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IT/과학>일반

[AI 기업人] 박종선 인포보스 대표 "국내 최대 규모 식물 유전체 정보 DB 구축해 신약 후보물질 발굴할 것"

박종선 인포보스 대표가 메트로신문과 가진 인터뷰에서 식물에 대한 전장 유전체 정보 데이터베이스를 활용해 AI 기술로 신약 후보물질을 발굴하는 사업에 대해 소개하고 있다. /인포보스

국내 최대 규모로 자생식물 유전체 데이터베이스(DB)를 구축하고 해외 식물 600여종에 대해서도 DB 구축을 완료한 인공지능(AI) 바이오 스타트업이 주목을 받고 있다.

 

주인공은 인포보스다. 이 회사는 식물에 대한 전장 유전체 정보 DB를 활용해 AI 기술로 신약 후보물질을 발굴하는 데 주력하고 있다.

 

박종선 인포보스 대표는 "전 세계에서 해독이 안 된 국내 자생식물 70종에 대해 유전체를 해독해 DB로 구축했다"며 "해외 식물 638종에 대해서도 공개된 염기서열 등 유전체 정보에 대한 DB 구축을 완료했다"고 밝혔다.

 

그는 1개의 식물에 대해 유전체를 분석하기 위해서는 8000만~1억원 정도가 소요되는데, 인포보스는 이 비용을 3000만원 정도로 1/3로 줄였다고 강조했다.

 

그는 "국내 자생식물은 4500종에 달하지만 비용이 많이 들고 분석이 쉽지 않아 환경부, 농림부, 산림청 등 정부기관이 유전체를 해독한 국내 자생식물은 10여종 내외에 그쳐요. 우리는 현재 프리A 투자를 유치하고 있는데, 투자가 완료되면 추가로 국내 자생식물 100종에 대한 유전체 분석을 진행할 계획이에요."

 

박 대표는 서울대학교에서 식물병리학과 컴퓨터 공학을 전공한 후 유전체 연구로 서울대에서 박사학위를 취득했다. 이후 미국에서 암유전체 관련 벤처기업의 생물정보학 부사장을 맡았으며, 한국으로 돌아와 한 커피 로스팅 회사에서 연구소장을 지내면서 커피 유전체를 연구했다. 2015년 인포보스를 설립하고 환경부에서 국가생물종목록 시스템 관리용역을 수행하고, 여러 대학 및 기업과 함께 유전체 해독 프로젝트를 진행했다.

 

박 대표는 창업 이후 유전체 DB 분석과 생물 다양성 자료 분석, 식물이 사는 환경을 모니터링하는 기후모니터링시스템을 개발해왔다. 그러다 기초과학탐사연구소를 운영하던 손장혁 대표를 공동 대표로 영입하면서 AI 기반의 신약 개발 사업으로 확대했다. 손 대표는 '식물자원의 경제적 가치에 대한 논문'으로 석사학위를 받고, 한국식물원수목원협회에서 사무국장을 지낸 바 있는 국내 최초의 식물 문화 마케터이다. 박 대표는 연구자인 반면 손 대표는 벤처 1세대 전문경영인 출신으로 공동 대표 체제로 시너지를 내고 있다.

 

박종선 인포보스 대표가 메트로신문과 가진 인터뷰에서 식물에 대한 전장 유전체 정보 데이터베이스를 활용해 AI 기술로 신약 후보물질을 발굴하는 사업에 대해 소개하고 있다. /인포보스

"식물의 종 정보와 유용정보의 관계를 정리해 관계형 DB를 만들었어요. 종 정보를 2800종 이상 수집했고 동의보감, 본초강목 등 문헌과 논문 등에서 '감기에 좋다', '혈압에 좋다'와 같은 유용정보를 47만8000건을 얻어 관계형 DB로 구축·분석했어요."

 

이 회사가 개발한 AI 유전체 정보분석 시스템인 '메타프리-AI'는 유전체 정보에서 생화학 합성과정 정보를 기반으로 자생식물이 생산하는 2차 대사산물 후보를 정밀하게 예측하는 AI 솔루션이다. 1차 대사산물이 생존에 꼭 필요한 물질이라면, 2차 대사산물은 생존에 필수적이지는 않지만 필요에 의해 만들어지는 물질로, 다양한 효소가 관여한다. 하지만 현재는 2차 대사산물 관련 정보가 산재돼 데이터 활용에 어려움이 있어 신물질 발굴에 한계를 지닌다.

 

"식물 유전체를 바탕으로 식물이 만들어내는 2차 대사산물이 무엇인지를 확인해요. 생화학합성 과정에 효소가 관여를 하는 데, AI로 관련된 효소 및 인자들의 존재여부를 예측하고, 실제 그 기능을 하는지 추정할 수 있어요."

 

메타프리-AI를 통해 생리활성 물질 종류를 추정하고, 대량의 생리활성물질 분석 및 전사체(한 세포에 존재하는 모든 RNA의 합) 분석을 통해 해당 물질의 생산조건 예측이 가능해진다. 또 대량의 물질정보 확인 시스템인 '메타ISM'를 활용, 2차 대사산물의 유무를 확인하기 위해 9개 정도의 프리세팅을 하고 직접 확인하는 절차를 진행한다. 또한 2차 대사산물의 함량에 대한 정량화도 가능하다.

 

"한 식물의 2차 대사산물 250개에 어떤 물질이 있는지 확인하려면 250번 이상의 실험을 해 물질을 검출해야 합니다. AI를 활용하면 특정 식물의 유용성 정보와 유전체 정보를 가지고 미리 물질을 예측할 수 있고, 진짜 존재하는지 확인만 하면 돼 시간과 비용이 크게 절감돼요. 정보 분류도 AI가 맡아요."

 

예를 들어, A 식물종에 있는 물질이 항바이러스 효과가 있다고 하면 유용정보만 가지고 그 종에 이런 물질이 있을 거야 하고 AI가 추정을 하게 된다. 많은 데이터를 넣어주면 이 식물이 감기에 좋은 지 안 좋은 지 AI로 예측도 가능하다. "AI는 기존에 감기에 좋다는 정보가 전혀 없었던 새로운 종이 감기에 좋다는 것을 다양한 데이터를 활용해 밝힐 수 있어 감기약 신약후보를 발굴할 수 있어요."

 

인포보스는 국내 자생식물에 대해 유전체를 해독하는 등 연구를 진행해 큰 성과를 거두고 있다. /인포보스

일반적으로 식물에서 나온 하나의 물질을 신약 개발에 활용하지만, 인포보스는 식물에서 추출된 혼합물로 더 효과적으로 신약제를 만들 수 있다는 것.

 

"최근 다국적 제약회사에서도 신약 개발에 천연물을 활용하는 추세예요. 약이 독하고 부작용이 생기기 때문에 보통 식물에서 추출된 하나의 물질을 원료로 사용하는데, 이미 존재하는 천연물에서 추출된 혼합물은 그만큼 부작용이 덜 하다는 강점이 있어요. "

 

박 대표는 지난해 바이오기업에 대해 신뢰가 무너지는 것을 보면서 1년에 90개 이상 논문을 발간했을 정도로 연구성과 공개를 통해 '정직한 기업'이라는 점을 입증하려 하고 있다. 그는 앞으로 500~1000종의 국내 자생종 DB를 확보하면 수입되는 식물을 대신할 수 있는 우리나라 식물자원을 찾아내 공익적인 효과도 거두고 싶다는 포부가 있다.

 

"중국에서 엑티오사이드를 보유한 지황을 많이 수입하는데, 우리나라의 미선나무에서도 같은 물질이 나온다는 것을 알아내 대신 활용하도록 추천할 수 있어요. 팔각이 타미플루의 원료가 되면서 엄청난 수입원이 되고 있는데, 이 같은 식물을 발굴하는 노력도 계속할 거예요."

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