김영훈 대표 (파미노젠)

[팜뉴스=신용수 기자] 코로나19로 인해 모든 것이 ‘올 스탑’된 시대. 하지만 인류는 여전히 4차 산업혁명 시대의 거대한 흐름을 타고 항해 중이다. 비트코인 등 가상화폐로 대표할 수 있는 블록체인 기술은 세계 경제에 지대한 영향을 끼치고 있고, 전기자동차와 자율주행 등 첨단기술이 속속들이 시장에 대한 영향력을 키워나가고 있다.

4차 산업혁명을 이야기하자면 빼놓을 수 없는 것 중 인공지능(AI)이 있다. AI는 심지어 코로나19 창궐 당시 치료제 후보물질을 찾는데도 일정 부분 공헌하면서, AI가 결코 헬스케어 분야와 멀지 있지 않다는 점을 다시 한번 시사하게 했다. 

AI 분야가 일반적으로 그렇듯, AI를 통한 제약 연구도 주로 IT 계열 종사자들이 주로 이끌어왔던 것이 사실이다. 하지만 이 고정관념에 도전장을 내건 회사가 있다. 바로 파미노젠이다. 팜뉴스가 김영훈 파미노젠 대표를 만나 앞으로의 포부를 물었다.

≫ AI 신약개발, BT 출신 인재들이 이끌어야
“제가 회사를 창립한 뒤 IT 사람들도 뽑아보고 BT 사람들도 뽑아봤습니다. AI로 신약을 개발하려면 IT 분야와 BT 분야에 대한 이해가 모두 필요한데, 일반적으로 IT 사람에게 생명과학을 가르치는 것보다는, BT 쪽 사람에게 프로그래밍을 가르치는 것이 훨씬 쉬웠습니다. AI를 통한 신약개발도 BT분야 인재가 중심이 돼야만, 목표를 정확하게 조준할 수 있습니다.”

김영훈 대표는 AI 기업을 이끌고 있는 것과는 다르게 전형적인 제약업계 출신 이력을 갖고 있다. 종근당에서 오랜 기간 신약개발 분야 팀장을 맡아온 김 대표는 당뇨병 치료제인 ‘듀비에’ 등을 성공적으로 론칭한 인물이다,

김 대표는 “대학원 시절에는 양자역학을 기반으로 한 계산화학으로 박사학위를 받고, 신약개발에 사용되는 프로그램을 만드는 일을 했다”며 “이후 산업현장에서 신약개발의 전체 흐름을 이해하기 위해 종근당에 입사했고 그곳에서 다양한 신약개발 프로젝트를 수행하면서 BT에 대한 이해도를 높였다”고 말했다.

그렇다면 김 대표는 어떻게 AI를 통한 신약개발을 사업 목표로 잡고 파미노젠을 창업하게 됐을까. 그는 이런 ‘덕후’ 기질이 자신을 AI를 통한 신약개발로 이끌었다고 설명했다.

김 대표는 “어렸을 때부터 컴퓨터를 좋아해 세운상가에 밥 먹듯이 드나들었다. 초등학교 때부터 전산과 프로그래밍을 배우고 자신만의 게임을 제작하기도 했다”며 “중학교 때 이후에는 생물학과 화학에 관심을 두고 공부하다가 대학원 때 지도교수님이 생명정보학과를 최초로 창설하면서 그동안 좋아했던 컴퓨터와 생명공학을 종합해 연구할 수 있게 됐다”고 말했다.

파미노젠은 김 대표의 이같은 덕후 성향이 많이 녹아있는 회사다. 배수열 연구소장과 장유섭 총괄책임실장 등을 비롯해 회사의 주축을 이루는 상당수의 임직원이 BT 출신 인사들이다. 

김 대표는 “앞서 말했듯 AI 신약개발은 IT보다는 BT 출신 인물이 이끌어야 한다고 생각한다”며 “AI와 딥러닝은 이미 수십 년 전에 정립된 체계로, 결국 통계적 방법론을 통한 접근이다. 하지만 생명과학은 깊게 공부하지 않으면 생명 활동에 대한 복잡한 문제를 체계적으로 이해하는 데 어려움을 겪는다. 또 IT 분야는 주로 2~3년 내 단타성으로 해결하는 프로젝트가 많지만, 신약개발은 최소 10년을 내다보는 장기 과제가 많아 타임라인도 맞지 않는다”고 말했다.

이어 우리 회사 소속 직원들은 상당수가 제약업계 경험을 갖춘 BT 출신 인물들로, AI 등 신기술에 관심이 많은 덕후 기질 충만한 인재들이다. 회사 내부 교육 시스템을 통해 이들을 AI 신약개발 인재로 키워내고 있다. 일반적으로 수개월 내에 2~3개 프로젝트를 맡을 수 있는 수준까지 끌어올린다”고 덧붙였다.

≫ 2000조 개 데이터에서 5주 이내 후보물질 발굴
파미노젠은 2016년 설립 이후 그동안 빠르게 회사의 규모를 키워나갔다. 레고켐바이오, 와이디생명과학, 제넥신 등 바이오기업뿐만 아니라 보령제약, 환인제약, 유한양행, JW중외제약 등 등 기존 제약사와의 협업도 진행했다.

파미노젠의 주 무기는 ‘루시넷’(LucyNet)이다. 루시넷은 AI 및 양자화학 기반의 소프트웨어와 바이오 빅테이터로 구축된 파미노젠의 AI 신약개발 연구 플랫폼이다. 

김 대표는 “루시넷은 구조 정보가 알려진 전 세계 모든 화합물과 문헌에 언급된 화합물, 앞으로 제작할 수 있는 화합물들까지 총 4000억 건의 화합물에 대한 정보를 담고 있다”며 “여기에 각 화합물에 적용할 수 있는 5000개의 생물학 데이터가 있다. 이 데이터에는 유전자 정보뿐만 아니라 물성 정보 등이 포함돼 있다. 이들을 모두 조합하면 2000조 개에 달하는 라이브러리 속에서 신약후보 물질을 선별할 수 있다”고 말했다.

루시넷을 통한 신약개발 연구는 크게 3단계로 나눌 수 있다. 먼저 ‘히트’(선도물질)를 찾아내는 일부터 시작한다. 이후 분자 모델링을 통해 계산을 정밀화한 뒤, 마지막으로 약물최적화 과정을 거쳐 세포 실험이 가능한 수준의 후보물질을 선별한다.

김 대표는 “단순히 히트만을 찾아내는 것이 아니라, 당장 실험에 돌입할 수 있는 최종 후보를 찾아낼 수 있다는 것이 파미노젠의 강점”아라며 “일반적으로 히트를 찾아내는 데 있어서는 일주일 내 500개 정도 선별하는 것을 목표로 한다. 이후 2단계 분자 모델링 과정에서는 그중에서 가장 최적화된 1개의 물질을 찾아낸다. 그리고 마지막으로 이 물질을 중심으로 다시 한번 최적화 과정을 거쳐 최종적으로 후보물질을 선별한다”고 말했다.

또 “마지막 최적화 과정은 전임상과 임상에서 실패를 막기 위해 물성을 개선하고, AI를 통해 약효와 지속력, 독성 등을 예측‧분석하는데 일반적으로 2~3주가 걸린다”며 “최종적으로는 늦어도 5주 이내에는 세포 시험에, 3~6개월 내에는 전임상에 돌입할 수 있는 수준의 신약후보물질을 선별하는 데 초점을 맞추고 있다”고 했다.

이어 “전통적인 방식으로는 신약후보물질을 찾아내는 데 한 사람이 보통 1년에 200개 정도의 후보물질을 제작‧확인할 수 있다. 보통 한 프로젝트에 4명 정도가 참여하니 1년 동안 많아야 1000개 이내의 후보물질만을 확인할 수 있다”며 “하지만 인공지능을 활용하면 훨씬 많은 수의 물질을, 5주 이내에 확인해 최적화할 수 있다. 임상시험 등에 쓰는 시간은 줄일 수 없겠지만, 그 전까지 필요한 시간을 많게는 수년까지 단축할 수 있다”고 덧붙였다.

≫ AI 화장품‧건기식도 선보일 것
현재 파미노젠은 총 6개 질환에 대한 약물이 내부 파이프라인으로 연구가 이뤄지고 있다. 다른 기업들과 협업하는 것까지 모두 합치면 20여 개의 신약프로젝트가 동시에 진행 중이다. 

그중에서도 가장 상용화에 근접한 물질은 신장암 치료제인 ‘PMG-301’과 간질환 치료제인 ‘PMG-505’다. 김 대표는 “PMG-301은 가장 많은 비중을 차지하는 투명세포형 신장세포암을 목표로, HIF-2α 억제의 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 그동안 개발된 HIF-2α 억제제의 경우 세포 수준에서는 탁월하지만, 동물실험에서 힘을 못 썼다. 우리는 인공지능을 통해 생체 내 대사를 예측하고 약효를 개선한 신물질을 도출하는 데 성공했다”고 말했다.

파미노젠은 현재 진행 중인 파이프라인 외에도 다양한 사업 확장을 준비 또는 진행 중이다. 김 대표는 “방사선 저항성 암 치료제 3개 파이프라인이 현재 연구 진행 중에 있다”며 “우리 회사는 앞으로도 프로젝트 기술이전을 중심으로 할 것이다. 하지만 이외에도 천연물질에 대한 연구도 진행 중이다. AI를 통한 성분 선별 및 분석으로 만든 기능성 화장품 및 건강기능식품을 개발해 빠르면 이번 달 ‘셀스피릿’이라는 브랜드로 출시 예정”이라고 말했다.

이어 “또 현재 산업통상자원부 산하 AI신약개발지원센터를 설립 준비 중이다. 올해 하반기 중 출범할 예정”이라며 “실무에서 바로 쓸 수 있는, 실무 최적화 AI 신약개발 교육 프로그램을 선보일 것이다. 제약업계에 파미노젠의 AI DNA를 이식하고 싶다”고 덧붙였다.