구조기반 AI 저분자 신약후보물질 발굴

보건의료기술 연구개발사업은 감염병, 희귀·난치질환, AI 기반 의료기술 등 국가 보건의료 분야의 핵심 난제를 해결하기 위한 대형 R&D 프로그램이다. 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 주관하며, 신기술 창출과 임상·산업 현장 적용을 동시에 강화하기 위해 다양한 분야의 신규 과제를 모집한다. 올해는 AI 기반 의약품 개발, 진단기술, 재생의료 등 미래 의료 경쟁력 확보 분야가 특히 강조되었으며 산·학·연·병 전 주체의 참여가 가능하다. 사업 결과는 향후 의료현장 및 산업화로 이어질 수 있도록 임상 및 규제 연계도 강화되었다.

이 과제의 목표는 구조 기반 AI 플랫폼을 활용해 저분자 신약후보물질 발굴 효율을 높이고, 비임상 시험에 진입 가능한 후보물질을 도출하는 것이다. 이를 위해 표적 단백질 구조 분석, 도킹 기반 설계, 화합물·타깃 데이터베이스 구축, 결합력 및 친화도 분석, ADMET 예측 등 핵심 기능을 고도화한다. 또한 후보물질 합성, 효능·선택성 평가, 반복적 모델 개선 과정을 통해 최종적으로 특허출원 및 비임상 진입 가능한 물질 1건 이상 확보를 목표로 한다. 연구 전 단계에서 글로벌 경쟁력 수준의 AI 기반 약물 설계 성능을 입증하는 것이 중요한 성과 지표다.

본 과제는 구조 기반 AI 기술을 활용해 저분자 신약후보물질을 발굴하고 비임상 진입까지 필요한 연구를 수행하는 R&D 중심 프로젝트이다. 플랫폼 고도화와 후보물질 검증을 동시에 추진하여 실제 신약 개발의 초기 단계를 단축하는 데 목적이 있다. 주요 연구 내용은 다음과 같다. 1. AI 기반 플랫폼 고도화 - 표적 단백질 구조 분석 기능 강화 - 도킹 시뮬레이션 및 결합력 예측 정확도 향상 - 화합물·타깃 DB 구축 및 데이터 품질 관리 체계 마련 - SAR 분석, 합성 가능성 평가 등 약물 설계 핵심 기능 개선 2. 후보물질 발굴 및 평가 - AI 기반 선도물질 생성 및 필터링 모델 개발 - 결합 친화도, 약효 예측, ADMET 예측 기능 통합 - 반복적 설계-검증 사이클을 적용한 후보물질 최적화 3. 실험 기반 검증 및 비임상 진입 준비 - 후보물질 합성 및 효능·선택성 평가 실험 수행 - ADMET 검증 및 안전성 기반 리스크 평가 - 비임상 시험 진입 전략 및 계획 수립 4. 기술 경쟁력 확보 및 성과 관리 - 글로벌 수준의 성능 지표 달성 - 특허 출원 1건 이상 및 데이터·알고리즘 자산 확보 - DMP 제출, CODA 등록 등 연구데이터 관리 수행 본 과제는 AI 신약개발 플랫폼을 보유한 기업 중심으로 수행되며, 대학·연구소·의료기관과의 협업을 통해 후보물질 검증의 신뢰도를 높일 수 있다. 기술 고도화와 조기 후보물질 확보를 원하는 AI 신약개발 기업, 바이오기업, 연구기관에 특히 적합하다.