[신사업 소개] (주)스탠다임 사업 및 기술 소개

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신사업 소개

(주)스탠다임 사업 및 기술 소개

송상옥 이사(cofounder & COO) (주) 스탠다임 [email protected]

회사소개

(주)스탠다임(대표: 김진한)은 인공지능(AI) 기술 을 이용하여 생물학 및 의학 분야의 어려운 문제를 해결하기 위해 삼성전자 종합기술원 출신의 인공지 능 및 시스템생물학 전문가 3인(김진한, 송상옥 및 윤소정 박사)에 의해 2012년 5월에 설립된 스타트업 이다. 설립 당시 (주)카카오의 계열사인 (주)케이큐 브벤처스로부터 3억원의 초기 투자와 중소기업청 민 간투자주도형 기술창업프로그램(TIPS), 미래창조과 학부 케이글로벌(K-Global) 시장친화적 SW R&D에 선정되어 총 11억원의 자금을 확보하였으며, 2016년 7월 LB인베스트먼트와 에이티넘인베스트먼트로부 터 각각 15억원씩을, 초기투자자로 참여했던 케이큐 브벤처스가 3억 7000만 원을 추가 투자했다.

(주)스탠다임은 2015년 글로벌제약회사인 아스트 라제네카(AstraZenica)가 ‘약물조합의 효능 예측’을 주 제로 개최한 드림챌린지에서 전체 3위를 차지했으 며, 이를 기반으로 기존 바이오 연구 기술을 가진 기 업이나 인력들과 협업해 인공지능 기반의 신약 설 계 회사로 발전해 나가고 있다. 최종적으로 약 10여 년 이상의 시간과 1조 원 가량의 자금이 소요되는 신 약개발 과정의 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 것 을 목표로 하고 있다. 신약후보물질 발굴 단계에서 시행착오를 최소화할 수 있는 최적화 알고리즘, 약 물 조합에 따른 시너지 예측, 약물의 다른 적응증 발 굴, 약물 효용성이 높은 환자군 선별, 전자의무기록 을 활용한 임상시험의 효율화 등을 가능하도록 기존 신약개발 회사 및 대형 병원들과 파트너 체계를 구

Fig. 1 스탠다임 인공지능 기술의 적용.

NEWS & INFORMATION FOR CHEMICAL ENGINEERS, Vol. 35, No. 4, 2017 …

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축해 나감으로써 제약 분야의 혁신을 가져오는 새로 운 패러다임을 만들어나가고 있다.

(주) 스탠다임의 주요 기술

(주)스탠다임은 신약개발과정에 인공지능 기술을 적용한다. 이를 위해 딥러닝을 비롯한 최신 인공지 능 알고리즘 기술뿐만 아니라 약물개발과정 및 생물 학 연구에 대한 전문적인 지식 및 관련 분야의 빅데 이터에 대한 이해를 필요로 하며, 무엇보다 서로 다 른 기술을 융합하는 창의성이 요구된다.

약물 조합 시너지 예측 기술

글로벌제약회사인 아스트라제네카(AstraZeneca) 가 개최한 드림챌린지에서 입상한 기술로서 85가지 의 대표적인 암 세포주(Cancer cell line)에 120여가지 의 기존 항암제를 혼합하여 처방 하였을 때, 각각을 개별로 처방했을 때보다 시너지가 나는 약물의 조합 을 예측하는 기술이다. 다양한 항암제의 물리·화학·

구조적 특성 및 각종 암으로 부터 유발된 세포주의 유전자 변이정보 및 개별 약물 실험 데이터들로부터 약물 조합의 시너지를 예측하는 기계학습(Machine learning) 알고리즘을 개발하였다. 약물의 조합 예측 은 암 특이적인 분자수준의 생물학적 시스템에 어떤 단백질 또는 신호전달 경로(Pathway)를 표적하여 시 스템에 외란(Perturbation)을 주어야 암세포를 더 잘 없앨 수 있느냐의 복잡한 문제이다. 암세포의 생성 과 비정상적인 성장과 같은 생물학 문제는 지금까지 알려진 이론들이 많지 않아 기계적인 장치나 화학 공장의 경우처럼 이론에 기반하여 명시적으로 수식 화할 수 있는 문제가 아니기 때문에 실험을 통해서 그 효과를 검증하는 수밖에 없으며, 모든 경우에 대 해 실험을 수행하여 평가하는 것은 현실적으로 불가 능하다. 그렇기 때문에 대량의 데이터 및 지식정보 로부터 원하는 정보를 예측하는 시도들이 이루어지 고 있으며, (주)스탠다임은 인공지능 알고리즘을 이 용하여 암세포 사멸에 영향을 미치는 데이터의 패턴 을 찾아내어 약물 혼합의 시너지를 예측하였다. 현

재 이 기술은 국내 및 미국 특허출원 중이며 이를 기 반으로 약물 개발 관련 예측 모델을 확장하고 있다.

기존 약물의 새로운 용도 발굴 (drug repositioning)

기존 약물 또는 약물 승인과정에서 효과가 미미 하여 승인 받지 못한 약물들로부터 새로운 용도를 발굴하는 Drug repositioning은 최근 몇년간 대형 제약 회사들의 뜨거운 관심을 받고 있다. 이미 독성이 검 증된 약물들로부터 새로운 용도의 약물을 개발하는 일은 엄청난 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문이 다. 심혈관 치료제로 개발되었으나 임상 중에 우연 히 발기부전 효과가 나타나 천문학적인 수입을 벌어 들이고 있는 비아그라(Sildenafil)가 좋은 예이다. 하 지만 약물의 새로운 용도 발굴은 비아그라의 예에서 와 같이 우연히 발견되는 경우가 대부분이며, 보다 체계적이고 시스템 관점의 접근 방법이 필요하다.

(주)스탠다임에서는 약물관련 대용량 공개데이터를 기반으로 기존 약물의 새로운 용도를 예측하는 인공 지능 모델을 개발하여, 지난 2017 정밀의학 국제컨퍼 런스(PMWC)에서 약물 용도변경 솔루션인 스탠다임 AI를 공개하였다. 공개한 버전의 모델은 1,240여개 의 기존 화합물이 유발하는 세포에서의 유전자 발현 데이터 데이터에 기반하여 트리기반 인공지능 모델 로 19개 질병군의 치료 패턴을 학습하여 기존 약물 의 새로운 용도를 예측하였다. 예측된 후보들 중 일 부는 문헌 연구를 통해 검증이 되었고, 문헌이나 특 허에 나오지 않은 일부 새로운 예측 후보들의 경우 해당 질병 전문가 또는 관심을 가지는 제약회사와 공동으로 전임상 검증을 계획 중이다. 가치 있는 후 보 물질로 실험 검증이 된다면 후보 물질로서 제약 회사에 직접 라이센스 아웃하거나 협력 연구를 통해 임상시험 및 약물 승인 절차 등의 후속 개발을 진행 할 계획이다. 공개한 솔루션 이외에도 다양한 데이 터와 알고리즘으로 학습한 후보 모델들을 추가로 개 발하고 공개할 예정이며, 이를 통해 더 많은 약물 후 보물질들이 도출될 것이다.

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그래프 데이터베이스 및 그래프 딥러닝

현재 공개된 생물학 및 약물 관련 데이터베이스 들을 통합하고, 논문 등의 텍스트 자료에 공개된 지 식 정보들을 통합하여 질병, 약물, 유전자 등을 주요 노드로 표현하고 그들의 관계를 엣지로 표현한 그래 프 형식의 데이터베이스(스탠다임DB)를 구축하였 다. 그래프 데이터베이스는 기존 테이블형식의 관계 형데이터베이스에 비해 검색 기능과 데이터의 연결 정보를 추출하는데 탁월한 성능을 발휘하고 있기 때 문에 소셜네트워크 분석 등에 주로 사용되는 데이터 베이스 기술이다. (주)스탠다임은 그래프 데이터베 이스의 장점을 생물학 분야에 적용하여 새로운 가치 를 창출하고자 한다. 우선 그래프 데이터베이스 자 체로 특정 약물이나 질병에 연결된 유전자 타겟을 검색하거나, 특정 약물과 질병의 연결 정보 등을 검 색하는 연구 목적으로 사용될 수 있다. 또한 그래프 데이터베이스의 숨은 패턴을 학습하여 약물-질병 의 치료 패턴, 약물-타겟, 질병-타겟 등의 약물 개발 에 도움이 되는 주요 패턴들을 발굴할 수 있다. 그래 프 딥러닝 학습 분야는 현재 개발이 시도되고 있는 신규 인공지능 기술이다. 현재 8,000여개의 약물과 4,000여 종의 질병, 3만개 이상의 단백질 노드로 이 루어진 데이터베이스를 개발하였으며, 빠르게 늘어 나는 최신 정보들을 추가하여 데이터베이스를 신속 하게 업데이트 하고 있다.

이 외에도 아주대 대학병원과 공동 협력을 체결 하여 대학병원 환자들의 전자의료정보 데이터를 인 공지능으로 학습하여 환자의 치료 효과를 예측하거 나, 새로운 약물의 임상시험에 적합한 환자들을 골 라내는 알고리즘 개발에 착수하였다. 아주대학교 대 학병원의 전자의료정보는 국제 표준화된 규격으로 저장 및 프로세싱 되기 때문에 여기서 개발된 알고 리즘은 표준화된 같은 표준 규격을 사용하는 전 세 계 병원에서 사용될 수 있을 전망이다. 또한 화합물 의 분자구조를 기반으로 단백질과의 반응을 예측하

여 약물을 골라내는 가상 스크리닝 플랫폼 개발을 통해 약물 개발 과정의 어려운 문제들을 해소하는 기술들을 개발하고 있다.

맺음말

(주)스탠다임은 4차 산업 혁명의 주도적인 역할 을 하고 있는 인공지능의 전문성을 약물 개발 과정 에 접목하여 다양한 사업영역을 구축하고 있다. 현 재 인공지능은 스마트폰에서부터 무인자동차에 이 르기까지 다양한 영역에서 활약하고 있으며, 공헌할 수 있는 대표적인 분야로 의료 및 보건 영역이 뽑히 고 있다. 하지만 약물 개발은 생물학에 대한 이해부 터 약물의 반응, 동물실험, 임상실험, 약물 승인, 판 매 이후 부작용 조사 등 오랜 기간 많은 자본이 들어 가는 산업이며, 불확실성과 실패율이 큰 산업이다.

인간의 한계에 다다른 제약 산업에서 인공지능의 공 헌은 앞으로 계속 늘어날 것이며, 그 중심에서 (주) 스탠다임이 역할을 다하고자 한다.

Fig. 2 스탠다임 그래프 데이터베이스.