AI 기반 신약후보물질 발굴 기업

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AI 기반 신약후보물질 발굴 기업

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1) GSK (GlaxoSmithKline;글락소스미스클라인;영국)

2) Atomwise (아톰와이즈;미국)

3) Numerate (뉴머레이트;미국)

4) Johnson & Johnson (존슨앤드존슨;미국)

5) Just Biotherapeutics (미국)

6) e-Therapeutics (영국)

7) Cloud Pharmaceuticals (미국)

8) Berg (미국)

9) Recursion Pharmaceuticals (미국)

10) Accutar Biotech (미국)

1. GSK (GlaxoSmithKline;글락소스미스클라인;영국)

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: 제약사 보유 데이터 및 Public DB 데이터를 통합하여 신약 후보 물질 발굴

: Biogene/EMBL-EBI/GSK/Sanger/Takeda 등의 13개의 DB에 기반하여, 유전체와 질환의 관계를 규명한 Open Targets DB 개발

: 제약사 보유 데이터 및 Open Targets DB 기반의 Semi-supervised learning으로, 신규 약물 후보 마커 발굴

: https://www.gsk.com/

2. Atomwise (아톰와이즈;미국)

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: 딥러닝 기술로 분자들의 화학/생물학적 반응을 예측하여, 주요 질병에 대한 치료 신약을 동정할 수 있는 아톰넷(AtomNet) 개발

: 아톰넷을 통해, 단지 하루 만에 에볼라에 효과적인 신약후보 2개 발굴

: 아톰넷은 하루 백만 개 이상의 화합물을 시뮬레이션하고, 천만 가지 화합물을 조합 및 테스트함

: https://www.atomwise.com/

3. Numerate (뉴머레이트;미국)

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: ADME(Absorption/Distribution/Metabolism/Excretion)와 약물 독성을 예측하는 모델 개발 플랫폼 제공

: 약물의 3D shape와 Electrostatics을 통해 약물 효과를 DNN 모델링

: 독성을 예측하고 관련된 패스웨이/메타정보를 제공

: http://www.numerate.com/

4. Johnson & Johnson (존슨앤드존슨;미국)

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: 약물 화학 구조 데이터 및 Cell line 약물 반응 screening 데이터를 통합하여 인풋 데이터로 사용

: Compound의 용량별 assay 데이터 기반의 multi-task learning을 통해, 신약 후보 Compound 발굴

: 모든 Compound assay 데이터와 Cell line 약물 반응 microscopy 이미지를 통합

: https://www.jnj.com/

5. Just Biotherapeutics (미국)

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: 공개된 데이터 DB인 LabKey Biologics를 통해, 전처리 및 기계학습 적용 가능한 형태의 데이터 제공

: Lead optimization/Lead selection/Auto capture 등이 가능한 Abacus 플랫폼 서비스 제공

: Justruct라 불리는 public 3D macromolecular structure 오픈 소스 코드 제공

: http://www.justbiotherapeutics.com/

6. e-Therapeutics (영국)

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: Protein-Protein interaction/Pan-Omics information/Compound-protein signature DB 및 문헌 정보들을 통합한 네트워크 기반 분석 플랫폼 보유

: Molecules 및 Phenotypes 사이의 연관 관계를 이용한 네트워크 생성

: Combinatorial impact analysis/Compound impact ranking/Compound footprint matching 정보 제공

: https://www.etherapeutics.co.uk/

7. Cloud Pharmaceuticals (미국)

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: 약물 관련 데이터를 통합하여 빅데이터화한 in-silico platform 제공

: Quantum Molecular Design 시스템을 통해 새로운 약물 디자인 설계

: Duke 대학의 Inverse Design 기술 독점 라이선스 및 Binding energy를 이용하여 chemical space를 찾음

: http://www.cloudpharmaceuticals.com/

8. Berg (미국)

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: 다양한 약물 관련 리소스를 통합하여 분석 가능한 AI 분석 툴 제공

: 환자 중심 데이터 간의 상호 관련성에 기반하여 분석

: 분석 플랫폼 bAIcis 제공

: https://www.berghealth.com/about/

9. Recursion Pharmaceuticals (미국)

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: Cellular image와 compound efficient data의 AI 모델링에 기반한 암 신약 후보 물질의 반응 예측

: Cellular image data를 Phenomics signatures로 변환하여, 인공지능에 적용하는 것이 핵심 기술

: Healthy cell/Diseased cell 데이터를 이용한 약물 효과 예측

: https://www.recursionpharma.com/

10. Accutar Biotech (미국)

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: 약물 구조를 QSAR를 통해 Fingerprint 형식의 데이터 인공지능을 적용하여, 임상 가능하고 효과적인 신규 약물 후보 발굴

: 약물 구조를 1D/2D/3D/4D 형태의 Descripoter 데이터로 변환하여 인공지능에 적용

: Chemical hashed fingerprints 방법으로 약물 구조 데이터를 변환하여 인공지능 및 기계학습에 적용

: https://www.accutarbio.com/

#Reference

1) https://www.forbes.com/sites/yiannismouratidis/2018/12/16/the-rising-star-companies-in-ai-drug-development/

2) https://www.digitaltrends.com/cool-tech/artificial-intelligence-inventing-drugs/

3) https://www.gsk.com/

4) https://www.atomwise.com/

5) http://www.numerate.com/

6) https://www.jnj.com/

7) http://www.justbiotherapeutics.com/

8) https://www.etherapeutics.co.uk/

9) http://www.cloudpharmaceuticals.com/

10) https://www.berghealth.com/about/

11) https://www.recursionpharma.com/

12) https://www.accutarbio.com/

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