신약개발 시간·비용 국산기술로 대폭 단축…화학연 'DEL 코어뱅크' 개시

해외기술 대비 저비용·고효율 플랫폼 국내 최초 서비스

DNA 서열 바코드처럼 붙여 수천만 화합물 동시 탐색

[대전=뉴시스] 기존 HTS 방식과 화학연구원이 구축한 신규 DEL 방식의 유효 화합물 탐색 차이점.(사진=화학연구원 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 정부출연연구원이 신약 유효물질 발굴을 위해 수천만개가 넘는 화합물을 한번에 탐색하고 신속하게 검증해 주는 공공서비스 제공에 착수했다.

한국화학연구원은 델(DEL)기술연구단이 유전자 암호화 라이브러리(DNA-Encoded Library·DEL)에 기반해 신약 탐색과정 전반에 걸쳐 지원이 가능한 'DEL 코어뱅크 플랫폼' 서비스를 개시했다고 27일 밝혔다.

화합물 라이브러리 제공부터 스크리닝, 데이터 분석, 후속 검증까지 연구자들이 원하는 사항을 선택해 활용할 수 있다.

신약개발은 다양한 구조의 화합물 중 특정 질병 관련 단백질과 결합해 반응하는 유효물질 탐색 과정인 스크리닝부터 시작된다.

기존 고속 스크리닝(HTS)은 여러 개의 실험 칸에 화합물을 각각 분리한 상태로 탐색하는 방식으로 화합물에 별도 처리없이 결합 반응을 분석할 수 있어 신뢰성이 높다.

하지만 방대한 화합물을 탐색할 경우 시간이 오래 걸리고 비용 부담이 커지며 대량의 단백질 시료가 필요하다는 단점이 있다.

이번 DEL 기술은 각 화합물을 섞어 한번에 동시탐색이 가능하고 화합물 종류가 수천만개 이상으로 늘어나도 1개월 이내에 탐색을 끝낼 수 있다.

이 기술은 100개의 칸(Well)에 서로 다른 화학구조(빌딩블록)와 부착할 DNA 바코드를 넣고 혼합해 화학구조와 DNA를 결합시키고 이를 하나의 용액에 섞은 후 다시 100개로 나눠 새로운 100개의 화학구조와 DNA를 붙이는 작업을 반복, 1만개가 넘는 구조가 다른 화합물을 생성시키는 방법이다.

이후 질병 단백질과 결합시켜 어떤 DNA 바코드가 많이 살아남았는지 읽어내는 '차세대 염기서열 분석(NGS)' 과정을 거쳐 수천만개의 DNA 조각을 해독하고 이를 원래 화학구조 데이터베이스와 대조한다.

또 연구단은 인공지능(AI)에게 대량의 실제 데이터를 주입해 화합물의 특정 위치에 특정 구조가 붙으면 질병 단백질과 결합력이 높다는 패턴 등을 학습시켜 오류 발생을 차단했다.

DEL 기술은 화합물 자체가 아닌 DNA 결합 및 용액 혼합상태로 실험하기 때문에 다른 불순물에 우연히 붙거나 특정 DNA 서열만 특이하게 많이 복제된 경우 등 오류가 있을 수 있다.

연구단은 "살아남은 유효물질들 중 신약물질로 더 적합하다고 예측되는 상위 50개는 기계학습 기반 데이터 분석으로 골라 최종보고서를 제공한다"며 "필요 시 DNA 바코드를 빼고 순수한 화합물로 유효물질을 합성 후 연구자가 신청한 질병 단백질과의 실제 활성 검증까지 지원이 가능하다"고 설명했다.

현재 대웅제약, 아이랩, 국립암센터, 이화여대, GIST 등이 DEL 지원을 받기 시작했다. 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원에 따라 2027년까지는 이용 비용의 50%가 감면된다.

허정녕 DEL기술연구단장은 "DNA 바코딩 기반으로 수천만개 화합물을 동시에 탐색할 수 있고 극소량의 단백질로도 고효율 탐색을 수행할 수 있는 기술이 확보됐다"고 밝혔고 신석민 화학연 원장은 "신약개발 기간 단축을 통해 치료제 개발에 가속도고 붙게 됐다"고 말했다.


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