비드래프트, 신약 개발 AI 챌린지 공개

AI가 생성한 분자가 실제 신약이 될 수 있는지 검증하는 것이 핵심이다. 비드래프트(Bidraft)가 공개한 Open Discovery Challenge는 말라리아 원충의 PfDHODH 효소를 표적으로 하여, AI가 제안한 후보 물질을 공정하고 투명하게 검증하는 체계를 구축하는 프로젝트다.

평가 체계 및 기준 단순한 효능 점수가 아닌, 다음 6가지 관점을 종합하여 후보 물질을 평가한다:

• 원충 세포 억제 효과 (30점): 실제 환경에서의 효과
• PfDHODH 결합력 (20점): 목표 효소 억제 능력
• 인간 효소 선택성 (20점): 인간 효소에 대한 부작용 최소화
• ADMET (15점): 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 특성
• 신규성 (10점): 기존 물질과의 차별성
• 합성 가능성 (5점): 실제 실험실에서의 제조 가능성

시스템 구축 과정에서의 기술적 교훈 프로젝트 팀은 평가 시스템의 신뢰도를 높이기 위해 다음과 같은 오류들을 수정하며 검증 과정을 거쳤다:

• 현실적인 독성 기준 설정: 기존 치료제와 카페인 등이 탈락하는 오류를 수정하여 현실적인 안전 기준 확립
• 단위 및 경로 오류 해결: 13nM이 248uM로 잘못 반환되는 등의 데이터 호출 경로 오류 및 단위 변환 문제 해결
• 신뢰 구간 정밀화: 라벨링된 신뢰 구간(90%)이 실제 측정값과 일치하도록 조정
• 왕복 검증(Round-trip verification): 프로그램이 멈추지 않고도 잘못된 결과를 내놓는 '조용한 오류'를 방지하기 위한 검증 도입

이 챌린지는 단순히 순위를 매기는 것을 넘어, 실패와 검증 과정을 공개함으로써 연구의 문턱을 낮추고 AI를 통한 신약 개발의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 한다.