인공지능을 암 치료에 통합하기.

암은 공중 보건에 상당한 영향을 미치므로 효과적이고 안전하며 지속 가능한 치료법을 찾는 것이 점점 더 시급해지고 있습니다.

Báo Nhân dân•25/05/2026

화학연구소에서는 천연 크산톤 골격에서 잠재적인 항암 화합물을 찾기 위한 연구를 진행하고 있습니다. (사진: VAN NGA)

화학연구소에서는 천연 크산톤 골격에서 잠재적인 항암 화합물을 찾기 위한 연구를 진행하고 있습니다. (사진: VAN NGA)

암은 공중 보건에 심각한 영향을 미치므로 효과적이고 안전하며 지속 가능한 치료법에 대한 필요성이 점점 더 절실해지고 있습니다. 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅 및 실험적 검증을 통합함으로써 표적 항암 치료를 위한 크산톤 유도체 설계에 효율적인 접근 방식이 가능해지고 있습니다.

컴퓨터 지원 약물 설계(CADD)는 현대 제약 화학에서 중요한 추세로 자리 잡고 있습니다. 베트남에서는 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅을 실험 방법과 통합함으로써 천연 화합물 활용에 대한 새로운 접근 방식이 모색되고 있습니다. 본 연구에서는 크산톤 골격을 유망한 원료 물질로 선정하여 시뮬레이션에서 실험적 검증에 이르는 연구 과정을 진행했습니다.

전통적인 치료법과 더불어, 현대 신약 개발의 추세는 연구 시간을 단축하고 효율성을 향상시키기 위해 첨단 컴퓨팅 기술과 결합된 표적 약물 설계로 크게 기울고 있습니다. 이러한 추세 속에서, 천연 유래 화합물, 특히 크산톤류는 항암 활성을 비롯한 다양한 생물학적 잠재력으로 인해 주목받고 있습니다. 그러나 시간과 비용이 많이 드는 전통적인 실험 방법에만 의존한다면 이러한 화합물을 효과적으로 활용하는 데에는 한계가 있습니다.

팜 민 콴 부교수와 베트남 과학 기술원 화학연구소 동료들은 "천연 유래 크산톤 골격 화합물로부터 잠재적인 암세포 억제 화합물을 탐색하기 위한 전산 시뮬레이션과 실험 방법을 결합한 연구" 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트는 인공지능, 분자 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅과 같은 현대적인 전산 기법을 실험적 검증과 결합하여 통합적인 연구 프로세스를 구축하고, 베트남의 신약 연구 개발에 새로운 접근 방식을 제시하는 것을 목표로 합니다.

팜 민 콴 부교수는 연구팀이 기존 실험 데이터가 있는 화합물과 가상 스크리닝에 사용된 화합물을 모두 포함하는 크산톤 화합물 데이터베이스를 구축했다고 밝혔습니다. 이를 기반으로, 암 관련 생물학적 표적과의 잠재적 상호작용을 예측하도록 머신러닝 모델을 개발 및 훈련시켜, 연구 대상 단백질을 억제할 가능성이 있는 화합물 목록을 신속하게 생성할 수 있었습니다. 발표된 실험 데이터와 계산 모델을 결합함으로써, 기존의 시행착오 방식에 의존하는 것보다 스크리닝 과정에 더욱 명확한 지침을 제공할 수 있습니다.

동시에, 특수 계산 도구를 사용하여 화합물의 약물동태학적 매개변수와 "약물 유사성" 지수도 예측합니다. 이를 통해 표적 단백질 억제 가능성이 높은 화합물을 선별할 뿐만 아니라 흡수, 분포, 안전성과 같은 신약 개발에 필수적인 기준도 충족할 수 있습니다. 이는 계산 예측의 신뢰성을 높이고 실험 단계로 넘어가기 전에 잠재적인 전구체 화합물을 더욱 선별하는 데 중요한 단계입니다.

이번 연구의 핵심은 딥러닝 모델을 활용하여 발굴된 선도 화합물로부터 새로운 유도체를 설계한 것입니다. 단순히 "탐색"하는 데 그치지 않고, 선도 화합물의 구조를 기반으로 활성을 향상시킬 수 있는 새로운 유도체를 "설계"하는 중요한 진전을 이루었습니다. 이러한 접근 방식은 인공지능이 데이터 분석뿐 아니라 새로운 구조의 화합물을 창출하는 데에도 활용될 수 있음을 명확히 보여주며, 이는 신약 설계 분야에서 전 세계적으로 주목받고 있는 중요한 방향입니다.

특히, 시뮬레이션 과정을 통해 얻은 잠재적 유도체 목록을 바탕으로, 황련(Coptis chinensis) 수지에 풍부하게 함유된 크산톤 화합물인 감보직산을 주성분으로 하여 이들 유도체의 반합성을 진행하였다. 에스테르(11종)와 아미드(8종)의 두 가지 주요 유도체 그룹을 높은 효율로 합성하였으며, 합성 공정 또한 개발하여 발표했다.

얻어진 유도체들의 암세포주에 대한 생물학적 활성을 평가하였고, 가장 유망한 두 화합물을 동물 모델에서 추가적으로 시험하여 종양 억제 가능성을 확인하였다. 또한, 안전성 확보를 위해 급성 및 아만성 독성 평가를 실시하였다. 연구 결과, 많은 유도체들이 시뮬레이션 예측과 일치하게 유의미한 항종양 활성을 나타냈으며, 특히 메틸 감보가이트와 모르폴리닐 감보가이드는 탁월한 종양 억제 효능을 보였다.

하지만 팜 민 콴 부교수에 따르면, 통합 연구의 구현에는 여전히 많은 어려움이 있습니다. 첫째, 고품질 실험 데이터 소스의 부족으로 인해 머신러닝 모델의 입력 데이터에 한계가 있어 예측의 신뢰성에 영향을 미칩니다. 둘째, 화학, 생물학, 생물정보학, 데이터 과학을 포함한 여러 학문 분야의 연구 그룹 간의 효과적인 통합을 위해서는 전문 지식과 워크플로 모두에서 긴밀한 협력이 필요합니다.

이러한 초기 결과를 바탕으로, 연구팀은 향후 CADD 모델의 적용 범위를 다른 천연 화합물 그룹으로 확대하고, 치료 목표를 다양화하며, 신약 연구 개발에 기여할 계획입니다.

히우 리엔 응아

출처: https://nhandan.vn/tich-hop-ai-dieu-tri-ung-thu-post964425.html