구글 안티그래비티, 화학정보학 스킬로 신약 개발 워크플로우 가속화

신약 개발 워크플로우의 변화

구글 안티그래비티(Google Antigravity)에 새로운 화학정보학 스킬(Cheminformatics Skills)이 추가되어 신약 개발 워크플로우가 크게 변화한다. 이 스킬은 복잡한 차트, 그림, 문헌에서 데이터를 큐레이션하고, 예측 모델을 훈련하며, 합성할 후보 분자를 제안하는 과정을 자동화한다. 기존에는 단일 반복 작업에 며칠이 소요되던 워크플로우를 단 한 시간 만에 완료할 수 있도록 가속화하는 것이 핵심이다.

이러한 변화는 신약 개발 과정에서 연구자들이 직면하는 시간 소모적인 데이터 처리 및 분석 부담을 줄여, 보다 빠르고 효율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 구글 안티그래비티는 과학자들이 가설 수립에 집중할 수 있도록 돕는 협업 과학 워크벤치 역할을 수행한다.

화학정보학의 도전과 배경

화학 분야는 수백만 개의 구조를 포함하는 방대한 공개 기록을 보유하고 있으며, 이는 물리학, 수학, 생명 과학, 환경 과학을 연결하는 공통된 표현 방식을 제공한다. 그러나 화학정보학 분야의 수십 년간 발전에도 불구하고, 화학자들은 여전히 데이터 처리(data wrangling)에 많은 시간을 할애한다. 분자는 텍스트 설명, 이미지, 데이터 구조 등 다양한 방식으로 표현될 수 있어 이 과정이 더욱 복잡해진다.

예를 들어, 동일한 분자가 논문에서는 IUPAC 이름으로, 특허에서는 마쿠쉬(Markush) 구조로, 카탈로그에서는 구조-데이터 파일(SDF)로 나타날 수 있다. 이러한 다양한 출처를 통합하고 오류 발생 가능성에 대처하는 것은 고급 화학정보학 시스템의 중요한 과제이다. 단 하나의 원자나 결합이 변경되어도 완전히 다른 화합물이 되므로, 이 작업은 오류의 여지가 거의 없다. 과학자들이 데이터 처리 대신 가설 수립에 집중할 수 있도록 돕기 위해 Google Antigravity용 화학정보학 스킬이 개발되었다.

화학정보학 스킬의 구체적 기능

Google Antigravity의 화학정보학 스킬은 언어 모델이 워크플로우 오케스트레이션, 데이터베이스 탐색, 과학적 추론을 담당하고, 결정론적 화학 도구가 분자 계산을 실행하는 분업 구조를 생성한다. 이 스킬은 20년 이상 전 세계 기여자 커뮤니티가 개발한 오픈 소스 화학정보학 툴킷인 RDKit을 기반으로 하며, ChEMBL 및 PubChem과 같은 큐레이션된 리소스에 대한 커넥터를 포함하여 도메인 모범 사례를 에이전트의 워크플로우에 직접 인코딩한다.

실제 폐암 치료제를 활용한 사례에서, 에이전트는 수천 개의 화합물을 검색하고, 매치드 분자쌍 분석(matched molecular pair analysis, MMPA)을 수행하며, 합성 경로를 포함한 새로운 강성 거대고리(rigidified macrocycles)를 제안한다. 에이전트는 문헌에서 약물과 그 유사체를 검색하여 문서에서 분자를 추출하고, 보고된 데이터와 연결하며, 후속 분석을 위해 화합물을 준비한다. 몇 분 안에 수천 개의 화합물을 검색하고, 완충액이나 용매와 같은 관련 없는 분자를 필터링하며, 출처를 보고서에 문서화한다. 보고서는 또한 검색된 화합물 세트에 대한 초기 분석을 제공하며, 예를 들어 거대고리가 뇌 침투성(brain-penetrant)을 가질 것으로 예측된다는 점을 강조한다. 이는 폐암이 뇌로 전이되는 경우가 많다는 점을 고려할 때 중요한 특성이다.

더 심층적인 탐색을 위해 에이전트는 큐레이션된 화합물, 관련 데이터 및 사용자 정의 가능한 산점도를 표시하는 대화형 뷰어를 실행한다. 예를 들어, 효능(potency)을 회전 가능한 결합(rotatable bonds)에 대해 플로팅하고 거대고리 상태별로 색상을 지정하면, 로라티닙(lorlatinib)과 같은 거대고리가 회전 가능한 결합 수가 적고 효능이 높은 경향이 있음을 즉시 확인할 수 있다. 이는 약물 분자의 강성(rigidification)이 약물 효능을 향상시키는 고전적인 의약 화학 기술임을 보여준다. 크리조티닙(crizotinib)과 로라티닙의 비교는 이러한 강성 전략의 성공적인 사례로 제시된다. 크리조티닙은 5개의 주요 회전 가능한 결합을 가지는 반면, 로라티닙은 말단이 고리화되어 회전 가능한 결합 수가 0에 가까워 효능이 더 높다.

데이터를 다운로드하고 큐레이션한 후, 에이전트는 전산 화학자의 작업을 지원하기 위해 더 고급 분석을 수행한다. 매치드 분자쌍 분석(MMPA)은 분자의 작은 이산적인 변화의 효과를 분리하기 위해 해당 변화만 다른 분자 쌍을 비교하는 기술이다. 에이전트는 이 데이터셋에 유익한 쌍이 많을 것으로 예상하여 이 분석을 독립적으로 제안하기도 한다. MMPA 결과는 고리화(cyclization)가 회전 가능한 결합 수를 줄이면서 일반적으로 효능을 증가시킨다는 것을 보여준다. 에이전트는 또한 분자 머신러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 구축한다. 다양한 특징 세트와 모델 아키텍처를 사용하여 다수의 효능 모델을 구축하고, 홀드아웃(held-out) 세트에서 이를 검증한다. 스킬은 에이전트에게 분자 머신러닝 모델을 구축하는 방법에 대한 지침을 제공한다. 예를 들어, 에이전트는 정보가 있을 경우 오래된 화합물로 훈련하여 새로운 화합물을 예측하는 연대기적 분할(chronological splits)을 자주 사용하지만, 일반화 가능성을 더 잘 추정하기 위해 스캐폴드 분할(scaffold splits)로 대체할 수도 있다. 에이전트는 네 가지 다른 실험 결과에 걸쳐 다양한 특징 세트를 가진 여러 머신러닝 아키텍처를 벤치마킹하며, 분포 외(out-of-distribution) 성능을 더 잘 측정하기 위해 스캐폴드 분할을 사용한다. 통계적 및 시각적 출력의 조합을 통해 과학자는 모델 성능을 평가하고 에이전트와 반복 작업을 수행할 수 있다.

마지막으로, 에이전트는 학습 내용을 바탕으로 새롭고 개선된 거대고리를 설계하도록 요청받으며, 다양한 화합물을 포함하는 여러 반응 및 합성 경로를 추천한다. 에이전트는 이러한 화합물을 AlphaFold 또는 분자 동역학 시뮬레이션(molecular dynamics simulation)과 같은 물리학 기반 기술을 사용한 추가 분석을 위해 준비할 수 있다. 이 스킬은 에이전트에게 반응을 조작하고 검증하며, 굽은 화살표 전자 밀기 다이어그램(curved arrow electron pushing diagrams)을 생성하고, 공개 데이터베이스에서 유사한 반응을 찾아보는 데 필요한 도구를 제공한다. 에이전트는 자체 지식과 이전에 개발된 MMPA 및 효능 예측 모델을 결합하여 흥미로운 설계를 생성하고, 의약 화학적 근거를 설명하며, 문서화된 절차와 일치하는 잠재적 합성 경로를 제안한다. 또한 이전 단계에서 훈련한 모델을 사용하여 각 설계의 효능을 예측한다. 에이전트는 새로운 합성 계획을 제안하면서 화학에 대해 추론할 수 있으며, 예를 들어 고리화 반응을 제안하고 메커니즘을 시연하기 위한 전자 밀기 다이어그램을 과학자에게 제공한다. 분석이 완료되면 결과는 다양한 형식으로 내보내져 많은 산업 표준 화학 소프트웨어 패키지에 로드될 수 있다.

과학자 및 개발자에 미치는 영향

Google Antigravity의 화학정보학 스킬은 과학자들이 데이터 처리 대신 가설 수립에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 플랫폼은 전산 화학자와 실험실 화학자 모두에게 로컬 툴링에 대한 완전한 접근 권한을 제공하는 협업 과학 워크벤치 역할을 한다. 이를 통해 연구자들은 의미 있는 과학적 결정을 내리는 속도를 가속화할 수 있다.

이전에는 며칠이 걸리고 상당한 전산 전문 지식이 필요했던 워크플로우를 Antigravity를 통해 효율적으로 수행할 수 있게 되어, 화학자들은 진정으로 중요한 질문에 집중할 수 있다. 이는 신약 개발의 초기 단계에서 강력하게 뒷받침되는 설계 가설을 더 빠르게 생성할 수 있게 한다.

적용 조건 및 한계

이러한 강력한 도구에도 불구하고 한계점은 존재한다. 희소한 데이터, 실험실 간 분석 노이즈(inter-lab assay noise), 좁은 동적 범위(narrow dynamic ranges)는 가장 강력한 모델조차도 예측 정밀도를 제한한다. 따라서 전산 설계는 완성된 약물이 아니라 테스트 가능한 가설에 불과하다. Google Antigravity의 화학정보학 스킬을 통해 생성된 모든 제안된 설계는 반드시 합성되고 실험적으로 검증되어야 한다.

화학정보학 스킬은 현재 Google Antigravity에서 사용할 수 있다. Antigravity 앱을 다운로드하고 과학 플러그인(Science plugin)을 설치하여 이 스킬을 사용할 수 있다. 엔터프라이즈 사용자는 "비즈니스 계정 사용(Use Business Account)"을 선택하고 Google Cloud 자격 증명으로 앱에 로그인하여 Antigravity에서 화학정보학을 시작할 수 있다. 연구 속도를 더욱 높이기 위해 Google은 10,000명의 과학자에게 Google Antigravity의 최고 사용 등급을 6개월 동안 무료로 제공한다. 이는 자격, 용량 및 선정 기준에 따라 순차적으로 진행되며, 현재 신청을 받고 있다.