SKT, 유전체 분석 AI 알고리즘으로 신약개발 나선다

지니너스와 AI 유전체 분석 알고리즘 개발 협력

신약 타겟 발굴 통해 신약 후보물질 도출 계획

한국인 유전체 특징 연구로 질병치료·건강 기여

SKT는 지니너스와 유전체 분석 AI 알고리즘 개발과 신약 타깃 발굴을 공동으로 추진하기로 6일 협약을 체결했다. 김윤 SKT CTO(왼쪽)와 박웅양 지니너스 대표. [사진=SKT 제공]

SKT가 유전체 분석 전문기업 지니너스와 함께 AI를 활용한 인간 유전체 분석 알고리즘을 개발하고, 이를 활용한 신약 타겟 발굴을 추진하기로 6일 손잡았다. 신약 타겟은 개발될 신약이 영향을 미치는 타겟이 되는 유전자나 단백질로, 신약 타겟 발굴은 신약 개발의 첫 단계다.

SKT는 분야별로 최적화된 AI 솔루션을 개발할 수 있는 AI 자동화 플랫폼인 메타러너(Meta Learner)를 기반으로 지니너스가 제공하는 유전체와 임상 관련 빅데이터를 분석해 유전체 분석 AI 알고리즘을 개발한다. 지니너스는 AI 알고리즘 분석 결과에서 얻어진 타겟을 선별해 신약 개발을 위한 후보 물질을 도출한다.

지니너스는 정밀의료·유전체 분석 전문기업으로, NGS(차세대 염기서열 분석) 기반 유전체 분석 기술을 보유한다. 수년간 확보한 유전체 빅데이터를 기반으로 바이오인포매틱스(생물정보학)의 다양한 기법을 활용, 개인 맞춤형 치료에 특화된 유전체 진단 서비스를 제공한다.

인간 유전체 정밀 분석은 암 진단과 치료, 심근경색이나 치매 등 다양한 질환의 개인 맞춤형 치료를 위해 반드시 필요하다. 또한 한 사람의 유전자를 정확하게 분석하기 위해 생산되는 데이터는 약 100GB에 이를 정도로 방대하다. SKT 측은 특히 한국인에게 특징적인 유전체를 정밀 분석해 한국인에 발병률이 높은 질병 치료의 기반이 될 것으로 기대했다.

이번 협력으로 개발되는 단일세포 유전체 분석 AI 알고리즘을 통해 양사는 인간 유전체를 정밀 분석할 계획이다. 이를 통해 환자들의 여러 장기, 말초혈액의 병리학적 특성을 해석할 수 있게 될 전망이다. 더 나아가 다양한 질환 연구와 치료제 개발, 맞춤형 정밀 의료가 가능할 것으로 예상된다.

최근 연구 결과를 보면 같은 암이라도 병리적 소견과 임상적 양상은 다양하다. 돌연변이가 일어난 유전자가 상이하고, 이 유전자가 미치는 양상이 다른 경우가 많다. 유전체 분석 AI 알고리즘이 고도화할수록 암 치료 효과가 증가해 암의 조기 치료가 가능해질 수 있다.

글로벌 임상유전체 시장규모는 2019년 55억달러(약 6조2000억원) 수준에서 2024년 135억5000억달러(약 15조3000억원)로 연평균 19.8% 성장할 전망이다. 현재 미국 시장 중심에서 향후 아시아·태평양 지역으로 시장이 확대될 것으로 보인다. 우리나라도 미국처럼 DTC(비의료기관인 유전자 검사기관이 유전자 검사를 직접 실시하는 것) 서비스가 일반화되면 이번 협업으로 구축되는 솔루션이 광범위하게 활용될 것으로 전망된다.

김윤 SKT CTO는 "유전체와 생체 내 대사 물질 및 약물 간의 상호 작용은 매우 복잡하고 개인 간의 차이가 존재하여 이를 완전히 이해하기까지는 더 많은 연구가 필요한 자연과학의 난제 중 하나"라며 "SKT는 이번 유전체 연구 협력을 발판삼아 인간을 포함한 생명 현상에 대한 이해도를 높이고, 궁극적으로 보다 건강하고 행복한 삶에 기여할 계획"이라고 말했다.

박웅양 지니너스 대표는 "이번 협업으로 SKT의 인공지능 기술과 지니너스가 가진 유전체 빅데이터와 NGS 기반 분석 기술이 시너지를 낼 수 있을 것"이라며 "진단부터 치료까지의 정밀의료를 구현해 암을 비롯한 난치병 극복에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.