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Wired AI 36일 전

딥마인드 스피네프, AI 설계 신약 임상시험 돌입

IMP
9/10
핵심 요약

구글 딥마인드의 스핀오프 바이오테크 기업인 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)가 자체 AI 기술로 설계한 신약의 인체 임상시험을 곧 시작합니다. 이 회사는 노벨상 수상 기술인 '알파폴드(AlphaFold)'와 이를 기반으로 정확도를 획기적으로 높인 독자 엔진 'IsoDDE'를 활용해 부작용이 적고 효능이 뛰어난 신약 후보 물질을 발굴해 왔습니다. 이번 임상시험은 AI가 단백질 구조를 예측하는 것을 넘어 실제 안전하고 효과적인 신약을 설계할 수 있는지를 인증하는 핵심적인 이정표가 될 것입니다.

번역된 본문

구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)는 이미 과학자들의 단백질에 대한 이해를 혁신적으로 변화시켰습니다. 이제 이 플랫폼이 안전하고 효과적인 신약을 설계할 수 있는지 그 능력을 시험받을 차례입니다.

영국에 기반을 둔 구글 딥마인드의 바이오테크 분사 기업인 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)가 곧 노벨상 수상 AI 기술로 설계된 신약의 인체 임상시험을 시작할 예정입니다. 아이소모픽 랩스의 막스 예더버그(Max Jaderberg) 총괄은 4월 16일 런던에서 열린 WIRED Health 행사에서 "임상시험을 준비하고 있다"며 "임상시험에 진입하여 이 분자들의 효능을 확인하기 시작하는 것은 매우 흥미진진한 순간이 될 것"이라고 말했습니다.

예더버그 총괄은 구체적인 타임라인에 대해 자세히 설명하지 않았지만, 회사가 당초 계획했던 인체 연구 개시 시기보다는 다소 늦어진 것으로 보입니다. 작년에 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 최고경영자(CEO)는 2025년 말까지 AI가 설계한 신약을 임상시험에 진입시킬 것이라고 밝힌 바 있습니다.

아이소모픽 랩스는 2021년 알파벳(Alphabet)의 AI 연구 자회사인 구글 딥마인드에서 분사하여 설립되었습니다. 이 회사는 단백질 구조를 예측하는 획기적인 AI 플랫폼인 딥마인드의 알파폴드를 신약 발굴에 활용하고 있습니다.

20가지의 서로 다른 아미노산으로 구성된 단백질은 모든 생명체에 필수적입니다. 긴 아미노산 사슬이 서로 연결되고 접혀 단백질의 3차원 구조를 형성하며, 이 구조가 단백질의 기능을 결정합니다. 연구자들은 1970년대부터 단백질 구조를 예측하려고 노력해 왔지만, 단백질 사슬이 취할 수 있는 형태의 수가 천문학적으로 많기 때문에 이는 매우 힘들고 지루한 과정이었습니다.

이러한 상황은 2020년 딥마인드의 허사비스와 존 점퍼(John Jumper)가 딥러닝 기술을 사용하는 알파폴드 2의 놀라운 결과를 발표하면서 변화했습니다. 1년 후 회사는 누구나 사용할 수 있는 알파폴드의 오픈소스 버전을 공개했습니다. 2024년 딥마인드와 아이소모픽 랩스는 과학자들의 단백질에 대한 이해를 한층 더 높인 알파폴드 3를 출시했습니다. 이는 단백질을 단독으로 모델링하는 수준을 넘어 DNA, RNA와 같은 다른 중요한 분자들과 그것들이 단백질과 상호작용하는 방식까지 예측할 수 있게 되었습니다.

허사비스는 당시 WIRED와의 인터뷰에서 "이것이 바로 신약 발굴에 필요한 것입니다. 소분자가 약물에 어떻게 결합할지, 결합력이 얼마나 강한지, 그리고 그것이 다른 무엇에 결합할 수 있는지를 볼 필요가 있다"고 말했습니다.

출시 이후 알파폴드 플랫폼은 연구자들에게 알려진 거의 모든 2억 개의 단백질 구조를 예측할 수 있었으며, 190개국의 200만 명 이상이 사용했습니다. 이 돌파구는 허사비스와 점퍼에게 2024년 노벨 화학상을 안겨주었습니다. 노벨 위원회는 알파폴드가 항생제 내성에 대한 더 나은 이해와 플라스틱을 분해할 수 있는 효소의 이미지 생성 등 수많은 과학적 응용 프로그램을 가능하게 했다고 평가했습니다.

올해 초, 아이소모픽 랙스는 훨씬 더 강력한 도구인 자체 독자 신약 설계 엔진 'IsoDDE'를 발표했습니다. 회사는 기술 논문에서 이 플랫폼이 알파폴드 3의 정확도를 두 배 이상 높였다고 자랑했습니다.

예더버그 총괄은 이 스타트업이 AI 신약 발굴을 위해 일라이 릴리(Eli Lilly) 및 노바티스(Novartis)와 파트너십을 맺었으며, 종양학 및 면역학 분야에서 자체적인 '폭넓고 흥미로운 신약 파이프라인'을 발전시키고 있다고 말했습니다.

예더버그는 WIRED Health 청중들에게 "우리가 설계한 분자들의 흥미로운 점은 이러한 분자들이 어떻게 작용하는지에 대해 훨씬 더 많이 이해하고 있기 때문에, 매우 매우 강력하도록 설계되었다는 것입니다. 훨씬 더 적은 용량으로 복용할 수 있으며, 부작용과 표적 외 효과(off-target effects)가 더 낮을 것"이라고 말했습니다.

작년에 아이소모픽 랩스는 최고 의학 책임자(CMO)를 임명하고 임상시험 준비를 위해 첫 펀딩 라운드에서 6억 달러를 유치했다고 발표했습니다. 동시에 임상 개발팀을 꾸준히 구축해 오고 있습니다.

이 회사의 사명은 '모든 질병 해결'입니다.

예더버그는 "미친 듯한 사명이다"라며 "하지만 우리는 정말로 진심이다. 우리는 이것이 가능해야 한다고 믿기 때문에 진지하게 이 말을 한다"고 덧붙였습니다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story Google DeepMind’s AlphaFold has already revolutionized scientists’ understanding of proteins . Now, the ability of the platform to design safe and effective drugs is about to be put to the test. Isomorphic Labs, the UK-based biotech spinoff of Google DeepMind, will soon begin human trials of drugs designed by its Nobel Prize–winning AI technology. “We're gearing up to go into the clinic,” Isomorphic Labs president Max Jaderberg said on April 16 at WIRED Health in London. “It's going to be a very exciting moment as we go into clinical trials and start seeing the efficacy of these molecules.” Jaderberg did not elaborate on the timeline, but it’s later than the company had planned to initiate human studies. Last year, CEO Demis Hassabis said it would have AI-designed drugs in clinical trials by the end of 2025. Isomorphic Labs was founded in 2021 as a spinoff from Alphabet’s AI research subsidiary, Google DeepMind. The company uses DeepMind’s AlphaFold, a groundbreaking AI platform that predicts protein structures, for drug discovery. Built from 20 different amino acids, proteins are essential for all living organisms. Long strings of amino acids link together and fold up to make a protein’s three-dimensional structure, which dictates the protein’s function. Researchers had tried to predict protein structures since the 1970s, but this was a painstaking process given the astronomically high number of possible shapes a protein chain can take. That changed in 2020, when DeepMind’s Hassabis and John Jumper presented stunning results from AlphaFold 2, which uses deep-learning techniques. A year later, the company released an open-source version of AlphaFold available to anyone. In 2024, DeepMind and Isomorphic Labs released AlphaFold 3 , which advanced scientists’ understanding of proteins even further. It moved beyond modeling proteins in isolation to predicting other important molecules, such as DNA and RNA, and their interactions with proteins. “This is exactly what you need for drug discovery: You need to see how a small molecule is going to bind to a drug, how strongly, and also what else it might bind to,” Hassabis told WIRED at the time. Since its release, the AlphaFold platform has been able to predict the structure of virtually all the 200 million proteins known to researchers and has been used by more than 2 million people from 190 countries. The breakthrough earned Hassabis and Jumper the Nobel Prize for chemistry in 2024, with the Nobel committee noting that AlphaFold has enabled a number of scientific applications, including a better understanding of antibiotic resistance and the creation of images of enzymes that can decompose plastic. Earlier this year, Isomorphic Labs announced an even more powerful tool, what it calls IsoDDE, its proprietary drug-design engine. In a technical paper , the company touts that the platform more than doubles the accuracy of AlphaFold 3. The startup has formed partnerships with Eli Lilly and Novartis to work together on AI drug discovery and is also advancing its own “broad and exciting pipeline of new medicines” in oncology and immunology, Jaderberg said. “The exciting thing about the molecules that we're designing is because we have so much more of an understanding about how these molecules work, we've engineered them to be very, very potent,” Jaderberg told the audience at WIRED Health. “You can take them at a much lower dose, and they'll have lower side effects, off target effects.” Last year, Isomorphic appointed a chief medical officer and announced it had raised $600 million in its first funding round to gear up for clinical trials. Meanwhile, the company has been building a clinical development team. Its mission is to “solve all disease.” “It's a crazy mission,” Jaderberg said. “But we really mean it. We say it with a straight face, because we believe this should be possible.”