딥러닝으로 신약 후보 물질을 짧은 기간 내에 디자인할 수 있다는 것을 증명한 논문이 최근 화제가 되었습니다. 이번 달 Nature Biotechnology에 실린 논문인데요. DDR1이라는 fibrosis (섬유증)에 관여하는 receptor tyrosine kinase를 저해할 수 있는 저분자 화합물을 디자인하는 연구였습니다. 특히 이런 분야의 논문으로는 극히 드물게도, 이 기술로 만들어낸 신약 후보 물질로 cell-based assay에서 inhibition 효과가 실제로 있음을 보여줬으며, rodent model 에서 pharmacokinetics 까지 보여주었습니다.   이 연구는 인공지능 신약 개발 스타트업 중에서는 꽤 이름이 알려진 Insilico Medicine의 연구자들이 주도하였습니다. 기본적으로 딥러닝의 일종인 강화학습(reinforced learning)을 사용한 GENTRL 이라 이름 붙인, deep generative model을 만들었습니다. 이 모델에는 DDR1과 기존에 알려진 저분자 화합물 DB 등을 학습시켰는데, 이를 … 딥러닝으로 46일만에 신약 후보 물질 디자인하기 계속 읽기