이경열 쓰리빌리언 CSO "AI로 신약 후보물질 5종 발굴...빅파마와 공동연구 본격화"

[이데일리 김승권 기자] "구글이나 메타의 희귀질환분석 AI를 압도하는 모델로 이미 국제 대회에서 검증이 됐다고 생각한다. 현재 인공지능(AI)으로 이미 10개 혁신신약 후보군을 확보했고 이 중 5종은 협력 임상시험수탁기관(CRO)과 히트(Hit)·리드(Lead) 단계에서 실험 검증을 진행하고 있다. 신약개발 기간이 획기적으로 단축되고 있고 글로벌 제약사와 공동 연구도 본격 논의할 계획이다. "



쓰리빌리언(394800)이 진단을 넘어 혁신신약 개발 기업으로의 성공적인 체질 개선을 알렸다. 이경열 쓰리빌리언 최고과학책임자(CSO, 박사)는 이데일리와의 인터뷰에서 AI 기반 신약 개발의 구체적인 성과와 글로벌 확장 전략을 공개했다.

쓰리빌리언은 독보적인 희귀질환 진단 데이터를 무기로 AI 신약 개발 플랫폼 기업으로서의 입지를 굳히고 있다. 쓰리빌리언은 올해 상반기 중 핵심 기술 논문을 공개하고 올해부터 글로벌 빅파마와 공동 연구 및 기술 이전(L/O)을 본격화한다.

이경열 쓰리빌리언 최고과학책임자(CSO, 박사)가 팜이데일리와의 인터뷰에서 자사 AI 경쟁력에 대해 설명하고 있다. (사진=쓰리빌리언)

◇신약 개발 사업 확장 핵심, 테이터·기술 수직적 통합



쓰리빌리언이 진단 영역에서 신약 개발로 사업을 확장하는 핵심 배경에는 데이터와 기술의 수직적 통합이 있다.

쓰리빌리언은 희귀 유전질환 진단 사업을 영위하며 변이 수 기준 1500억 개 이상의 환자 유전체 데이터와 30만건 이상의 환자 증상 정보를 축적했다.

이는 단순한 공공 데이터(Public Data)가 아니라 질병과 유전 변이 간의 명확한 인과관계가 규명된 고품질 데이터이기도 하다. 금창원 대표 역시 앞선 인터뷰들을 통해 "방대한 진단 데이터를 기반으로 AI 모델을 고도화해 연구 가장 앞단인 타깃 발굴부터 스크리닝까지 혁신할 수 있다"고 강조했다.

이경열 CSO는 "쓰리빌리언의 궁극적인 목표는 진단을 넘어 환자의 생명을 살리는 치료제까지 개발하는 것"이라며 "희귀질환은 시장성 문제나 타겟 불명확성으로 인해 개발이 더디다. 하지만 쓰리빌리언이 보유한 데이터와 AI 기술로 타겟을 직접 발굴하고 약물 설계까지 수직 계열화해 이 문제를 해결하고자 한다"고 설명했다.

특히 쓰리빌리언은 합성 성공률 95% 이상, 월 50개 이상 신규 화합물 생성 속도를 유지하고 있다. 그는 “AI가 디자인한 화합물은 모두 실험실에서 실제 합성에 성공했다"며 "단순히 생성하는 것이 아니라 실험 가능한 수준의 구조로 설계된다는 게 중요한 차이”라고 강조했다.

쓰리빌리언은 난치성 타겟(Undruggable Target) 공략에 집중한다는 방침이다. 기존 기술로는 접근이 어려워 치료제가 없던 영역에서 AI를 통해 새로운 약물 활성 위치(drug active site)를 찾아내고 약물을 설계한다. 이는 이미 알려진 데이터를 학습해 경쟁하는 타 AI 기업들과 차별화되는 지점이기도 하다.

쓰리빌리언 AI 연구팀이 미국 보스턴에서 열린 ‘CAGI7’ 컨퍼런스에서 FGFR 변이 기능 예측 챌린지 최우수팀으로 선정돼 기술적 성과를 발표하고 있는 모습 (사진=쓰리빌리언)

◇가장 큰 무기 글로벌 최고 수준의 변이 해석 능력



쓰리빌리언의 가장 큰 무기로 글로벌 최고 수준의 '변이 해석 능력'이 꼽힌다. 이는 지난해 12월 열린 국제 인공지능 경진대회 'CAGI7' 우승을 통해 객관적으로 입증됐다.

이 대회에서 쓰리빌리언의 AI 모델은 구글 딥마인드의 알파미스센스(AlphaMissense)나 메타의 ESM1-v보다 정교한 예측 능력을 보여줬다. 특히 신약 개발에 치명적인 기능 획득(Gain of Function)과 기능 상실(Loss of Function) 변이를 구분해내는 데 성공했다.

이 CSO는 "구글이나 메타 모델은 변이의 병원성 유무는 판별한다. 하지만 그 변이가 기능을 과활성화시키는지(암 유발 등) 혹은 기능을 잃게 만드는지를 명확히 구분하지 못했다"며 "반면 우리 모델은 이를 정확히 구분해 냈다. 이는 약물을 처방할 때 억제제를 쓸지, 활성제를 쓸지 결정하는 신약 개발의 핵심 키(Key)"라고 강조했다.

환각 현상 제어 기술도 강점으로 여겨진다. 최근 알파폴드3 등 생성형 AI 모델들이 실제로는 결합하지 않는 물질을 결합한다고 예측하는 위양성(False Positive) 문제가 AI업계의 화두로 떠올랐다.

쓰리빌리언은 자체 플랫폼 민트(MIN-T)를 통해 물리화학적 필터링과 AI 엔지니어링을 결합해 이러한 위양성률을 획기적으로 낮췄다. 실제 AI가 디자인한 화합물의 합성 성공률은 거의 100%에 가까우며 약물성 최적화 단계에서도 높은 효율을 보이고 있다.

현재 쓰리빌리언은 확보된 10여 개의 신약 후보군 중 5종에 대해 실험 검증을 진행하고 있다. 쓰리빌리언은 연내 파이프라인을 최대 15개까지 확대할 계획이다.

이 CSO는 "올해 상반기 중 타겟 발굴 및 물질 디자인 관련 기술 논문을 발표하고 오는 6월 바이오USA를 기점으로 글로벌 제약사들과의 파트너십 논의를 구체화할 것"이라며 "쓰리빌리언은 단순한 플랫폼 제공을 넘어 실제 치료제를 공동 개발하거나 기술 이전하는 성과를 만들어내겠다"고 자신감을 내비쳤다.