양자컴퓨터의 신약 개발 성과
양자컴퓨터의 신약 개발 성과 - 양자컴퓨터의 활용: 양자컴퓨터를 신약 개발에 활용한 성과가 세계 최초로 발표되었다. - 항암 후보물질 발굴: 미국의 바이오기업 인실리코메디신이 캐나다 토론토대와 협업하여 항암제 후보물질을 발굴하는 데 성공하였다. - 연구 결과 발표: 이번 연구 결과는 ‘네이처 바이오테크놀로지’에 실렸으며, 100만 개 이상의 화합물 중 최적의 항암 신약 후보를 몇 달 만에 추려낸 것이다. - 기대 효과: 양자컴퓨터가 신약 개발의 패러다임을 바꿀 것이라는 전망이 제기되고 있다. KRAS 단백질과 신약 후보물질 - KRAS 단백질의 중요성: 연구팀은 췌장암, 폐암, 대장암 등을 유발하는 것으로 알려진 ‘케이라스(KRAS)’ 단백질을 표적하는 신약 후보물질을 찾아냈다. - 기존의 실패 사례: KRAS 표적 신약 개발은 1980년대부터 글로벌 제약사들이 시도했으나 대부분 실패한 분야이다. - 신약 후보물질의 발견: 인실리코메디신이 발견한 약물은 G12D 변이뿐만 아니라 모든 KRAS 단백질을 표적할 수 있는 것으로 알려졌다. - 기대되는 변화: 업계에서는 40여 년 묵은 난제가 해결될 것이라는 큰 기대가 있다. 양자컴퓨터의 속도와 효율성 - 신약 후보물질 발굴 속도: 연구팀은 IBM의 16큐비트 퀀텀 프로세서를 활용하여 신약 후보물질 발굴 속도를 1만 배 이상 끌어올렸다. - 데이터 세트 구성: 총 110만 개의 약물로 구성된 데이터 세트를 제작하였으며, 이에는 기존 약물 650개와 AI로 제조한 가상 약물 25만 개가 포함된다. - AI 모델 학습: 생성형 AI 모델을 학습시켜 최적의 후보물질 15개를 추렸다. - 실험 검증: 최종적으로 실험 검증을 거쳐 2개 후보군이 도출되었다. AI와 양자컴퓨터의 결합 - 디지털 프런티어: 양자컴퓨터는 AI와 함께 제약산업의 패러다임을 바꿀 ‘디지털 프런티어’로 평가받고 있다. - 분자 수준의 변화 예측: 양자컴퓨터는 체내에서 일어나는 분자 수준의 변화를 계산하고 예측하는 데 최적화되어 있다. - 신약 ...