아톰와이즈 AI 시스템 '아톰넷'과 찰스리버의 독창적인 엔드-투-엔드 '신약 발견 플랫폼' 두 포트폴리오를 결합하는 것

자율적으로 훈련된 컨볼루션 필터를 이용한 술포닐과 술폰아미드 검출 이미지(사진:아톰넷 논문 캡처)
자율적으로 훈련된 컨볼루션 필터를 이용한 술포닐(Sulfonyl)과 술폰아미드(sulfonamide) 검출 이미지(사진:아톰넷 논문 캡처)

1947년 한 젊은 수의사가 농장에서 천 마리의 쥐를 구입하여 찰스리버(Charles River)가 내려다 보이는 보스턴(Boston)에 실험실을 세운 것을 시초로 세계 최대의 생물소재 및 신약개발 지원(CRO) 전문기업인 미국 찰스리버연구소 인터내셔널(Charles River Laboratories International, Inc. 이하 찰스리버)와 2012년에 설립된 바이오 및 인공지능 벤처기업 아톰와이즈(AtomWise)는 11일(현지시각) 인공지능(AI) 기반의 약물 설계 기술과 제공하기 위한 전략적 제휴 및 협약을 11일(현지시각) 체결했다.

이 제휴는 아톰와이즈(CEO 아라라함 하이페츠-Araraham Heifets)의 구조 기반 약물 발견에서의 생체 예측을 위한 딥 컨볼루션 네트워크(Convolutional Neural Networks) 인공지능 기술과 찰스리버(회장 견 CEO 제임스 포스테-James Foste)의 독창적인 엔드-투-엔드(end-to-end) 약물 발견 및 초기 단계 개발 능력 및 전문 지식을 통합한 약물 발견 플랫폼의 두 포트폴리오를 결합하는 것으로 협력을 통해 찰스리버는 아톰와이즈의 인공지능 기술을 이용하여 기존의 신약 개발 포트폴리오에 활용할 수 있게 됐다.

각 사 로고
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아톰와이즈의 특허 기술은 디지털 3차원 분자 모델을 이용해 구조에 대한 데이터를 통합하고 분자의 생물 작용을 예측하며, 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 시스템 아톰넷(AtomNet: A Deep Convolutional Neural Network for Bioactivity Prediction in Structure-based Drug Discovery, 2015년 10월 발표 논문 다운) 은 서로 다른 분자들의 상호작용을 분석해 신약 개발의 초기 단계를 단축시키는 것으로 약물 발견 과정에서 수십억 개의 화합물을 분석하고 도전적인 표적 단백질을 스크리닝(딥러닝 및 가상 약물 검사/Deep learning and virtual drug screening: 논문 다운) 할 수 있다.

한편 찰스리버는 이번 협약으로 초기 약물 발견 포트폴리오를 확장하고 아톰와이즈의 인공지능 기술을 비롯한 혁신적인 솔루션을 통해 고객에게 초기 단계의 약물 연구를 위한 포괄적인 통합 플랫폼을 제공할 수 있게 되었으며, 신약 개발 과정의 각 단계에서 시간을 단축함으로써 생명 공학 및 제약 파트너에게 보다 효과적이고 새로운 치료법을 제공할 수 있는 기반을 다졌다.

 

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