뉴패러다임인베스트먼트, AI 신약개발 플랫폼 ‘에임블’ 시드 투자

입력 2020-12-11 09:46
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▲(왼쪽부터) 뉴패러다임인베스트먼트 배상승 공동대표, 에임블 이충기 CTO, 김현진 대표, 이창우 CSO, 뉴패러다임인베스트먼트 박제현 공동대표가 사진 촬영을 하고 있다.  (출처=뉴패러다임인베스트먼트)
▲(왼쪽부터) 뉴패러다임인베스트먼트 배상승 공동대표, 에임블 이충기 CTO, 김현진 대표, 이창우 CSO, 뉴패러다임인베스트먼트 박제현 공동대표가 사진 촬영을 하고 있다. (출처=뉴패러다임인베스트먼트)

TS인베스트먼트 계열사인 뉴패러다임인베스트먼트가 AI 신약 개발기업 ‘에임블’에 시드 투자했다고 11일 밝혔다.

에임블은 올해 5월 설립된 인공지능(AI) 신약개발 플랫폼 전문 스타트업이다. 물리학, 화학 기반의 인공지능(AI)을 활용한 신약후보 물질 발굴과 개발 사업을 전개하고 있다. 단백질-화합물 결합구조, 결합력 등의 다양한 데이터를 활용해 AI 기반 결합력과 독성 예측 플랫폼을 활용한 자체 개발 솔루션을 보유 중이다.

AI 신약 플랫폼은 양자계산, 분자동역학 기술로 구축한 물리학 기반의 데이터베이스를 토대로 한다. 여기에 AI 딥러닝 알고리즘이 합쳐진 ‘구조기반 신약개발 플랫폼’ 핵심기술을 갖고 있다.

초기 정확한 약물 표적 발굴이 신약개발의 성패를 좌우한다. 물리, 화학 기반 기술에 오랜 경험을 가진 에임블의 R&D팀은 분자동역학, 양자계산을 통한 양질의 데이터를 확보했다. 더욱 정확한 AI 기반의 핵심 후보물질 개발이 가능할 것으로 보인다.

에임블 김현진 대표는 “신약후보 물질 중 30% 이상이 독성 때문에 임상에 실패한다”며 “에임블의 독성예측 기술인 ‘데이터 엔지니어링’ 기술과 ‘다중 작업 학습’ 솔루션을 도입하면 전임상과 임상의 실패율을 대폭 줄이고 신규 약물 후보물질 도출의 정확도를 높일 수 있다”고 전했다.

이어 “자체 개발한 약물 결합력 예측 솔루션에 분자동역학 시뮬레이션 기술을 도입해 단백질과 화합물을 원자 단위의 모델로 표현함으로써 정확, 신속하게 물질들의 결합 구조와 결합력을 예측할 수 있다”고 밝혔다.

김현진 대표는 서울대학교 물리학과 박사 출신이다. 서울대학교 이론 물리연구소의 선임연구원으로 현재 활동 중으로 분자동역학, 머신러닝 관련 전문가이기도 하다. CTO를 맡은 이충기 박사와 CSO 이창우 박사 등 모두 서울대 물리학과 박사 출신으로 구성돼 있다.

에임블의 물리화학 기반 AI 신약개발기술을 통해 초기 단계인 약물 후보물질 도출에 걸리는 통상 2~5년이지만 이 기간을 1~2년으로 줄이고, 약물 검증, 전/임상 기간인 6~15년을 3~5년으로 대폭 줄일 수 있다.

현재 이 분야에는 올해 나스닥에 상장한 물리학 기반 소프트웨어 플랫폼 미국 기업 ‘슈뢰딩거사’(Schrödinger)가 약 5조5000억 원 시총으로 선두를 달리고 있다. 전세계 신약 후보물질 도출 시장은 약 12조 원으로 2025년까지 약 21조 규모로 급성장할 전망이다.

뉴패러다임인베스트먼트 박제현 대표는 “에임블은 슈뢰딩거사보다 속도가 빠르다”라며 “기존 신약개발의 한계를 뛰어넘는 에임블의 핵심기술로 신약후보 물질 도출 시간을 단축하고 신약개발 혁신을 이끌 것으로 확신하여 투자하게 됐다”고 말했다.

박 대표는 “지금까지 약 30여 개 스타트업에 투자했는데, 내년에도 계속해서 AI(인공지능), 빅데이터, 헬스케어, 푸드테크, O2O 플랫폼 기업에 집중해서 투자하겠다”고 덧붙였다.

한편 에임블 측은 “물리학, 화학 등의 기초 과학 분야의 지식을 토대로 AI 기반 후보물질 발굴 플랫폼 ‘에임블’(가칭)을 활용하면 제약, 의료산업 등 신약개발 과정의 비효율성 문제를 개선할 수 있다”며 “정확성을 높여 임상 과정의 시간과 비용을 대폭 줄이고 전 신약개발 과정의 생산 효율성을 극대화할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

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