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이번 협약으로 인해 현대약품은 파미노젠이 보유한 딥러닝 플랫폼을 활용해 신규 타깃에 대한 새로운 구조 발굴 및 신약 후보물질을 도출할 계획이다.
파미노젠의 딥러닝 플랫폼은 ‘LuciNet’으로, 전세계 200억건의 화합물 정보와 질환 유전자 및 단백질 등 생물학 정보를 포함하는 ‘LuciNet GaiaDB’와 인공지능 딥러닝 항암제 발굴 플랫폼인 ‘LuciNet Onco’, 신호전달 단백질 예측 플랫폼인 ‘LuciNet Kinase’, 약물의 생체내 대사 상태를 예측하는 ‘LuciNet Meta’등으로 구성됐다. 이러한 인공지능 딥러닝 기술을 통해 탐색된 약물은 양자화학 기반의 정밀한 예측 계산을 통해 6개월 이내 비임상 진입이 가능한 선도 후보물질로 개발이 이뤄진다.
현대약품은 파미노젠의 이러한 AI 플랫폼을 도입함으로써 새로운 화학 물질에 대한 생체내 물성과 독성 등을 단시간에 예측하여 신약 후보물질 도출을 보다 효율적으로 진행할 수 있을것으로 예상하고 있다. 또 기존 신약개발 과정의 약물 개발 기간을 획기적으로 단축시키고 개발에 소요되는 비용도 절감될 것으로 기대하고 있다.
김성헌 현대약품 신약연구본부 부사장은 “파미노젠과 공동연구를 통해 현대약품의 신약개발 능력을 향상시키고, 조기 후보물질 도출이 가능할 것으로 기대한다”며 “글로벌 트렌드에 맞는 연구개발에 한걸음 더 나아갈 계획”이라고 말했다.
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이번 협약으로 인해 현대약품은 파미노젠이 보유한 딥러닝 플랫폼을 활용해 신규 타깃에 대한 새로운 구조 발굴 및 신약 후보물질을 도출할 계획이다.
파미노젠의 딥러닝 플랫폼은 ‘LuciNet’으로, 전세계 200억건의 화합물 정보와 질환 유전자 및 단백질 등 생물학 정보를 포함하는 ‘LuciNet GaiaDB’와 인공지능 딥러닝 항암제 발굴 플랫폼인 ‘LuciNet Onco’, 신호전달 단백질 예측 플랫폼인 ‘LuciNet Kinase’, 약물의 생체내 대사 상태를 예측하는 ‘LuciNet Meta’등으로 구성됐다. 이러한 인공지능 딥러닝 기술을 통해 탐색된 약물은 양자화학 기반의 정밀한 예측 계산을 통해 6개월 이내 비임상 진입이 가능한 선도 후보물질로 개발이 이뤄진다.
현대약품은 파미노젠의 이러한 AI 플랫폼을 도입함으로써 새로운 화학 물질에 대한 생체내 물성과 독성 등을 단시간에 예측하여 신약 후보물질 도출을 보다 효율적으로 진행할 수 있을것으로 예상하고 있다. 또 기존 신약개발 과정의 약물 개발 기간을 획기적으로 단축시키고 개발에 소요되는 비용도 절감될 것으로 기대하고 있다.
김성헌 현대약품 신약연구본부 부사장은 “파미노젠과 공동연구를 통해 현대약품의 신약개발 능력을 향상시키고, 조기 후보물질 도출이 가능할 것으로 기대한다”며 “글로벌 트렌드에 맞는 연구개발에 한걸음 더 나아갈 계획”이라고 말했다.