AI 기반 신약개발 경쟁력 국제 학회서 입증 성과로 나타나
한미약품이 자체 개발한 인공지능(AI) 플랫폼을 활용해 비만 치료제 후보물질을 설계하고 이를 실제 임상 개발 단계까지 연결한 연구 성과를 국제 학술대회에서 발표했다. AI가 신약 후보 발굴을 넘어 후보물질 설계와 검증 과정까지 수행한 사례라는 점에서 국내 AI 신약개발 기술의 새로운 가능성을 보여줬다는 평가다.
제약업계에 따르면, 한미약품은 지난 12일부터 16일(현지시간)까지 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 '국제 분자생물학 지능형 시스템 학술대회(ISMB 2026)'에서 자체 AI 플랫폼 'HARP-pSAR'을 기반으로 한 신약 설계 연구를 소개했다.
이번 연구의 핵심은 AI가 단백질 서열 변화를 분석해 약물 활성을 예측하고 최적의 후보물질 구조를 제안한 뒤, 연구진이 이를 실험으로 검증해 실제 임상 후보물질로 발전시켰다는 점이다. 단순한 예측 모델을 넘어 신약개발 과정 전반에 AI를 활용한 사례라는 의미를 갖는다.
이 기술은 현재 미국에서 임상 1상을 진행 중인 비만 치료제 후보물질 'HM17321(LA-UCN2)' 개발에 적용됐다. 회사는 해당 후보물질이 지방 감소와 함께 근육량 증가까지 동시에 유도하는 새로운 개념의 비만 치료제로 개발되고 있다고 설명했다.
기존 GLP-1 계열 비만 치료제가 체중 감소 과정에서 근손실이 발생할 수 있는 것과 달리 HM17321은 CRF2 수용체를 선택적으로 활성화하는 UCN2 유사체 기반으로 설계돼 지방을 줄이는 동시에 근육 기능 개선 효과까지 기대하고 있다.
한미약품은 HARP-pSAR이 적은 양의 실험 데이터만으로도 높은 수준의 예측 성능을 확보하도록 설계됐다고 강조했다. 양자화 기술을 적용해 연산 부담을 줄였으며, 고성능 슈퍼컴퓨터가 아닌 일반 연구용 장비에서도 빠르게 활용할 수 있도록 개발한 것이 특징이다.
특히 새로운 단백질 서열에 대해서도 활성을 예측하고 최적의 아미노산 치환 위치를 제안할 수 있어 반복적인 합성과 실험 횟수를 줄이고 후보물질 발굴 기간을 단축하는 데 도움이 된다고 회사는 설명했다.
한미약품은 해당 플랫폼을 특정 프로젝트에만 활용하는 것이 아니라 다양한 질환과 표적에 적용 가능한 범용 AI 신약 설계 플랫폼으로 확대해 연구개발 효율을 높인다는 방침이다.
최인영 한미약품 미래성장부문장은 "AI가 연구자의 경험과 결합해 신약 설계 방향을 제시하고 개발 과정의 시행착오를 줄이는 역할을 수행할 수 있다는 점을 확인했다"며 "이번 발표는 AI 기반 연구 성과가 실제 임상 개발 단계까지 이어졌다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.
한편 한미약품은 최근 미국당뇨병학회(ADA 2026)에서도 펩타이드 기반 마이오스타틴 억제 기전의 근육 증진 치료제 'HM500197(LA-MSTN)' 연구 결과를 공개하는 등 근육 증가 기반 비만 치료와 근감소증 치료 분야를 차세대 성장동력으로 육성하고 있다.
