"이 펩타이드, 신약 될까?"…AI 플랫폼 '펩티버스' 등장

특정 펩타이드가 신약으로 개발될 가능성이 있는지 인공지능(AI)이 예측하는 새로운 플랫폼이 공개됐다.

미국 펜실베이니아대 공학응용과학부 연구팀은 22일(현지시간) 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스'를 통해 AI 기반 오픈소스 플랫폼 '펩티버스'(PeptiVerse)를 개발했다고 밝혔다. 펩티버스는 펩타이드의 핵심 화학적·생물학적 특성을 예측해 신약 후보물질로서의 가치를 평가한다.

펩타이드는 아미노산 서열로 구성된 물질로, 최근 비만 치료제로 널리 쓰이는 GLP-1 계열 약물의 성공으로 의학적 잠재력이 입증됐다. 펩티버스는 특정 펩타이드의 용해도, 세포 투과성, 독성, 체내 지속성 등 신약 개발의 성패를 좌우하는 핵심 속성을 예측한다.

프라남 채터지 생명공학·컴퓨터정보과학 조교수는 "신약 개발에서 최악의 결과 중 하나는 유망해 보였던 분자가 실제 약물이 될 수 없다는 사실을 너무 늦게 발견하는 것"이라며 "펩티버스는 연구자들이 후보 약물을 합성하고 테스트하는 데 시간과 자원을 투자하기 전, 성공 여부를 가늠할 핵심 속성들을 조기에 확인할 수 있게 해준다"고 설명했다.

기존에도 펩타이드의 특성을 예측하는 도구는 있었지만, 특정 종류의 펩타이드나 제한된 특성에만 초점을 맞추는 경우가 많았다. 펩티버스는 여러 예측 기능을 하나의 오픈소스 플랫폼에 통합해 일반 펩타이드는 물론, 약효를 높이기 위해 화학적으로 변형된 펩타이드까지 평가할 수 있다.

연구팀은 펩티버스를 구축하기 위해 여러 연구에 흩어져 있던 데이터들을 수집하고 표준화했다. 논문의 제1 저자인 이누오 장 박사후연구원은 "펩티버스가 하나의 툴킷처럼 작동하길 원했다"며 "각 예측 변수를 분리하지 않고 새로운 데이터와 모델이 추가될 때마다 성장할 수 있는 플랫폼에 통합했다"고 말했다.

특히 펩티버스는 코딩 지식이 없는 연구자도 쉽게 사용할 수 있도록 웹 인터페이스를 제공한다. 사용자가 펩타이드 서열을 입력하고 원하는 속성을 선택하면 시각적인 대시보드를 통해 예측 결과를 바로 확인할 수 있다.

이 플랫폼은 유망 후보물질을 선별하는 스크리닝 도구로 즉시 활용될 수 있다. 더 나아가 완전히 새로운 펩타이드를 제안하는 생성형 AI 도구와 결합해 신약 설계 과정 자체를 혁신할 잠재력도 지닌다. 연구팀은 이미 펩티버스의 예측 기능을 활용해 치료 특성을 가진 펩타이드를 설계하는 '펩튠'(PepTune) 등의 기술을 개발한 바 있다.

채터지 교수는 "펩티버스는 완성된 것이 아니다"라며 "더 많은 데이터가 쌓일수록 모델은 더욱 정교해질 것이며, 다른 연구자들이 이 지도를 확장해 새롭고 더 나은 펩타이드 약물 탐색을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있도록 구축했다"고 강조했다.