우리 대학 약학과 최지원 교수가 2023년도 과기정통부 하반기 개인기초연구(중견연구) 신규과제에 최종 선정되어 2023년 09월부터 2028년 2월까지 4년 6개월에 걸쳐 해당과제를 수행하게 된다.

본 연구 신약개발은 FDA 허가에 소요되는 임상기간도 평균 10년이상의 많은 시간 뿐만 아니라 비용이 소요되는 분야이다. 인공지능은 연구개발 프로세스를 최적화 및 개발 가속화를 통해 초기 약물 후보군 발견에 필요한 시간과 비용을 최소화 하기 위함이다.

암특이적 PPI 표적은 수천종으로 예상하지만 단백질 분석 기술 없이는 대부분의 PPI표적에 접근이 불가능하여 현재 진행되는 연구개발 과제는 구조가 알려진 극히 일부 PPI표적에만 몰두하고 있는 것이 현실임. CADD기술을 활용한 딥러닝기반 단백질 상호작용 약물개발을 통해 PPI표적의 타겟발굴, 구조예측, 활성 빅데이터 플랫폼 구축 그리고 딥러닝 기반 예측모델을 통해 단백질간 상호작용 조절 선도물질(3종)을 발굴하고자한다.

이러한 연구가 성공적으로 수행된다면 인공지능기반 PPI 표적 약물개발에 중요한 이정표 제시 및 선제적 특허 확보 그리고 다양한 PPI 표적 타겟발굴 및 신약개발을 가속화 시킬 잠재력과 시장성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.