Drug Discovery

신약개발 초기단계 가속화 솔루션

vitalcare hero

효율적인 신약개발을 위한

인공지능 기반
신약개발 가속화 솔루션

인공지능에 생화학 및 화학적 요소를 결합하여
신약개발 각 단계를
가속화시킬 수 있는 최선의 방법을 제안합니다

1

Target Identification

2

Hit Discovery

3

Lead Optimization

4

Synthesis Planning

신약개발 초기 프로세스 전 단계 가속화

WHY IS IT IMPORTANT

신약이 출시되기까지 평균적으로 10년의 기간과 1조원 비용이 요구됩니다.
그렇기에, 거대 자본과 시설이 없다면 개발 자체를 진행하기 어려운 상황이며,
막대한 시간과 비용을 투자하여 신약개발을 시도하더라도 수 많은 단계를 거치며
누적된 실패로 인해 경제적/시간적 손실을 겪을 수 있습니다.

이에 인공지능 기술을 신약 개발 과정에 도입하며 기존 프로세스의 단점을 극복하고
개발 주기를 단축시키고자 하는 시도가 이루어지고 있지만,
데이터 부족 및 부적절한 인공지능 알고리즘 적용이 야기하는 성능 저하 문제로 인해,
방법론의 정확도 및 신뢰도에 한계가 존재합니다.

What We Do

신약개발 각 프로세스에
가장 적합한 솔루션들로
후보 물질 발굴과정을 효율화합니다.

AITRICS의 Drug Discovery 솔루션은 후보 물질을 탐색하는 초기 단계에서
표적에 대한 이해, 약물의 유효성 및 독성, 합성 비용 등을 고려하여,
실험 검증 단계에서의 시간과 비용을 단축시킵니다.

베이지안 통계분석을 통해 데이터가 부족한 상황에서 발생하는 신뢰도 문제를
개선하였으며, 인공지능 기술에 화학 및 생물학적 전문지식을 접목하여
더욱 합리적인 가상탐색을 수행할 수 있습니다.

표적 및 MoA 발굴
단백질-화합물 상호작용 예측
ADME/T 예측
화합물 합성 경로 및 비용 추산

How It Works

FEATURE - 01

정확도 및 신뢰도 향상

Bayesian 모델을 적용하여 정확한 확률값을 추정함으로써, 실제로는 ‘음성’ 결과가 나왔음에도 ‘양성’으로 결과가 잘못 도출되는 False Positive(거짓 양성) 현상을 방지합니다. 이를 통해 정확도 및 신뢰도가 향상된 예측이 가능합니다.

FEATURE - 02

화학적으로 합리적인 분자구조 설계

약물 효과가 있는 초기 구조(Scaffold)에 독성, 생체 활성 여부, 단백질-리간드 상호작용 점수 등을 고려하여 작용기를 부착하는 생성 모델을 적용했습니다. 이처럼 의약화학 전문가를 모방하여 화합물을 디자인하는 인공지능 기술을 적용하여, 화학적으로 합리적인 최적의 후보군 구조를 설계합니다.

FEATURE - 03

화학과 AI의 시너지를 통한 정확도 향상

기존의 도킹 방법과 단백질-화합물의 유효 상호작용을 추가적으로 고려하는 PharmacoInteraction(PI) 모델링 방법을 함께 적용하여 유효한 약물의 발굴 성공률을 상승시킵니다. 이를 통해 가상탐색의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

FEATURE - 04

효율적인 약물 합성 방법

실험 검증 단계에서 화합물 합성은 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 후보물질을 합성하기 위해 필요한 반응물의 구조, 구매가능 여부 및 비용을 함께 제시하여, 시간과 비용을 절감하고 실험 검증 과정의 효율성을 극대화 시킵니다.

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Drug Discovery Solution