화학에서 튜링 머신을 만들기로 결심했습니다! AI 제약회사 케미파이, 세계 최초 화학컴파일러 개발해 미국 시장 진출
과학 연구를 할 때 우리는 종종 많은 문헌을 읽고 선배들의 연구 결과를 재현하려고 노력해야 하지만, 대부분의 경우 "선배들의 발자취를 되짚어보는 것"은 쉽지 않습니다.
세계 최대의 바이오 기술 기업 중 하나인 암젠의 연구진은 2012년에 관련 분야에서 53개의 "획기적인" 논문을 검증하여 이러한 연구를 약물 개발의 기초로 사용하고자 했습니다. 그 결과는 충격적이어서, 검증을 통과한 논문이 단 6편에 불과했고, 이는 대중들 사이에 광범위한 논란을 불러일으켰습니다. 검증을 통과하지 못한 이러한 중요한 결과는 널리 인용되었을 뿐만 아니라, 많은 양의 "2차 문헌"을 낳았습니다. 위와 같은 상황은 실제로 인간의 생명과 건강에 직접 영향을 미치는 의료 분야에서 일어났으며, 이는 얼마나 무서운 일인지를 보여줍니다.
연구 결과의 반복성과 검증 가능성은 과학 연구의 기본 요건입니다.그러나 실험 장비의 차이, 시약의 품질, 실험 조건의 변화, 판독 오류와 같은 미묘한 요소가 최종 실험 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 재현성은 과학 연구 분야가 항상 직면한 주요 과제였습니다.
글래스고 대학 화학과 교수이자 Chemify의 창립자인 리로이 크로닌은 약물 분자를 제조하는 표준 방법을 갖추면 이를 바탕으로 많은 수의 실현 가능한 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다. 그의 제안은 화학의 디지털화를 촉진하는 것입니다.즉, 화학 컴퓨팅, 인공지능, 로봇공학, 자동화 등을 화학 연구에 통합하고 표준화된 하드웨어나 표준화된 방법을 사용하여 분자를 합성하는 것입니다.
간단히 말해서, AI를 사용하여 광대한 화학 공간을 탐색하고, 수조 가지가 넘는 천연 원소의 가능한 조합에 접근하여 만들어내는 것입니다. 후보 분자의 화학 정보는 로봇이 이해할 수 있는 코드로 변환되어 로봇이 시약 추가, 반응 후 처리, 제품 분리, 정제 등의 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 일단 발견이 이루어지면, 새로운 분자의 좌표는 반복해서 사용할 수 있는 코드로 저장될 수 있으며, 이를 통해 로봇 프로세스의 일관성과 재현성이 보장됩니다. 아래 그림과 같이,전체 과정에서 사람이 해야 할 일은 "한 번의 클릭으로 시작"하는 것뿐입니다.
위에 언급한 모든 것이 Chemify에서 달성되었습니다. 케미파이는 2022년 글래스고 대학교에서 분사되어 설립된 영국의 첨단 화학 회사입니다.세계 최초의 '화학적 튜링 머신', 세계 최초의 화학 컴파일러 등을 개발하였으며, 최신 첨단기술을 분자연구개발에 접목하여 화학의 디지털화를 세계적 규모로 실현하는 데 힘쓰고 있습니다.
회사는 창립 후 2년도 채 되지 않아 획기적인 연구 성과를 인정받아 3회 연속으로 가장 주목할 만한 신약개발 스타트업으로 선정되었습니다. 미국 국방고등연구계획국, 블루야드 캐피털 등이 지지를 표명했습니다. 또한, 케미파이는 트라이아토믹 캐피털이 주도한 자금 조달에서 4,300만 달러를 받았고, 올해 10월에는 빌 & 멜린다 게이츠 재단으로부터도 추가 투자를 받았습니다.
케미파이 공식 웹사이트:
크로닌은 "AI 신약 개발을 위해 노력하는 사람들이 많고, 화학을 연구하는 사람들도 많지만, 케미파이는 분자를 코드로, 코드를 분자로 변환하고 버튼 하나만 클릭하면 분자를 만들어낼 수 있는 최초의 화학 컴퓨터를 보유하고 있습니다."라고 말했습니다.
화학의 튜링 머신을 직접 만들고 싶나요?
최첨단 기술을 화학 연구에 접목하는 것은 어린 시절부터 크로닌의 꿈이었습니다. "8살 때 세탁기와 TV의 특정 부품을 분해하여 새 컴퓨터로 재조립하고 싶었습니다. 집을 엉망으로 만들지 않도록 아버지께서 화학 실험 장비 세트를 사 주셨고, 저는 실험 장비와 수집된 전자 부품을 결합해 보기 시작했습니다."
크로닌은 요크 대학교에서 화학 박사 학위를 취득한 후 화학 분야에서 연구를 계속하면서 화학 공간이 "우주 공간보다 더 크다"는 사실을 발견했지만, 대부분의 화학자는 알려진 기본 작업을 수행하는 데 시간을 보냅니다. 예를 들어, 알려진 분자를 수동으로 합성하는 것은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적일 뿐만 아니라, 독성이나 폭발과 같은 안전 위험도 초래합니다. 만약 우리가 필요에 따라 표적 분자를 자동으로 합성하는 방법을 찾을 수 있다면, 화학자들은 일상의 잡일에서 벗어나 더욱 창의적인 연구를 할 수 있을 것입니다.
화학적 조작을 이해하고 수행할 수 있는 모듈형 로봇 제품군을 구축하면 이러한 목표를 달성할 수 있을 것입니다.그러나 10년 전만 해도 어떤 분자든 만들어낼 수 있는 보편적인 화학 로봇을 만드는 것은 불가능했습니다. 화학 반응은 매우 복잡하고 예측 불가능하며, 분자를 만드는 데 사용되는 지침은 종종 모호하거나 불완전하고, 이를 여러 번 재현하는 것은 불가능하기 때문입니다.
크로닌은 이러한 문제가 해결 가능하다고 믿는다. "다른 사람들은 범용 튜링 머신이 이론적으로 상상할 수 있는 모든 계산을 수행할 수 있음을 보여주었습니다.그렇다면 화학적 계산(Chemputation)을 수행하는 보편적인 화학적 튜링 머신을 만들어서 화학 코드와 몇 가지 입력 시약을 얻고 로봇에게 실제 분자를 만들도록 지시하는 건 어떨까요?"
컴퓨터 과학과 인공지능의 아버지인 튜링은 1936년에 범용 튜링 머신의 개념을 제안했습니다. 이 이상적인 기계는 무한한 메모리(무한한 종이 테이프)와 종이 테이프를 따라 앞뒤로 움직이는 스캐너를 갖추고 있으며, 테이프에 인쇄된 내용을 읽고 더 많은 내용을 인쇄합니다. 계산이 시작되기 전에, 기계의 프로그램과 계산에 필요한 데이터가 종이 테이프에 인쇄됩니다. 작업자는 종이 테이프에 저장된 다양한 프로그램을 선택하여 기계가 수학 계산, 워드 프로세싱, 체스 등 다양한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.
크로닌의 견해에 따르면 화학계 역시 자체적인 튜링 머신을 가질 수 있다.그는 이 화학적 튜링 머신이 표준화된 지침을 통해 로봇을 직접 구동하여 실제 분자를 제조할 수 있다고 믿으며, 이를 통해 화학 실험의 한계를 크게 낮추고 복잡한 분자의 합성을 더 효율적이고 대중화할 수 있다고 말합니다.
자동화된 약물 발견을 가능하게 하는 세계 최초의 화학 컴파일러 개발
크로닌은 범용 튜링 머신에 영감을 받아 글래스고 대학에 재학하는 동안 65명으로 구성된 연구팀을 구성했습니다. 이 팀은 연간 예산이 거의 500만 달러였고, 그 중 절반 가량의 자원이 "화학적 튜링 머신" 개발에 투자되었습니다.
그의 비전에 따르면, 시스템은 시약병, 둥근 바닥 플라스크, 여과 및 액체-액체 분리 구성 요소, 회전 증발기, 튜브, 밸브 및 화학 물질을 이동시키는 펌프와 같은 물리적 장비, 관련 소프트웨어 프로그램으로 구성되어야 합니다.
"2013년쯤 무기 재료 건축학 학술 대회에 참석하게 되었는데, 우연히 누군가 3D 프린터로 탁구공을 출력했다는 것을 알게 되었습니다. 저는 그분들이 천재라고 생각했어요. 시험관, 플라스크 등을 3D 프린터로 출력해 보라는 영감을 받았거든요. 그 후 며칠 동안은 엔지니어링 설계자들을 초대해서 펌프나 밸브 같은 관련 장비를 설계하게 했습니다."라고 크로닌은 인터뷰에서 말했습니다.
소프트웨어 측면에서, 크로닌 팀은 XDL을 특정 프로그래밍 언어로 사용하여 세계 최초의 화학 컴파일러인 Chempiler를 개발했습니다.일반적으로 사용되는 컴파일러와 마찬가지로 Chempiler도 원래 언어를 기계가 이해할 수 있는 다른 언어로 변환할 수 있습니다. 즉, 화학 언어를 코드 명령어로 변환할 수 있습니다.
XDL 화학 프로그래밍 언어:
구체적으로 Chempiler는 화학 실험실의 실험 단계, 장비, 재료 등을 자동으로 수집하고, 연구 논문에서 관련 화학 정보를 수집하고, 논문의 모호한 부분을 표시할 수 있습니다. 모든 모호성을 해결한 후,Chempiler는 이러한 화학 정보를 코드로 변환하여 로봇이 정확한 작업을 수행하도록 지시합니다.이 과정에서 AI 기술을 삽입하여 최적의 표적 분자를 선별하고, 수율을 최적화하고, 효율성을 개선하여 완전히 자동화된 설계-제조-테스트-분석 주기를 형성합니다.
Chemify의 자동화 플랫폼은 아마도 사용과 접근성이 가장 쉬울 것입니다. 이는 화학자들이 수세기 동안 사용해 온 비이커와 시험관과 같은 전통적인 도구를 기반으로 하며, 실험을 수행하는 데 있어 배치 기반의 단계별 접근 방식을 따릅니다. 크로닌은 이 시스템이 광범위하게 호환되어 모든 화학 로봇과 함께 사용할 수 있기를 바라고 있습니다.
전통적인 화학 실험실에서는 많은 실험 결과를 재현하기 어려운 경우가 많지만, Chemify의 실험실에서는 상황이 상당히 다릅니다. 이곳의 화학 컴퓨터는 각 단계를 정확하게 수행할 수 있으며, 이러한 표준화된 과정 덕분에 전체 실험 과정이 매우 신뢰할 수 있게 됩니다.
크로닌은 거의 모든 연구실에서 1만 달러 이하로 이런 자동화 시스템을 구축할 수 있다고 지적하지만, 많은 화학자들은 여전히 주저하고 있다. 이 시스템의 가치와 잠재력을 증명하기 위해,크로닌의 팀은 이 플랫폼을 사용하여 디펜히드라민 염산염, 루피나미드, 실데나필을 포함한 여러 중요한 약물을 합성하는 데 성공했습니다.
원본 논문:
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aav2211
케미파이, 미국 시장 진출 임박
현재 이 팀은 유기 약물 합성, 에너지 소재 발견, 나노 소재 발견, 제형 발견 등의 분야에서 운영 가능한 25개의 다양한 로봇 시스템을 보유하고 있으며, 많은 기업의 관심과 협력을 받고 있습니다.
올해 10월, 빌 & 멜린다 게이츠 재단은 결핵과 말라리아 치료를 위한 새로운 약물 개발을 위해 이와 협력했습니다.
이와 관련하여 크로닌은 "결핵과 말라리아는 매년 수백만 명의 생명에 영향을 미칩니다. 빌 & 멜린다 게이츠 재단의 재정 지원을 통해 디지털 화학 기술을 활용하여 새로운 소분자 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다."라고 말했습니다.
다른 회사들도 Chemify의 맞춤형 개인 의약품의 잠재력을 인식하고 있습니다. 올해 1월에는Chemify는 또한 중독성이 없는 오피오이드 진통제, 오피오이드 중독 치료제를 개발하기 위해 Prepaire™ Labs와 협력하고 있습니다.미국 FDA의 요구에 부응하여, 우리는 약물 중독 치료의 공백을 메우는 것을 목표로 합니다.
Prepaire는 딥러닝과 생물학을 통합하여 유전학과 임상 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발하는 약물 발견에 중점을 둔 의료 기술 회사입니다. 두 당사자는 Chemify의 화학 계산 기술과 Prepaire의 약물 개발 플랫폼을 결합하여 더 안전하고 중독성이 없는 진통제 개발을 공동으로 추진할 계획입니다. Prepaire의 공동 창립자인 빈센트 리바스 박사는 "Chemify와의 협력을 통해 당사 플랫폼을 Chemify의 화학 우주 탐사 방법과 통합하여 새로운 화학물질을 확보할 수 있게 되었습니다. 앞으로 이 방법을 진통제뿐 아니라 더 다양한 약물 개발 분야로 확장하고자 합니다."라고 말했습니다.
Prepaire 공식 웹사이트:
또한 2023년에는Chemify는 또한 Dewpoint Therapeutics와 협력하여 종양학 및 신경 퇴행성 질환과 관련된 약물을 개발했습니다.두 당사자는 Chemify의 AI 기술과 자동화 플랫폼을 사용하여 "화학 프로그래밍 언어"를 통해 복잡한 분자를 필요에 따라 설계, 발견하고 합성합니다. Dewpoint의 CEO인 아밋 나스와니는 기대에 부풀어 있습니다. "Chemify는 우리가 최적화하고 있는 화학을 발전시키는 완전히 새로운 길을 제공합니다."
케미파이는 또한 국제 시장을 더욱 확대하기 위한 노력을 계속하고 있습니다. 올해 회사는 케빈 맥고완 박사를 최고상업책임자로 팀에 합류하도록 초대했습니다. 이 업계의 고위 전문가는 박사학위를 취득했습니다. 플로리다 대학에서 화학 학사 학위를, 듀크 대학에서 MBA 학위를, 듀크 대학에서 화학 학사 학위를 취득했습니다. 그는 Blink Health와 Evozyne을 포함한 여러 회사에서 생물제약 성장 부문 부사장과 상업 업무 부문 수석 부사장을 역임했습니다. 크로닌은 믿는다케빈의 합류로 미국 시장에서 회사의 입지가 더욱 강화되고 회사의 추가 개발이 촉진될 것입니다.
AI와 의료의 긴밀한 통합이 일반적인 추세가 될 것입니다.
크로닌의 박사과정 학생 중 한 명은 한때 이렇게 흥분해서 말했습니다. "기계가 항상 모든 단계를 수행하고 있기 때문에 매일 수천 개의 실험을 수행할 수 있습니다." 이 모든 것은 화학과 최첨단 기술(컴퓨터, AI, 로봇 등)을 완벽하게 결합한 플랫폼인 Chemify의 핵심 기술 덕분입니다.
사실, 1990년대 초부터 제약 회사들은 여러 실험을 병렬로 수행할 수 있는 시스템을 설계하려고 시도했지만, 당시 알고리즘과 데이터 품질의 한계로 인해 이는 종종 "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다"는 결과를 낳았습니다. 그리고 지금,인공지능의 급속한 발전과 Chemify의 독특한 자동화 로봇 장비가 결합되면서 약물과 재료를 발견하는 방식이 완전히 바뀌고 있습니다.
구글 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 하사비스는 한때 흥분해서 이렇게 지적한 적이 있다. "인공지능이 인류를 위해 할 첫 번째 일은 수백 가지 질병을 치료하는 것입니다."
AI는 인간의 뇌에 비해 "더 빠르고 더 정확하다"는 자연스러운 장점을 가지고 있으며, 복잡하고 힘든 작업을 효율적으로 완료할 수 있어 약물 연구 개발 분야에서 큰 응용 잠재력을 보여줍니다. 올해 5월, 보스턴 컨설팅 그룹은 100개가 넘는 AI 제약 회사의 임상 파이프라인을 분석한 결과, AI가 발견한 약물 분자의 임상 1상 시험 성공률이 두 배로 증가해 80%-90%에 달하는 것으로 나타났습니다. AI가 점차 약물 연구 개발의 병목 현상을 해소할 것으로 예상됩니다.
공개 데이터에 따르면 2023년 말 현재 AstraZeneca와 Johnson & Johnson과 같은 Fortune 500 대기업을 포함하여 전 세계적으로 800개가 넘는 회사가 AI 제약 분야에 참여하고 있습니다. 전략적 협력이든 지분 투자든 AI는 산업 발전의 핵심 동력이 되었습니다.미래에는 AI와 의료의 긴밀한 통합이 일반적인 추세가 될 것입니다.이는 확실히 의료 산업 전체의 지능적 업그레이드를 촉진할 것입니다. 이러한 변화의 중요성은 기술의 발전뿐만 아니라, 인간의 건강을 개선한다는 아름다운 비전에도 있습니다.
참고문헌:
https://wallstreetcn.com/articles/3714784
https://stcn.com/article/detail/1248297.html
https://bigthink.com/the-well/life-chemistry-aliens/
https://www.youtube.com/watch?v=ZecQ64l-gKM
https://news.qq.com/rain/a/20221215A01QZA00
https://www.chem.gla.ac.uk/cronin/news/digitalization-of-chemistry/
https://cx.wanfangdata.com.cn/cnris/zk_huangxiaoru/20211104/640939288627773440.html
https://www.discovermagazine.com/te