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'예측형 AI'로 단축하는 신약 개발…1년 걸리는 일을 몇 분 만에
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식물은 화학 공장이다. 식물의 유용한 물질은 최첨단 화학 공정으로도 만들기 어려운 경우도 많다. 항암제 '파클리탁셀'은 좋은 효과를 보이지만 화학적 대량 생산을 못하고 있다.  


문제는 어느 식물에 어떤 유용 물질이 있는지 알기 어렵다는 것이다. 지구에는 몇십만 종의 식물이 있는 것으로 알려졌지만 성분·효능이 규명된 것은 소수에 불과하다.


이 문제 해결에 인공지능(AI) 기반 유전체 분석 기업 '인포보스'가 도전하고 있다.


식물에서 유용 물질을 발굴하는 시도는 제약뿐 아니라 화장품, 식품 산업에서 꾸준히 이뤄지고 있다.


이런 탐색은 전통적 의학서부터 현대 식물학, 약학 논문까지 다양한 문헌 조사·분석에서 시작하는 경우가 많다. 문헌 조사에는 짧게는 몇 주 길게는 1년 이상 걸리는 등 상당한 시간이 걸린다.

인포보스가 개발한 AI는 한의학, 식물학, 약학, 독성학, 화합물 정보 등 다양한 문헌에 더해 인포보스가 자체 확보한 식물 유전체 정보를 학습했다. 그리고 제품 개발 시 특허권 등의 문제가 없도록 관련 데이터도 이용한다.


(중략)