인간처럼 창의적 사고를 할 수 있는 인공지능 영역으로 진화 글로벌 신약개발을 위한 각국의 바이오 분야 투자가 뜨겁다.

이에 따라 효율적 신약개발을 위해 활용되는 첨단과학기술에 대한 관심도 높아지고 있다.

가장 대표적인 것이 1990년대 이후 컴퓨터 성능의 급속한 발전과 더불어 도입된 '분자설계기술'이다.

이 분자설계기술은 신약개발 전 과정에서 큰 역할을 하고 있다.

신약개발 과정은 질병의 원인에 관련된 유전자 및 단백질(질병표적물질)을 찾아내고 그 표적물질에 작용하는 또 다른 물질(약물:저분자화합물)을 찾아내는 과정이다.

이는 크게 연구 단계와, 전임상~임상 실험기간을 거쳐 신약으로 승인을 받고 제품화 및 판매에 이르는 개발단계로 나뉜다.

연구단계에서의 분자설계기술은 신약으로서의 가능성을 갖는 화합물들을 설계함으로써 신약개발의 비용과 시간을 줄이는 데 기여하고 있다.

컴퓨터 기반의 분자설계기술은 신약개발을 위한 표적 물질들(단백질 DNA RNA 등)과 표적물질에 작용하는 약물 후보 화합물을 눈으로 볼 수 있도록 보여준다.

또 약물이 작용하는 중요한 자리(활성자리)를 밝혀주며 어떤 작용에 의해 약물이 효과를 나타낼 수 있는지를 계산해 예측한다.

이를 통해 실험자들에게 화합물 합성을 위한 아이디어를 제공하거나, 혹은 독창적으로 설계된 화합물 구조를 제공하기도 한다.

이때 주로 사용되는 방법은 크게 표적물질의 구조를 아는 경우와 그렇지 못한 경우로 나뉜다.

전자를 '표적단백질기반 분자설계'라 부르고, 후자를 '리간드(단백질에 작용하는 저분자화합물)기반 분자설계'라 부른다.

연구단계 초기에는 이들 정보를 바탕으로 한 가상 탐색방법을 통해 효율적이고 신속하게 초기 유효물질을 도출할 수가 있다.

분자설계기술은 무작위적이고 직관적인 화합물 합성을 통해 신약을 개발하려던 기존 방법을 획기적으로 개선했다.

즉 분자수준의 상호작용을 가상공간에서 미리 살펴봄으로써 합리적 화합물 설계가 가능해졌기 때문이다.

또 화학 · 생물정보학을 활용한 분자설계기술은 다량의 실험데이터 분석을 통해 약물로서 가능성을 가진 화합물들의 물리화학적 성질(용해도 막투과도 이온화도 친소수성 등)을 실험을 거치지 않고서도 정확하게 예측할 수 있도록 도와준다.

이와 함께 약으로서 우리 몸에 들어가 원하는 작용지점까지 흡수될 것인지, 체내에서 분포는 적합한지, 인체에 흡수된 약물은 배설이 잘 되는지, 몸속에 존재하는 다른 물질들이나 반응에 의해 대사가 될 것인지 등에 대한 약동력적 성질들과 인체에 해로운 독성은 없는지도 파악이 가능하다.

이를 '인실리코 예측 기술(in silico prediction technology)'이라 부른다.

지구상에 이론적으로 존재할 수 있는 저분자화합물의 수는 1000여개 정도로 알려져 있다.

그러나 최근에는 고효율 합성기술을 통해 단기간 내 수십만개의 화합물 합성이 가능해졌다.

또 고효율 약물검색기술을 통한 생물학적 활성 검증으로 단시간에 많은 데이터를 확보할 수 있는 첨단기술들이 신약개발 과정에 적용되고 있다.