인공지능(AI) 기반 분자 언어모델 활용 화학물질 경구 독성을 예측한 연구 논문.(사진=신테카바이오)

[이데일리 송영두 기자] AI 신약개발 기업 신테카바이오(226330)는 인공지능(AI) 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 경구 독성을 예측한 연구 논문이 스위스 소재 국제 SCI 학술지 Frontiers in Oncology에 게재됐다고 23일 밝혔다.

이번 연구는 정종선 대표와 Tanuj Sharma, Peter Sona 연구원이 공동으로 수행했으며, AI 기반 분자 언어모델을 통해 화학물질의 독성을 사전에 예측하고 이를 발암 위험 평가에 활용할 수 있는 가능성을 제시한 것이 핵심이다. 특히 기존 독성 평가가 실험 중심으로 진행되며 시간과 비용이 많이 소요된다는 한계를 보완할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

연구팀은 180만 개 이상의 화학 구조 데이터를 기반으로 사전 학습한 AI 모델 ‘ChemModernBERT’를 개발하고, 이를 활용해 다양한 화합물의 경구 독성을 예측하는 모델을 구축했다. 해당 모델은 대규모 화학 데이터를 바탕으로 복잡한 분자 구조를 학습할 수 있어 기존 방식 대비 차별화된 경쟁력을 확보했다는 설명이다.

실제 성능 평가에서도 ChemModernBERT는 기존 독성 예측 모델인 ChemBERT, ChemProp, 앙상블 모델과 비교해 동일한 외부 테스트 기준에서 가장 높은 성능 개선을 보였다. 평균절대오차(MAE)는 내부 테스트 0.390, 외부 테스트 0.393을 기록했으며, 실험값과의 상관계수(R)는 0.72로 나타나 다양한 화학 물질에 대해 안정적인 예측력을 입증했다.

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

정종선 대표는 “이번 연구는 AI 기반 분자 언어모델을 활용해 독성 예측 정확도를 높이고, 이를 발암성 및 화학물질 안전성 평가에 적용할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 관련 기술을 지속적으로 고도화해 신약개발과 화학 안전성 평가 분야 전반으로 활용 범위를 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.