한미약품, ISMB서 비만 신약 후보 발굴 '비하인드' 공개

한미약품은 12일~16일미국 워싱턴 D.C.에서 열린 국제 분자생물학 지능형 시스템 학술대회(ISMB)에서 자체 개발한 AI 플랫폼을 활용해 근육 강화 기반의 비만 신약 파이프라인을 도출한 연구 결과를 발표했다고 24일 밝혔다. ISMB는 생물정보학과 계산생물학 분야 국제 학술대회다.

한미약품은 학회에서자체 개발AI 플랫폼 HARP-pSAR(Hanmi AI-driven Research Platform - protein Sequence-Activity Relationship)을 활용해비만치료제 후보물질 HM17321을 도출한 배경을 밝혔다. 단순 예측을 넘어 AI가 제안한 단백질 서열 설계가 실제 실험 검증과 후보물질 최적화를 거쳐 임상 개발 단계의 혁신 신약으로 연결했다는 설명이다.

HARP-pSAR은 신약개발 초기 단계의 최대 걸림돌인 실험 데이터 부족 한계를 극복해 연구 효율성을 극대화한 것이 특징이다. 대규모 데이터와 고성능 컴퓨팅 인프라를 필요로 하는 기존 AI 모델과 달리, 양자화 기술을 적용해 연산 비용을 낮추고 로컬 워크스테이션 환경에서도 공백 없이 신속하게 구동될 수 있도록 설계됐다.

한미약품은 수십 건의 내부 실험 결과만으로도 표적 및 비표적 수용체에 대한 활성을 높은 정확도로 예측하는 모델을 구축했다. 이를 통해 다양한 단백질 서열 후보를 일일이 설계하고 합성한 뒤 활성을 평가해야 했던 기존 과정을 효율화해, AI 예측 결과를 기반으로 유망한 신약 후보물질을 선별하는 초고속 스크리닝을 구현했다.

특히 HARP-pSAR은 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 서열의 활성을 예측하고 최적의 미지 아미노산 잔기 위치까지 제안함으로써, 후보물질 설계 과정에서 불필요한 시행착오와 실험 비용을 크게 줄여 HM17321의 개발 완성도를 높이고 임상 진입 속도를 끌어올렸다.

이 같은 과정을 거쳐 발굴된 비만 신약 후보물질 HM17321은 단순히 근 손실을 보완하는 수준을 넘어, 기존에 불가능하다고 여겨졌던 근육량 증가와 지방 선택적 감량을 동시에 구현할 수 있을 것으로 기대받으며, 현재 미국 임상 1상이 순조롭게 진행되고 있다.

최인영 한미약품 미래성장부문장은 이번 연구는 AI가 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 연구진의 전문성과 결합해 신약 후보물질의 설계 방향을 제시하고 개발 과정의 시행착오를 줄이는 실질적인 연구 파트너로 활용될 수 있음을 보여준 선도적 사례라며 세계적 연구자들이 모인 ISMB에서 AI 기반 설계 결과가 실제 신약 후보물질 도출과 임상 개발로 이어진 한미의 성과를 소개했다는 점에서 의미가 크다고 말했다.