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‘왓슨’의 능력은 어디까지? 신약 개발에도 ‘적극 활용’
신약 개발 과정서 약물 스크리닝·유전자 탐색 통해 성과 도출
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입력 2017.11.03 16:26
수정 2017.11.03 16:36
IBM의 인공지능 컴퓨터 왓슨(Watson)이 신약 개발에도 적극 활용되고 있다.
지난 2일 열린 ‘KoNECT 인터내셔널 컨퍼런스’에서 IBM의 앨리스 랜디스-맥그래스(Alice Landis-McGrath) 박사는 “의약품 발견을 위한 왓슨은 신약 후보 물질을 발견하고, 유전자 기능을 예측하고, 신약 징후를 확인하기 위한 핵심 질문에 답하는 데 도움을 준다”고 말했다.
맥그래스 박사는 “왓슨의 첫 번째 기능으로는 ‘약물 표적 발견’을 할 수 있다는 것이다. 예컨대 △주어진 질병 영역에 대한 목표는 무엇인가 △어떤 화합물이 어떤 표적에 좋은가 △어떤 유형의 생물학적 경로를 고려해야 하나 등과 같은 질문에 도움을 줄 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “‘유전자 기능과 구조에 대한 예측’을 할 수 있다”고 말했다. △유전자와 일련의 질병 및 약물 사이에 어떤 관계가 있는지 △유전자 X에 의해 조절 될 수 있는 유전자는 무엇인지 △어느 질병에서 일어나는 과정과 관련된 단백질의 새로운 아형(subtype)이 있는지 등에서 해답을 얻을 수 있는 것.
또한 ‘약물 징후’와 관련해 △어떤 새로운 종류의 질병이 약물이나 화합물에 영향을 줄 수 있는지 △이미 알려진 표적에 다른 징후가 있는지 △약물·화합물·표적에 어떤 생물학적 경로가 영향을 미치는지와 같은 질문에서 도움을 구할 수도 있다.
맥그래스 박사는 이 같은 왓슨의 기능을 신약 개발 과정에 활용한 두 가지의 사례를 소개했다.
맥그래스 박사는 “배로우 신경 학회(Barrow neurological institute)가 근위축성 축삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)의 치료와 관련된 잠재적인 새로운 유전자를 찾는 과정에서 왓슨의 도움을 받았다”고 말했다.
ALS는 운동 신경 세포의 퇴행으로 근육이 쇠약해지고 자발적인 움직임을 조절하는 능력을 상실하게 되는 희귀질환으로, 그동안 운동 신경 세포의 죽음과 관련된 단백질을 찾지 못해 치명적인 난치병으로 불렸다.
왓슨은 수개월 동안 예측 모델링을 사용해 ALS와 관련된 1,500개의 RNA 결합 단백질의 순위를 매겼다. 이 중 상위 10개 순위로 지정된 단백질 중 8개가 ALS와 직접적인 관련이 있었다.
배로우 신경 학회의 로버트 바우저(Robert Bowser) 박사는 “약물 발견을 위해 왓슨을 사용함으로써 시간과 비용의 일부를 획기적으로 절약할 수 있었고, 질병에 대한 지식수준을 전보다 더 빠르게 향상시킬 수 있었다”고 전한 것으로 알려졌다.
두 번째 사례는 왓슨이 면역 종양학(Immuno-oncology)에 활용된 사례였다.
맥그래스 박사는 “왓슨이 화이자가 면역 종양학 분야에서 개발중인 신약에 대해 잠재적인 새로운 표적 조합을 확인하는데 도움을 줬다”고 전했다.
면역 종양학계 신약은 약물 조합을 종양 특성에 맞게 조정해 약을 개발하는 과정을 거치는데, 이 과정에서 왓슨이 140,000개의 가능성 중 5~10가지의 약물 조합 우선순위를 지정한 것.
이는 문서화 된 증거에 근거한 종양 유형에 의한 약물 표적 순위를 바탕으로 이뤄졌으며, 약물 조합 간 잠재 유해 사례 목록에 대해서도 정보를 제공했다고 맥그래스 박사는 말했다.
이에 화이자의 로리 올슨(Laurie Olson) 수석 부사장은 “왓슨은 화이자가 성공적인 면역 종양학 치료법 개발을 가장 효율적으로 발견할 수 있는 방법을 배우도록 도왔다”고 전한 것으로 알려졌다.
지난 2일 열린 ‘KoNECT 인터내셔널 컨퍼런스’에서 IBM의 앨리스 랜디스-맥그래스(Alice Landis-McGrath) 박사는 “의약품 발견을 위한 왓슨은 신약 후보 물질을 발견하고, 유전자 기능을 예측하고, 신약 징후를 확인하기 위한 핵심 질문에 답하는 데 도움을 준다”고 말했다.
맥그래스 박사는 “왓슨의 첫 번째 기능으로는 ‘약물 표적 발견’을 할 수 있다는 것이다. 예컨대 △주어진 질병 영역에 대한 목표는 무엇인가 △어떤 화합물이 어떤 표적에 좋은가 △어떤 유형의 생물학적 경로를 고려해야 하나 등과 같은 질문에 도움을 줄 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “‘유전자 기능과 구조에 대한 예측’을 할 수 있다”고 말했다. △유전자와 일련의 질병 및 약물 사이에 어떤 관계가 있는지 △유전자 X에 의해 조절 될 수 있는 유전자는 무엇인지 △어느 질병에서 일어나는 과정과 관련된 단백질의 새로운 아형(subtype)이 있는지 등에서 해답을 얻을 수 있는 것.
또한 ‘약물 징후’와 관련해 △어떤 새로운 종류의 질병이 약물이나 화합물에 영향을 줄 수 있는지 △이미 알려진 표적에 다른 징후가 있는지 △약물·화합물·표적에 어떤 생물학적 경로가 영향을 미치는지와 같은 질문에서 도움을 구할 수도 있다.
맥그래스 박사는 이 같은 왓슨의 기능을 신약 개발 과정에 활용한 두 가지의 사례를 소개했다.
맥그래스 박사는 “배로우 신경 학회(Barrow neurological institute)가 근위축성 축삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)의 치료와 관련된 잠재적인 새로운 유전자를 찾는 과정에서 왓슨의 도움을 받았다”고 말했다.
ALS는 운동 신경 세포의 퇴행으로 근육이 쇠약해지고 자발적인 움직임을 조절하는 능력을 상실하게 되는 희귀질환으로, 그동안 운동 신경 세포의 죽음과 관련된 단백질을 찾지 못해 치명적인 난치병으로 불렸다.
왓슨은 수개월 동안 예측 모델링을 사용해 ALS와 관련된 1,500개의 RNA 결합 단백질의 순위를 매겼다. 이 중 상위 10개 순위로 지정된 단백질 중 8개가 ALS와 직접적인 관련이 있었다.
배로우 신경 학회의 로버트 바우저(Robert Bowser) 박사는 “약물 발견을 위해 왓슨을 사용함으로써 시간과 비용의 일부를 획기적으로 절약할 수 있었고, 질병에 대한 지식수준을 전보다 더 빠르게 향상시킬 수 있었다”고 전한 것으로 알려졌다.
두 번째 사례는 왓슨이 면역 종양학(Immuno-oncology)에 활용된 사례였다.
맥그래스 박사는 “왓슨이 화이자가 면역 종양학 분야에서 개발중인 신약에 대해 잠재적인 새로운 표적 조합을 확인하는데 도움을 줬다”고 전했다.
면역 종양학계 신약은 약물 조합을 종양 특성에 맞게 조정해 약을 개발하는 과정을 거치는데, 이 과정에서 왓슨이 140,000개의 가능성 중 5~10가지의 약물 조합 우선순위를 지정한 것.
이는 문서화 된 증거에 근거한 종양 유형에 의한 약물 표적 순위를 바탕으로 이뤄졌으며, 약물 조합 간 잠재 유해 사례 목록에 대해서도 정보를 제공했다고 맥그래스 박사는 말했다.
이에 화이자의 로리 올슨(Laurie Olson) 수석 부사장은 “왓슨은 화이자가 성공적인 면역 종양학 치료법 개발을 가장 효율적으로 발견할 수 있는 방법을 배우도록 도왔다”고 전한 것으로 알려졌다.
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‘왓슨’의 능력은 어디까지? 신약 개발에도 ‘적극 활용’
신약 개발 과정서 약물 스크리닝·유전자 탐색 통해 성과 도출
- 전세미 기자 jeonsm@yakup.com
- 입력 2017.11.03 16:26 수정 2017.11.03 16:36
IBM의 인공지능 컴퓨터 왓슨(Watson)이 신약 개발에도 적극 활용되고 있다.
지난 2일 열린 ‘KoNECT 인터내셔널 컨퍼런스’에서 IBM의 앨리스 랜디스-맥그래스(Alice Landis-McGrath) 박사는 “의약품 발견을 위한 왓슨은 신약 후보 물질을 발견하고, 유전자 기능을 예측하고, 신약 징후를 확인하기 위한 핵심 질문에 답하는 데 도움을 준다”고 말했다.
맥그래스 박사는 “왓슨의 첫 번째 기능으로는 ‘약물 표적 발견’을 할 수 있다는 것이다. 예컨대 △주어진 질병 영역에 대한 목표는 무엇인가 △어떤 화합물이 어떤 표적에 좋은가 △어떤 유형의 생물학적 경로를 고려해야 하나 등과 같은 질문에 도움을 줄 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “‘유전자 기능과 구조에 대한 예측’을 할 수 있다”고 말했다. △유전자와 일련의 질병 및 약물 사이에 어떤 관계가 있는지 △유전자 X에 의해 조절 될 수 있는 유전자는 무엇인지 △어느 질병에서 일어나는 과정과 관련된 단백질의 새로운 아형(subtype)이 있는지 등에서 해답을 얻을 수 있는 것.
또한 ‘약물 징후’와 관련해 △어떤 새로운 종류의 질병이 약물이나 화합물에 영향을 줄 수 있는지 △이미 알려진 표적에 다른 징후가 있는지 △약물·화합물·표적에 어떤 생물학적 경로가 영향을 미치는지와 같은 질문에서 도움을 구할 수도 있다.
맥그래스 박사는 이 같은 왓슨의 기능을 신약 개발 과정에 활용한 두 가지의 사례를 소개했다.
맥그래스 박사는 “배로우 신경 학회(Barrow neurological institute)가 근위축성 축삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)의 치료와 관련된 잠재적인 새로운 유전자를 찾는 과정에서 왓슨의 도움을 받았다”고 말했다.
ALS는 운동 신경 세포의 퇴행으로 근육이 쇠약해지고 자발적인 움직임을 조절하는 능력을 상실하게 되는 희귀질환으로, 그동안 운동 신경 세포의 죽음과 관련된 단백질을 찾지 못해 치명적인 난치병으로 불렸다.
왓슨은 수개월 동안 예측 모델링을 사용해 ALS와 관련된 1,500개의 RNA 결합 단백질의 순위를 매겼다. 이 중 상위 10개 순위로 지정된 단백질 중 8개가 ALS와 직접적인 관련이 있었다.
배로우 신경 학회의 로버트 바우저(Robert Bowser) 박사는 “약물 발견을 위해 왓슨을 사용함으로써 시간과 비용의 일부를 획기적으로 절약할 수 있었고, 질병에 대한 지식수준을 전보다 더 빠르게 향상시킬 수 있었다”고 전한 것으로 알려졌다.
두 번째 사례는 왓슨이 면역 종양학(Immuno-oncology)에 활용된 사례였다.
맥그래스 박사는 “왓슨이 화이자가 면역 종양학 분야에서 개발중인 신약에 대해 잠재적인 새로운 표적 조합을 확인하는데 도움을 줬다”고 전했다.
면역 종양학계 신약은 약물 조합을 종양 특성에 맞게 조정해 약을 개발하는 과정을 거치는데, 이 과정에서 왓슨이 140,000개의 가능성 중 5~10가지의 약물 조합 우선순위를 지정한 것.
이는 문서화 된 증거에 근거한 종양 유형에 의한 약물 표적 순위를 바탕으로 이뤄졌으며, 약물 조합 간 잠재 유해 사례 목록에 대해서도 정보를 제공했다고 맥그래스 박사는 말했다.
이에 화이자의 로리 올슨(Laurie Olson) 수석 부사장은 “왓슨은 화이자가 성공적인 면역 종양학 치료법 개발을 가장 효율적으로 발견할 수 있는 방법을 배우도록 도왔다”고 전한 것으로 알려졌다.
지난 2일 열린 ‘KoNECT 인터내셔널 컨퍼런스’에서 IBM의 앨리스 랜디스-맥그래스(Alice Landis-McGrath) 박사는 “의약품 발견을 위한 왓슨은 신약 후보 물질을 발견하고, 유전자 기능을 예측하고, 신약 징후를 확인하기 위한 핵심 질문에 답하는 데 도움을 준다”고 말했다.
맥그래스 박사는 “왓슨의 첫 번째 기능으로는 ‘약물 표적 발견’을 할 수 있다는 것이다. 예컨대 △주어진 질병 영역에 대한 목표는 무엇인가 △어떤 화합물이 어떤 표적에 좋은가 △어떤 유형의 생물학적 경로를 고려해야 하나 등과 같은 질문에 도움을 줄 수 있다”고 말했다.
이어 그는 “‘유전자 기능과 구조에 대한 예측’을 할 수 있다”고 말했다. △유전자와 일련의 질병 및 약물 사이에 어떤 관계가 있는지 △유전자 X에 의해 조절 될 수 있는 유전자는 무엇인지 △어느 질병에서 일어나는 과정과 관련된 단백질의 새로운 아형(subtype)이 있는지 등에서 해답을 얻을 수 있는 것.
또한 ‘약물 징후’와 관련해 △어떤 새로운 종류의 질병이 약물이나 화합물에 영향을 줄 수 있는지 △이미 알려진 표적에 다른 징후가 있는지 △약물·화합물·표적에 어떤 생물학적 경로가 영향을 미치는지와 같은 질문에서 도움을 구할 수도 있다.
맥그래스 박사는 이 같은 왓슨의 기능을 신약 개발 과정에 활용한 두 가지의 사례를 소개했다.
맥그래스 박사는 “배로우 신경 학회(Barrow neurological institute)가 근위축성 축삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)의 치료와 관련된 잠재적인 새로운 유전자를 찾는 과정에서 왓슨의 도움을 받았다”고 말했다.
ALS는 운동 신경 세포의 퇴행으로 근육이 쇠약해지고 자발적인 움직임을 조절하는 능력을 상실하게 되는 희귀질환으로, 그동안 운동 신경 세포의 죽음과 관련된 단백질을 찾지 못해 치명적인 난치병으로 불렸다.
왓슨은 수개월 동안 예측 모델링을 사용해 ALS와 관련된 1,500개의 RNA 결합 단백질의 순위를 매겼다. 이 중 상위 10개 순위로 지정된 단백질 중 8개가 ALS와 직접적인 관련이 있었다.
배로우 신경 학회의 로버트 바우저(Robert Bowser) 박사는 “약물 발견을 위해 왓슨을 사용함으로써 시간과 비용의 일부를 획기적으로 절약할 수 있었고, 질병에 대한 지식수준을 전보다 더 빠르게 향상시킬 수 있었다”고 전한 것으로 알려졌다.
두 번째 사례는 왓슨이 면역 종양학(Immuno-oncology)에 활용된 사례였다.
맥그래스 박사는 “왓슨이 화이자가 면역 종양학 분야에서 개발중인 신약에 대해 잠재적인 새로운 표적 조합을 확인하는데 도움을 줬다”고 전했다.
면역 종양학계 신약은 약물 조합을 종양 특성에 맞게 조정해 약을 개발하는 과정을 거치는데, 이 과정에서 왓슨이 140,000개의 가능성 중 5~10가지의 약물 조합 우선순위를 지정한 것.
이는 문서화 된 증거에 근거한 종양 유형에 의한 약물 표적 순위를 바탕으로 이뤄졌으며, 약물 조합 간 잠재 유해 사례 목록에 대해서도 정보를 제공했다고 맥그래스 박사는 말했다.
이에 화이자의 로리 올슨(Laurie Olson) 수석 부사장은 “왓슨은 화이자가 성공적인 면역 종양학 치료법 개발을 가장 효율적으로 발견할 수 있는 방법을 배우도록 도왔다”고 전한 것으로 알려졌다.
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