테라젠이텍스 “코로나19 치료제 후보물질 발굴 성공”

▲코로나19 치료제 후보물질 발굴에 사용된 바인딩 예측 기술 시연 장면 (사진제공=테라젠이텍스)

테라젠이텍스는 자체 인공지능(AI) 신약개발 플랫폼기술 및 유전체 분석 기술을 활용해 코로나19 치료제 후보물질 발굴에 성공했다고 17일 밝혔다.

테라젠이텍스는 최근 미국 식품의약국(FDA)의 품목허가 승인 약물 1880종을 대상으로 신약재창출(Drug Repositioning) 선별 연구를 실시, 5종의 치료제 후보물질을 발굴했다. 이번 코로나19 치료제 후보물질 발굴은 지금까지의 유사 연구가 사스(SARS)나 메르스(MERS) 바이러스의 단백질 구조를 주로 활용한 것과 달리 자체 코로나19 염기서열 분석(시퀀싱)을 통해 정확성과 개발 성공 가능성을 높인 것이 특징이다.

실제로 테라젠이텍스가 1차 획득한 후보물질 중에는 현재 코로나19 치료제로 임상시험 중인 클로로퀸, 렘데시비르, 리바비린, 파비피라비르 등의 약물이 상위에 올라 이번 연구의 신뢰도를 방증했다. 이들 약물은 최종 후보물질에 선정되지는 않았다.

최종 후보물질에는 호흡기질환 치료제와 심혈관질환 치료제 등이 상위권에 포함됐다. 호흡기질환 치료제는 항바이러스 효과와 함께 증상 완화를 기대할 수 있고, 심혈관질환 치료제의 경우 심혈관계 기저질환자의 치료에 적용할 수 있을 것으로 테라젠이텍스 측은 전망했다.

이번 연구에 앞서 테라젠이텍스는 코로나 바이러스의 작용 기전을 분석해 2개의 단백질 타깃을 선정했다. 먼저 단일나선(Single strand) RNA의 복제와 번역을 통해 바이러스가 증식하는 것과 관련된 ‘ORF1ab’ 단백질 가수분해효소(Main proteinase)를 선정하고, 바이러스의 체내 침투와 관련해 ‘스파이크 단백질(Spike Protein)’을 타깃으로 추가했다. 이를 바탕으로 최신의 분자 결합(Molecular Docking) 분석법과 딥러닝(Deep Learning) 기반의 결합 예측 프로그램을 적용해 단백질과 화합물 간의‘바인딩 예측(친화력을 수치화하는 분석 방식)’을 실시, 이 같은 결과를 얻었다.

앞으로 테라젠이텍스는 획득한 후보물질을 대상으로 공신력 있는 연구기관과 약물 효력시험을 진행하는 한편, 12종의 추가 타깃 단백질에 대한 버추얼스크리닝(Virtual screening)을 통해 후보물질을 추가 발굴할 예정이다. 검증된 약물에 대해서는 조기허가를 목표로 식품의약품안전처에 임상시험 계획 승인을 신청한다는 방침이다.

오용호 테라젠이텍스 신약개발센터장은 “이번 연구 성과를 바탕으로 조기 상용화가 가능한 코로나19 치료제 개발에 적극 나서는 한편, 바이러스 감염질환에 대한 자체 유전체 데이터베이스를 구축해 향후 다른 바이러스치료제 개발에도 활용할 것”이라고 말했다.