획기적인 발전으로, 컴퓨터 히트 탐색 실험의 비판적 평가(Critical Assessment of Computational Hit-Finding Experiments, CACHE)라는 오픈 사이언스 경진대회에서 인공지능(AI)을 활용하여 파킨슨병의 새로운 치료법으로 이어질 수 있는 분자를 성공적으로 발견했습니다. 이 협력 연구에는 머크(Merck KGaA)와 피츠버그 대학교를 포함한 여러 기관의 과학자들이 참여했으며, 이들은 유전성 파킨슨병의 원인으로 알려진 단백질 LRRK2에 대해 독특한 작용 기전을 가진 7개의 상용 화합물을dent. 이 연구 결과는 오픈 사이언스에 있어 중요한 성과로, 기존의 특허 중심 접근 방식보다 협력의 중요성을 강조합니다.
AI 기반 약물 발견으로 유망한 결과 도출
머크 KGaA, 피츠버그 대학교 및 기타 기관의 연구진은 인공지능을 활용하여 LRRK2 단백질에 대한 새로운 작용 기전을 가진 시판 화합물 7종을dent했습니다. 이 단백질은 오랫동안 파킨슨병 발병과 관련이 있는 것으로 알려져 왔습니다. 이번 발견의 특징은 파킨슨병 독성에 중추적인 역할을 하는 것으로 알려진 LRRK2의 WD40 반복(WDR) 도메인에 대한 활성을 보이는 것으로 알려진 최초의 화합물이라는 것입니다.
공개 과학 경진대회인 CACHE는 이 획기적인 업적을 가능하게 했습니다. 배우 마이클 J. 폭스의 연구 재단에서 일부 자금을 지원받은 CACHE는 두 차례의 개별 라운드로 진행되었습니다. 첫 라운드에서는 23개 참여 연구실에서 AI 알고리즘을 활용하여 최대 100개의 화합물을 후보로 선정했습니다. 이후, 선정된 화합물들은 LRRK2 WDR 도메인과의 결합 친화도와 관련 없는 수용체와의 결합 가능성을 평가하는 일련의 분석을 포함한 엄격한 실험실 실험을 거쳤습니다. 이는 LRRK2 특이성을 나타냅니다.
가장 유망한 화합물은 2라운드로 진출했으며, 연구자들은 기존 제출물과 작용 기전은 유사하지만 특이성이나 결합 친화도가 더 높을 가능성이 있는 최대 50개의 후속 화합물을 선정할 수 있었습니다. 2라운드에서는 위양성을 방지하기 위해 더욱 엄격한 기준을 적용했으며, 결과 검증을 위한 추가 스크리닝도 포함되었습니다.
업계 전문가로 구성된dent 위원회가 최종 데이터를 평가했지만, 위원회의 이름과 소속은 공개되지 않았습니다. 최고 등급을 받은 화합물은 피츠버그 대학교, 카네기 멜론 대학교, 브리티시컬럼비아 대학교, 그리고 머크 KGaA에서 나왔습니다. 수상 화합물을dent7명의 참가자가 사용한 계산 방법에 대한 자세한 정보는 CACHE 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
주의와 추가 조사가 필요합니다
파킨슨병 치료에 잠재적으로 적용될 수 있는 화합물의 발견은 의심할 여지 없이 중요하지만, 이러한 발견에 신중하게 접근하는 것이 중요합니다. CACHE를 운영하는 기관인 Conscience의 CEO인 라이언 머클리에 따르면, 제가dent한 화합물은 잠재적인 약물 개발에 있어 고무적인 출발점이라고 할 수 있습니다. 그러나 이 화합물들은 유망한 약물 후보로 고려되기 전에 광범위한 연구와 시험을 거쳐야 합니다. 머클리는 시간이 지남에 따라 효능을 더욱 향상시키기 위해서는 약물 개발에 있어 AI 도구의 품질과 적용에 대한 투명하고 솔직한 논의가 필요하다고 강조했습니다.
파킨슨병을 넘어 시야를 넓히다
CACHE는 잠재적인 파킨슨병 치료법dent에 성공하여 다른 의학 분야로의 확장을 위한 발판을 마련했습니다. 챌린지 2와 3은 현재 COVID-19에 대항하는 신약 개발에 집중하고 있습니다. 챌린지 4는 림프종과 관련된 T 세포 활성화의 음성 조절자인 CBLB의 TKB 도메인을 억제할 수 있는 약물을 예측하는 과제를 참가자들에게 제시합니다. 현재 신청을 접수 중인 챌린지 5는 MCHR1 수용체를 표적으로 하는 비만 치료제를dent하는 것을 목표로 합니다.
CACHE라는 이름의 공개 과학 경진대회는 인공지능의 역량을 활용하여 파킨슨병 치료에 유망한 화합물을 발굴했습니다. 머크 KGaA와 피츠버그 대학교 연구진이 참여한 이 협력 연구는 기존의 특허 중심 접근 방식에서 크게 벗어나는 것을 의미합니다. 이러한 연구 결과는 파킨슨병 치료에 대한 희망을 제시하지만, 추가적인 연구와 검증이 필요합니다. CACHE는 현재 AI의 힘을 활용하여 다양한 분야의 신약 개발을 촉진하는 등 다른 시급한 의학적 과제를 해결하기 위한 노력을 확대하고 있습니다.
