AI 신약개발 기업 신테카바이오는 인공지능(AI) 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 경구 독성(LD₅₀)을 예측하는 연구 논문이 국제 SCI 학술지 Frontiers in Oncology에 게재됐다고 23일 밝혔다.

이번 연구는 신테카바이오 정종선 대표와 Tanuj Sharma, Peter Sona 연구원이 공동 수행했다. AI 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질 독성을 사전에 예측하고, 이를 발암 위험 평가에 적용할 수 있는 가능성을 제시한 것이 핵심이다. 기존 독성 평가가 동물실험 등 실험 중심으로 진행되며 시간과 비용이 많이 소요되는 한계를 보완할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

연구팀은 180만 개 이상의 화학 구조 데이터를 기반으로 사전 학습한 AI 모델 ‘ChemModernBERT’를 개발했다. 해당 모델은 대규모 화학 데이터를 바탕으로 분자 구조 특성을 학습하도록 설계됐으며, 이를 활용해 다양한 화합물의 경구 독성(LD₅₀)을 예측하는 모델을 구축했다.

성능 비교에서는 기존 독성 예측 모델인 ChemBERT, ChemProp, 앙상블 모델 대비 동일한 외부 테스트 조건에서 더 높은 예측 정확도를 보였다.

정량 평가에서도 안정적인 결과가 확인됐다. 평균절대오차(MAE)는 내부 테스트 0.390, 외부 테스트 0.393을 기록했으며, 실험값과의 상관계수(R)는 0.72로 나타났다. 연구팀은 다양한 화학 구조에 대해 일관된 예측 성능을 확보했다고 설명했다.

이번 연구는 독성 예측을 넘어 생리학적 기반 약동학(PBPK) 모델과의 연계 가능성도 제시했다. AI 기반 독성 예측 결과를 활용할 경우 암 발생 위험 평가 등 독성학 연구에서 보다 정밀한 분석이 가능해질 것으로 기대된다.

신테카바이오 정종선 대표는 “AI 기반 분자 언어모델을 통해 화학물질 독성 예측 정확도를 높이고, 발암성 평가와 화학물질 안전성 평가에 활용할 수 있는 가능성을 확인했다”며 “향후 기술 고도화를 통해 신약개발과 화학 안전성 평가 전반으로 적용 범위를 확대할 계획”이라고 밝혔다.