[Drug Discovery] #1 신약개발에서의 인공지능

신약 개발은 시간과 경제적 비용이 많이 소요되는 과정으로, 질병 치료 메커니즘 및 화합물의 유효성과 안전성을 엄밀하게 검증해야 합니다. 우주에 존재하는 화합물의 수는 사실상 무한대에 가깝고, ZINC 데이터베이스에만 1억 개 이상의 화합물 구조가 공개되어 있어 실험적 검증은 사실상 불가능합니다.

이에 따라 신약 개발에 인공지능/기계학습 방법론을 접목하여 시간과 비용을 절감하려는 요구가 증가하고 있으며, 분자 구조를 입력받아 생체 활성, 독성(ADME/T), 단백질 결합력 등을 예측하는 모델 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 대용량 가상 탐색(HTVS) 기술과 결합하여 신약 개발 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.