AI-단일세포 기술 융합, '면역 기능 장애 아틀라스' 구축으로 신약 개발 패러다임 변화 예고

파스 바이오사이언스(Parse Biosciences)와 그래프 테라퓨틱스(Graph Therapeutics)가 대규모 기능적 면역 교란 아틀라스 구축을 위한 파트너십을 체결했다. 이번 협력은 인공지능(AI)과 단일세포 기술을 결합하여 면역 기능 장애의 복잡성을 규명하고, 궁극적으로 신약 발견 및 개발의 효율성을 높이는 것을 목표로 한다. 자가면역 및 면역 매개 질환은 환자별 면역 세포 집단의 반응에 따라 다양하게 발현되므로, 신약 개발자가 효과적인 약물 표적을 식별하고 임상 결과를 예측하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그래프 테라퓨틱스는 실제 환자 유래 질병 모델과 반복적인 능동 학습(active learning) 기술을 결합한 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 광범위한 질병 관련 맥락에서 교란 요인을 체계적으로 선택하고 테스트하며, 막대한 개발 자원을 투입하기 전에 유망한 가설과 비효율적인 가설을 효율적으로 구별하는 실험적 프레임워크를 사용한다. 각 검증 주기는 다음 발견을 가속하는 지식의 복리 효과를 창출한다. 파스 바이오사이언스는 그래프 테라퓨틱스의 플랫폼이 지능적으로 선택한 조건을 기반으로, 에버코드(Evercode™) 기술을 활용하는 기가랩(Gigalab)을 통해 전례 없는 속도와 품질로 대규모 단일세포 데이터세트를 생성한다. 이들의 협력은 수억 개의 인간 세포를 분석하고 질병을 유발하는 다양한 면역 및 조직 상호작용을 밝혀냄으로써 발견 과정을 간소화할 수 있다. 이는 비용 소모가 큰 후기 임상 단계의 실패를 방지하고, 시장에 출시되는 각 신약에 대해 수백만 달러를 절감할 잠재력을 가진다. 그레고리 블라디머(Gregory Vladimer) 그래프 테라퓨틱스 공동 설립자 겸 최고경영자 박사는 "지난 10년간 AI 신약 발견 플랫폼을 발전시키면서 예측과 임상 현실 간의 격차를 줄이려면 생물학적 맥락에 적극적으로 투자해야 한다는 것을 깨달았다"고 언급했다. 그는 또한 "이번 파트너십은 데이터를 전략적 인프라로 다루며, 모든 실험은 생물학적 불확실성을 줄이도록 설계되고, 모든 검증은 기관의 지식을 복리로 축적하며, 모든 발견은 다음 발견을 가속한다. 발견 단계에서 목적에 맞고 임상적으로 유의미한 데이터 생성에 투자하면 신약 개발의 경제성과 성공률을 근본적으로 바꿀 수 있다"고 강조했다. 이번 파트너십은 산업 규모의 단일세포 생물학과 첨단 AI 기술이 환자 세포에서 직접 질병 메커니즘을 밝히고 신약 발견을 재편할 수 있는 가능성을 제시한다. 그래프 테라퓨틱스는 정교한 살아있는 환자 세포 접근법과 첨단 머신러닝을 결합하여 복잡한 염증성 질환 치료제 개발의 고유한 과제를 극복하고 있으며, 파스 바이오사이언스는 연구자들이 전례 없는 규모와 용이성으로 단일세포 시퀀싱을 수행하도록 지원하여 암 치료, 조직 재생, 줄기세포 치료 등 다양한 분야에서 획기적인 발견을 가능하게 했다.