 통해 생명공학, 제약 및 스킨케어 회사에 첨단 기계학습 서비스를 제공한다. 


Alex Zhavoronkov박사는 누구인가?

알렉스 자보론코프(Alex Zhavoronkov) 박사는 노화 및 암 연구에 최신인공지능을 적용하는 AIbio 최고 전문가이다. 현재 보유하고 있는 AI 프로젝트 및 기업은 AGING.AI, EMBRYONIC.AI, PHARMA.AI, AI BEAUTY CONTEST이다. 알렉스박사는 볼티모어에 위치한 존스홉킨스대학 겸임교수이자 부상하는 기술센터에 본사를 두고있는 Insilico Medicine, Inc의 대표이며, 제약회사의 약품개발시 동물실험을 AI로 대체하여 10년을 2년으로 줄인 장본인이다. Insilico Medicine, Inc은 노화 및 노화관련질환 약품개발 및 리퍼포징을 위한 딥러닝과 신호경로활성분석 적용에 초점을 맞추고있다.

 

인실리코는 비즈니스모델이 작용하는 장수 연구에 대해 AI를 사용하는 유일한 회사이며, 2014년 1월 존스홉킨스대학의 신기술세터에서 출발하여 다수의 비즈니스와 연구상을 받았다. 인실리코의 프로젝트는 가장 방대하고 신뢰성있는 유전자 미세배열자료를 가지고 있고, 새로운 신호체계 활성화 알고리즘, 맞춤의료에 초점을 두고있다.

 

인실리코는 신약개발엔진을 사용하여 500개 이상의 질병에서 22,000 이상 물질의 효능을 평가함으로써, 827개의 전 임상신약 예측리스트를 개발했으며, 또한 가능한 부작용을 평가했다. 인실리코의 신약개발과 생체표지자 개발의 급진적 혁신을 위한 탐색연구는 다음과 같다.

– 몇 달에 걸쳐 복잡한 질병을 위한 약을 발견·검증

– 개개인의 환자를 위한 약과 약의 조합을 개발 및 생산

– 노화를 늦추고 심지어 젊어질 수 있도록 하는 약을 개발

– 노화와 나이 관련 상태에 대한 약의 효과를 측정

– 재상의학, 유전자치료, 피부관리와 영양으로 확장

알렉스 박사는 또한 전 세계적으로 노화연구를 지원하는 영국 기반의 자선단체인 Biogerontology 연구재단의 최고과학책임자, 국제노화연구포트폴리오 (International Aging Research Portfolio: IARP) 지식관리프로젝트의 책임자이며, 2012년부터 연간 300건의 골수이식을 수행하는 세계최대규모 어린이암센터 중 하나인 연방임상연구센터 소아혈액학·종양학·면역학 재생의학연구소 소장이다.

 

알렉스 자보론코프 박사는 모스크바 대학 물리·기술 연구 겸임교수이며 주요 연구분야는 인공지능, 딥러닝, GPU 컴퓨팅, 노화시스템생물학, 재생의학, 차세대 시퀀싱 및 비외과적 산전 및 암 진단이다.  2011년부터 알렉스 박사는 "비노화 세대: 생물의약의 발전은 세계경제를 어떻게 변화시킬 것인가” (팰그레이브 맥밀런, 2013)를 비롯하여 50편 이상 저술 또는 공동저술 하였다.

 

2004년 노화연구로 초점을 전환하기 이전에는 AMD가 기술을 보유한 컴퓨터그래픽처리의 상장대표로서 ATI Technologies사의 중부·동부유럽 책임자로 활동하였다. GTCbio에서 근무하는 동안 알렉스박사는 미국에서 많은 생명공학 컨퍼런스가 개최될 수 있도록 기여하였으며 현재 알렉스박사는 매년 유럽 최대의 약물개발산업이벤트 중 하나인 Basel Life Science Week에서 실질적 응용프로그램 노화연구포럼을 공동주최한다.

 

알렉스 자보론코프 박사는 퀸스대학에서 두 개의 학사, 존스홉킨스대학에서 생명공학 석사, 모스크바주립대학에서 생물물리학 박사를 취득했다.

 

수명연장: 알렉스 자라본코브의 인실리코메디슨사와 협력하는 LifeExtention(수명연장)사, 40년된 최장의 수명연장 관련 전문기업

LifeExtention사는 지난 35년간 인간이 더 건강하고, 더 나은 삶을 영위하는데 기여해왔다. 보다 좋은영양을 구성하기위한 과학적접근은 LifeExtention 경영철학의 초석인 한편, LifeExtention은 또한 건강은 균형이라고 믿는다.

규칙적인 운동, 스마트한 생활습관, 분별있는 다이어트는 건강한 생활을 유지하는 열쇠이다. 그러나 인간의 몸이 필요로하는 최적의 수준의 비타민, 미네랄 및 기타 영양소를 섭취하는 것은 쉬운일이 아니다. 이것이 영양보충제를 사용하는것이 좋은 이유이다. 문제는 어떻게 최고의 영양보충제를 선택하는지, 그 성분이 무엇인지, 그것이 임상적으로 검증된 투여량으로 철저하게 연구되었는지를 아는것이다.

음식을 먹듯이 영양보충제에 들어가는 성분의 품질, 순도, 효능은 매우 중요하다. 따라서LifeExtention은 1980년 이래로 최고품질의 원료로 보충제를 생산하는데 최선을 다해왔다. LifeExtention은 350여가지 비타민과 영양보충제를 생산하고 있으며, 그 제품들은 체중감소, 심장, 뇌, 뼈, 관절, 눈, 피부, 성건강 등을 유지하는데 기준을 만들어가고 있다. 또한 LifeExtention은 최신 과학연구를 바탕으로한 구조를 기반으로 임상적으로 검증된 투여량 및 성분을 충족시키는 영양제를 생산한다. 이것이 LifeExtention 고객의 98%가 친구 또는 가족에게 LifeExtention 제품을 추천하는 이유이다.

 

LifeExtention 연혁

1980년 이래 LifeExtention은 노화질병 예방 및 치료를위한 선구적 방법을 발전시켜가는 세계적 선도주자이며, 이미 기존의 의사들이 인식하기 수년전부터 시작된 이러한 전위적인 의료발전 행보는 LifeExtention 출판물에 꼼꼼하게 기록되었다.

LifeExtention은 2002년 “질병예방 및 치료 “라는 제목의 1,500 페이지의 의료참고서를 편집하고, 개정판이 오늘날까지 온라인상으로 판매되고 있다.

LifeExtention 공동설립자 Bill Faloon은 LifeExtention의 혁신적인 의료개념을 홍보하기위해 The Phil Donahue Show, The Joan Rivers Show, Tony Brown’s Journal, and ABC News Day one에 출연하였으며 Newsweek magazine에 인터뷰한바 있다.

다음은 1980년부터의 LifeExtention의 성과를 연대기별로 간략하게 소개한 것이다.

1980 년대

혈관질환 방지를위해 매일 저용량 아스피린 사용을 권고.

세계최초로 노화방지 영양소로 일본의 심장약물인 코엔자임Q10 추천.

철분보충제 섭취에 대해 경고.

암치료 보조제 약물 시메티딘(Tagamet®) 추천.

FDA가 항바이러스성 약물 리바비린을 C형간염 치료제로 승인하기 12년 전에 치명적인 바이러스 감염치료제로 추천

1990 년대      

알츠하이머 치료를 위한 타크린(THA) 승인 실패로 미국식품의약국(FDA) 고소.

효과적인 안티에이징 요법으로 미국대중에게 멜라토닌 소개.

대중에게 최첨단 테스트를 직접 제공하는 최초의 우편주문 혈액검사 서비스 기초 마련.

최초로 호르몬대체, 고용량 영양보충, 처방전, 예방 및 110가지 질병치료를 위한 기존의 의료치료를 모두 통합한 서적 출판.

피브리노겐 혈중농도 모니터링의 중요성

 

2000 년대

1991년 이후 독일에서 사용되었던 메만틴을 알츠하이머 및 파킨슨 치료제로 추천.

심장발작 위험을 40%까지 감소하기 위해서는 최적의 혈당을 현재 가이드라인보다 낮추어야 한다고 보고.

모든용량의 X-ray는 인체건강을 위협한다는 입장을 변호.

FDA가 승인한 피시오일 약품이 동일한 양의 EPA/DHA를 포함하는 보충제보다 797% 높은가격에 대해 경고.

코엔자임 Q10이 상업적 코엔자임 COQ10 보충제보다 훨씬 우수한 형태임을 소개.

높은용량의 비타민D 보충을 통해 수명연장 효과를 나타내는 데이터 수집

 

2010 년대

FDA가 실행한 저용량 아스피린과 코엔자임COQ10 검열의 치명적결과 조명.

메트포르민의 노화방지특성연구 개시를 위한 2015년 연구사회토론 보고.

레스베라트롤의 칼로리제한모방기작 강화에 보여지는 fisetin으로 불리우는 딸기 추출물에 대한 연구보고.

새로운 미토콘드리아의 성장을 촉진함으로써 노화세포를 젊어지게하는 것으로 나타난 PQQ라는 신규화합물 도입.

비효율적이고 부패한 정부의 관행이 의료혁신을 억압하고 의료가격 통제불능을 야기한다는 내용의 서적 “Pharmocracy” 출판.