KRICT 온새미로

* 온새미로는 ‘있는 그대로, 자연 그대로’라는 뜻의 순우리말입니다.

코딩 못해도 손쉽게 활용 가능한 화학 분야

인공지능 플랫폼 'ChemAi' 서비스 출시

화학플랫폼연구본부

* 온새미로는 ‘있는 그대로, 자연

ChemAI의 웹페이지 화면

화학연 신약기반기술연구센터 이창훈 박사 연구팀과 울산과학기술원(총장 이용훈) 이세민 교수 연구팀이 대장암에 대한 저분자 기반 ’항암면역치료제 후보물질‘의 적용 기술을 개발하였다. 항체 기반 치료제와 차별화된, 새로운 저분자 기반 항암면역치료제 후보물질만의 고유한 작용기전을 발견함에 따라 대장암 치료제 개발을 위한 핵심 실마리를 찾게 되었다. 최근 ’항암면역치료제‘가 피부암, 폐암 및 간암 등 다양한 암에 뛰어난 임상효과, 즉 면역력 증강을 통한 뛰어난 암 치료 효능이 있는 것으로 알려져, 혁신적 치료법으로 큰 관심을 받고 있다.

따라서, 전세계적으로 항암면역치료제를 다양한 암종으로 확장하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 현재까지 임상에서 사용 허가된 항암면역치료제는 모두 항체기반의 치료제로, 다양한 암종에 적용하기 쉽지 않고 복약이 어렵다는 점 등의 많은 한계점을 가지고 있다.

이에 연구팀은 암세포 성장 촉진 단백질인 ’엑토-5’-뉴클레오 티다제‘의 활성을 저해하는 저분자 기반 항암면역치료제 후보물질의 적용기술을 개발하였다. 엑토-5’-뉴클레오 티다제는 체내 암세포 및 종양 내 면역세포에서 증가하는 단백질이다.

이번 연구에서 기존 항체치료제가 종양 내에서 면역기능이 떨어진 ‘T세포’의 수를 줄이는 것이 주요 작용기전인 반면, 저분자 기반의 ’엑토-5’-뉴클레오티다제 억제물질‘은 종양 내 ‘T세포’가 암세포를 잘 사멸시킬 수 있도록 다시 활성화시키는 것이 주요 작용기전임을 발견하게 되었다. T세포는 중요한 면역세포의 일종으로, 종양 내 주변 면역세포들의 면역활성을 떨어뜨리는 ‘조절 T세포’와 종양 내 다양한 인자들로 인하여 면역기능이 떨어진 ‘소진 T세포’를 포함하는 개념이다.

이러한 기존 항체치료제와 차별화된 독특한 작용 기전을 통해 여러 가지 암종에 대한 적응증 확장이 가능하고, 기존 항체치료제 등과의 다양한 병용요법 적용 등의 방식으로 항암면역치료 효과를 대폭향상시킬 수 있다. 또한 먹는 방식으로 복용하여 편의성을 향상시키는 장점이 있다.

화학연 화학데이터기반연구센터가 사용자의 데이터를 자유롭게 활용하여 인공지능을 연구에 활용할 수 있는 웹기반 인공지능 플랫폼 ‘ChemAI’를 구축하였다. 이에 따라 인공지능에 대한 경험이 전혀 없는 연구자도 ‘ChemAI’를 통해 자신의 연구데이터를 활용하여 컴퓨터 코딩 없이 인공지능 연구를 수행할 수 있게 되었다. 본 서비스는 8월 30일부터 ‘ChemAI’ 웹사이트(www.ai.chemdx.org)를 통해 시범서비스를 시작했다.

‘ChemAI’는 화학데이터에 특화된 인공지능 플랫폼으로, 플랫폼을 통해 인공지능 알고리즘에 화학데이터들의 상호 관계를 학습시키고, 이를 통해 가상의 화합물의 화학적 특성을 예측하는 모델을 만들수 있다. 이러한 인공지능 모델은 미지의 화합물에 대해 실험적인 합성이나 분석 없이 화합물의 특성을 예측할 수 있게 한다. 특히 ‘ChemAI’는 화학분야의 데이터에서 주로 사용되는 화합물의 조성, 분자구조, 결정구조 등의 사용자의 데이터를 웹사이트에서 사용자가 직접 업로드하여 편하고 쉽게 사용하도록 구성되어 있다.

화학데이터에 인공지능을 적용하기 위해서는 화합물을 이루는 원소의 특성이나 화합물의 구조 정보처리를 위한 코딩이 필수적이다. 따라서 어려운 코딩 문제로 인공지능을 연구에 활용하지 못하는 경우가 많았다. 하지만, ‘ChemAI’틀 통해 컴퓨터 코딩없이 사용자가 자신의 데이터를 자유롭게 활용하여 쉽게 인공지능 예측 모델을 만들 수 있게 되었다. 또한 ‘ChemAI’에서 제공되어 있는 16개의 인공지능 알고리즘을 활용하여 사용자의 데이터 특성(화합물 조성, 분자구조, 결정구조, 이미지 등)에 따라 적절한 인공지능 알고리즘을 자동으로 추천해 주는 기능을 가지고 있어, 맨 처음 인공지능을 활용하는 사용자들에게 가이드라인을 제공하고 있다.

이와 함께 코딩 문제와 더불어 인공지능을 처음 접하는 연구자들에게 중요하면서도 어려운 하이퍼파라메터 최적화 문제를 돕기 위해, 본 플랫폼에서는 인공지능 알고리즘에 따른 하이퍼파라메터 최적화를 자동으로 수행하여 인공지능 모델을 만들어 주는 기능을 탑재하였다. 이를 통해 알고리즘에 대한 깊은 이해 없이도 쉽게 인공지능 예측 모델을 만들 수 있는 환경을 제공한다. 하이퍼파라메타는 인공지능 알고리즘을 구성하기 위한 설정값으로 이를 최적화하여 인공지능 예측 성능을 극대화할 수 있다. 한편 ‘ChemAI’에서 제공하는 인공지능 알고리즘 중에는 연구센터에서 자체 개발한 ‘DopNet(도프넷)’ 알고리즘을 포함하고 있다. ‘DopNet’ 알고리즘은 화학적으로 도핑된 소재의 물성 예측에 특화된 인공지능 알고리즘으로, 개발 및 응용연구 결과는 계산 재료 분야의 권위있는 학술지인 ‘npjComputational Materials’ 저널(IF=12.4)에 발표되어 그 성과의 우수성을 인정받았다.

화학연 이미혜 원장은 “ChemAI는 국내에서 최초로 공개되는 화학분야에 특화된 인공지능 플랫폼”이라며 “산·학·연 연구자들에게 인공지능 활용의 문턱을 낮추어 연구데이터를 활용한 인공지능 연구를 활성화 시키는 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다“고 말했다.

연구센터에서는 향후에도 화학분야에 특화된 인공지능 알고리즘 개발 및 응용의 지속적인 연구를 통해 ‘ChemAI’에 새로운 기술을 탑재하여 플랫폼의 성능을 고도화할 예정이다. ‘ChemAI’ 플랫폼 활용에 대한 시연은 ‘ChemAI’에서 동영상으로 제공되고 있으며, 유튜브 ‘Data-KRICT’ 채널의 ‘ChemAI 소개’로 쉽게 찾아볼 수 있는 동영상을 제공하고 있다. 이번 연구는 화학연 주요사업 지원으로 수행되었다.