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디어젠, MT-DTI 연구결과 우수
FDA 승인 8개 EGFR 항암제 모두 예측
2019년 08월 12일 (월) 11:01:46 편집부 news@pharmstoday.com
인공지능(AI)기반 신약발굴 및 플랫폼 개발 전문기업 디어젠(대표 강길수)은 자체 개발한 Self-Attention 메커니즘을 기반으로 한 약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘(MT-DTI, Molecule Transformer Drug Target Interaction)이 기존 DTI 예측모델에 비해 우수한 성능을 보였다는 개발 성과를 8일~10일까지 열린 MLHC(Machine Learning for Healthcare)2019 학회에서 발표했다.

MLHC는 의료빅데이터를 활용한 인공지능 기술 분야 최대학회로 올해는 미국 미시간주 미시간대학(University of Michigan)에서 개최됐다.

MT-DTI는 기존 DTI 예측모델의 한계를 극복하여 디어젠에서 자체개발한 새로운 DTI 모델이다.

디어젠의 연구결과, 기존 DTI 예측모델들 대비 월등한 성능을 보였으며, MT-DTI를 이용해 EGFR(상피세포성장수용체)를 타깃하는 30개의 신약후보물질을 예측했을 때, 현재 FDA 승인된 8개의 EFGR 타깃항암제가 모두 포함돼 있음을 확인했다.

DTI는 질병을 유발인자로 예측되는 타깃물질과 약물후보물질의 상호작용을 예측하여 신약후보물질을 도출하는 방법이다.

전통적인 실험실 기반의(in-vitro) DTI는 비용과 시간이 많이 필요한 과정일 뿐만 아니라 DTI로 도출된 신약후보물질 중 실제 신약으로 이어지는 경우는 10% 미만이다.

최근 신약개발시장에서는 컴퓨터시뮬레이션 기반의(in-silico) 기술을 이용한 DTI 예측이 요구되고 있다. 이는 신약개발 전체 프로세스에 드는 시간과 비용을 43%까지 감소시킬 수 있는 것으로 알려져 있다.

디어젠의 MT-DTI는 Self-Attention 메커니즘을 모델에 반영해 복잡한 화학구조를 더욱 효과적으로 모델링했고, PubChem의 약 9700만 개의 방대한 화합물 데이터베이스를 사전학습에 이용 가능하게 하여 모델의 정밀도를 높였다고 회사 측이 설명했다.

디어젠 신봉근 최고 인공지능책임자는 “이번 연구를 통해 MT-DTI 모델이 신약후보물질을 제시하는데 빠르고 정밀한 플랫폼으로 활용될 가능성이 확인됐다. MT-DTI 모델은 적은 비용으로 신약을 개발할 수 있게 하며, 환자 맞춤의료시대를 앞당길 것”이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 JMLR(Journal of Machine Learning Research)에 게재될 예정이다.
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