"글로벌 빅파마 전략을 그대로 따라가서는 경쟁에서 이길 수 없다. 한국의 제한된 자원에 맞는 신약개발 전략이 필요한 시점이다."

닥터노아바이오텍(Dr. Noah Biotech) 이지현 대표의 말이다. 이 대표는 최근 서울 강남구 수서동 써모피셔 사이언티픽 오피스에서 열린 '인공지능 기술 기반 신약개발 전략 및 임상시험의 디지털 혁신' 세미나에서 'AI를 활용한 새로운 복합신약 개발 전략: From prediction to uation'이라는 주제로 발표했다.

이 대표는 "수천억원을 투자하는 글로벌 신약개발 기업과 유사한 접근법으로는 경쟁이 어렵다"고 강조했다. 특히 그는 "한정된 자본으로 빠르게 임상에 진입할 수 있는 복합신약 중심 전략이야말로 한국형 신약개발의 해답 중 하나며, AI를 활용해 최대한 효율성을 극대화하는 것이 필요하다"라고 말했다.

또한 이 대표는 "단일 약물 기반 리포지셔닝(Drug repurposing)은 기술이전 가능성이 낮다"면서 "기존 약물 두 가지 이상을 조합해 질환의 병태생리 네트워크를 동시에 조절하는 복합신약 개발 전략이 필요하다"라고 설명했다.

실제 미국 나스닥 상장 바이오텍 아밀릭스 파마슈티컬스(Amylyx Pharmaceuticals)는 근위축성측삭경화증(ALS, 루게릭병) 치료제 ‘렐리브리오(Relyvrio)’를 기존 시판 중인 성분 '소듐 페닐부티레이트(Sodium phenylbutyrate)'와 '타우로우르소데옥시콜산(TUDCA)'를 조합해 개발했다. 렐리브리오는 2022년 FDA 시판 전 승인을 획득했으며, 2023년 한 해 동안 약 3억8000만 달러(약 5411억원) 매출을 기록, 복합신약의 상업적 성공 가능성을 입증했다.

닥터노아는 기존 약물의 조합을 통해 고부가가치 치료제를 신속하게 시장에 진입시킬 수 있다는 점에 착안해 이를 사업 모델로 삼았다. 자체 개발한 AI 신약개발 플랫폼 ‘ARK(아크)’를 기반으로, 7000여개에 달하는 희귀질환 및 신경계 질환을 타깃으로 한 복합신약 개발 전략을 전개하고 있다. 실제 ALS, DMD 등 난치성 희귀질환을 중심으로 다수의 복합신약 파이프라인을 확보하는 데도 성공했다.

대표 파이프라인 △뇌졸중 치료제 'NDC-002'는 국내 최초로 AI 기반 복합신약으로 임상 1상을 완료했다. △ALS 치료제 'NDC-011'은 운동신경 세포의 손실 억제와 재생 유도를 동시에 타깃하는 기전으로 설계, 지난 1월 FDA에 임상시험계획서(IND)를 제출했다. △DMD 치료제 'NDC-026'은 FDA로부터 희귀의약품(ODD)과 소아질환 우선심사(RPDD) 지정을 모두 획득했다.

닥터노아의 AI 신약개발 플랫폼 'ARK(아크)'는 예측부터 실험 검증까지 전 과정을 통합하는 구조로 설계됐다. 핵심 예측 모듈인 'CombiNet(콤비넷)'은 환자의 유전체 정보(RNA-seq)와 질환 관련 문헌 데이터를 기반으로 병태생리 네트워크(Pathological Network)를 규명한다. 이를 통해 해당 네트워크를 조절할 수 있는 최적의 단일 및 복합 약물 조합을 도출한다.

이 대표는 "표준 치료요법이 이미 타깃하고 있는 작용기전은 제외하고, 주변 경로를 겨냥해 시너지 효과를 극대화할 수 있도록 전략을 설계하고 있다"라며 "특히 AI가 임의로 추천하는 것이 아니라, 전문가들과 함께 사전에 우선순위를 설정(Preweighting)하는 것이 닥터노아만의 차별점이자 강점"이라고 밝혔다.

CombiNet(콤비넷)은 구조 유사성 기반 생성형 모델을 활용해 유전체 발현 데이터가 없는 신약 후보물질에 대해서도 가상의 발현 프로파일을 예측할 수 있다. 약 1800개 약물 라이브러리를 활용해 약 160만개 조합을 시뮬레이션하고, 최종적으로 약 300~500개의 유망 후보로 필터링한다. 이 과정은 평균 3개월 이내에 완료된다. 특히 고속 스크리닝 및 자동화 이미지 분석 시스템을 통해 약효도 검증할 수 있다.

또한 대규모 세포 이미지를 학습한 AI 이미지 분석 시스템을 통해 특정 약물이 병적인 세포를 정상 형태로 회복시키는지를 정량적으로 평가하는 약효평가 시스템도 구축했다. 신경염증이나 근육세포 분화처럼 병적 상태에서 세포 형태가 달라지는 경우, 수천장의 세포 이미지를 AI에 학습시켜 정상과 병든 세포를 구별할 수 있도록 했다. 이후 후보 약물을 처리한 세포 이미지를 AI가 분석, 세포가 정상 형태로 회복되는지를 자동 판별함으로써 약효 여부를 빠르게 확인하고 의사결정을 지원한다.

이 대표는 "기존 방식으로는 약 1000개의 화합물을 스크리닝하는 데 28주가 소요되지만, 닥터노아의 ARK 플랫폼을 활용하면 5주 이내로 단축할 수 있다"며 "조직 적합 유전자 복합체 마커(MHC marker) 분석에 의존하는 기존 실험 대신, 세포 형태 이미지 변화만으로도 2일 이내에 약물 작용 여부를 판단할 수 있어, 연구 속도와 효율성을 획기적으로 개선했다"고 설명했다.

닥터노아는 모든 질환을 적응증으로 삼기보다, 희귀질환 중심의 핀포인트 전략을 통해 소수의 적응증에 집중하는 방식을 택하고 있다. 

이 대표는 "신약 개발에서 성공을 좌우하는 핵심은 3년 이내 임상의 성패를 결정짓는 것이며, 이는 닥터노아의 핵심 사업모델”이라며 "항암제 개발에는 수백억원의 자금과 오랜 시간이 소요되지만, 닥터노아는 훨씬 짧은 시간 안에 약효를 검증하고 시장에 진입할 수 있는 희귀질환 중심의 복합신약 전략을 선택했다”고 설명했다. 이어 그는 "이 전략이야말로 제한된 자원으로도 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 현실적인 해법이라고 생각한다”고 덧붙였다.