영국 리버풀 ‘ISMB/ECCB 2025’ 포스터 발표 혁신 신약 후보물질 HM17321 비임상 결과 공개 AI 활용 자체 설계 혁신 신약 후보물질 “지방 적고 악력 높은 단백체 특성으로 유사한 변화 유도”
한미약품 본사
한미약품은 지난달 영국 리버풀에서 열린 ‘ISMB(Intelligent Systems for Molecular Biology, 분자생물학을 위한 지능형 시스템 국제학술대회)/ECCB(European Conference on Computational Biology, 유럽계산생물학 학술대회) 2025’를 통해 비만 치료제 후보물질 HM17321의 근육량 증가와 근기능 강화 등 대사 건강을 증진시키면서 비만 개선 효과를 확인한 비임상 연구결과를 포스터 발표했다고 5일 밝혔다.
이번 ‘ISMB/ECCB 2025’에서 한미약품은 동물 단백질 오믹스 데이터와 인간 유래 바이오 빅데이터를 통합 분석해 동물실험에서 입증한 HM17321의 효능이 인체에서도 재현될 가능성을 예측한 머신러닝 기반 분석 결과를 공개했다.
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한미약품 직원이 HM17321 비임상 연구결과를 소개하고 있다.
한미약품에 따르면 해당 연구는 HM17321이 투약된 동물 혈액 내 단백체와 다양한 질병 또는 신체적 특성을 가진 사람 혈액의 단백체를 비교하는 방식으로 진행됐다. 그 결과 HM17321은 ‘지방량이 적고 제지방량 많은 악력이 높은 사람’의 단백체 특성과 유사한 변화를 유도하는 것으로 나타났다.
해당 연구 결과는 동물 실험 효능을 재확인하면서 해당 효능이 인체에서도 실현될 가능성이 있다는 것을 보여준다고 한미약품은 설명했다. 또한 단일 동물 실험으로는 확인하기 어려운 추가 효능, 적응증, 잠재적 부작용 등을 폭넓게 탐색할 수 있어 향후 비임상 및 임상 개발 전략을 보다 정교하게 추진할 수 있고 연구·개발(R&D) 효율 제고를 기대할 수 있다고 강조했다.
전해민 한미약품 R&D센터 임상이행팀장 상무는 “전임상에서 임상으로 넘어가는 과정은 전체 신약개발 과정에서 불확실성이 가장 큰 단계로 볼 수 있다”며 “이번 연구는 불확실성을 상당 부분 해소할 수 있는 유용한 도구를 제공하고 한미약품의 신약개발 효율화에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
한미약품 R&D센터 임상이행팀은 동물 및 사람에서 확보한 유전체와 전사체, 단백질체 등 다중 오믹스 자료와 바이오 빅데이터를 기반으로 최신 생물정보학 기법과 머신러닝 기술을 접목한 다양한 접근을 통해 자체 개발 신약 후보물질의 임상 반응·부작용 등을 사전에 예측하는 연구를 진행하고 있다.
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한편 ISMB/ECCB는 생물정보학 분야 세계적 권위 학술대회로 알려졌다. AI와 머신러닝, 빅데이터 등 첨단 기술을 활용한 생물학 연구의 최신 지견이 교류되는 국제학회다. 올해는 33회 ISMB와 24회 ECCB가 공동 개최됐다.
김민범 기자 mbkim@donga.com