“바이오빅데이터 분석솔루션을 이용하면 특정 질병을 부작용 없이 치료할 수 있는 신약후보 물질을 찾아낼 수 있습니다. 임상시험에서 실패할 물질을 미리 배제하기 때문에 반복 실험과 시행착오가 없고, 개발 비용과 기간을 대폭 단축해 성공 가능성을 극대화합니다.”
김해진 엔솔바이오사이언스 대표는 “신약후보 물질 발굴 패러다임을 생물학 실험에서 컴퓨터 및 지식기반으로 전환해야 한다”고 주장했다. 기존 생물학 실험에서는 혁신 물질을 발굴하기 위해 오랜 기간 실험과 시행착오를 수없이 반복하는 데 비용도 많이 들고 성공 가능성도 낮다는 것이다. 엔솔바이오사이언스는 세워둔 가설에 따라 바이오빅데이터 분석솔루션으로 약효와 작용기전을 확인하는 실험만 한다.
엔솔바이오사이언스가 개발한 바이오빅데이터 분석솔루션은 신약 후보물질의 작용 원리를 규명하고 부작용을 예측할 수 있도록 한 시스템이다. 지난 2008년 김 대표가 신약후보물질을 발굴하는 탐색 규칙과 분석 방법 등을 연구해 신약후보 물질 발굴 빅데이터 플랫폼을 개발했고, 이를 반복 실험하는 스크리닝을 하지 않고 컴퓨터 시뮬레이션으로 최적의 신약후보 물질 성공 가능성을 예측하는데 적용했다. 컴퓨터가 인공지능 기계학습, 텍스트 마이닝을 통해 단백질과 화학물과 유전자 간 상호 작용과 연관성을 분석해 제시하도록 했다.
김 대표는 “아직까지는 컴퓨터가 방대한 바이오 빅데이터에서 특정 질병을 치료할 수 있는 좋은 신약후보 물질을 스스로 찾아낼 수 있는 정도의 인공지능은 갖추지 못해 지식과 데이터를 준비해줘야 했다”고 개발 배경을 설명했다.
엔솔바이오사이언스는 이 솔루션을 개발한 덕분에 지난 9월 코넥스 시장에 상장할 수 있었다. 향후 3년 동안 시스템 고도화에 매진해 바이오·제약분야 솔루션 시장에 진출할 계획이다.
김 대표는 “바이오빅데이터 분석솔루션을 글로벌 시장에 내놓을 수 있도록 향후 3년 동안 확장 개발을 추진하겠다”면서 “글로벌 서버 밴더를 대상으로 솔루션 프로모션을 추진해 고성능서버컴퓨터 시스템에 적용, 세계 종합병원에서 활용하는 질병 발병예측 시스템으로 만들겠다”고 말했다.
충청=강우성기자 kws9240@etnews.com
