[메디게이트뉴스 이지원 기자] 한미약품은 12일부터 16일까지 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 미국 국제 분자생물학 지능형 시스템 학술대회(ISMB) 2026에서 자체 개발한 AI 플랫폼 'HARP-pSAR'를 활용해 근육 강화 기반 비만 신약 파이프라인을 도출한 연구 결과를 발표했다고 24일 밝혔다.

ISMB는 생물정보학과 계산생물학 분야 최대 규모 학술대회로, AI를 활용한 신약개발 연구 트렌드를 다루는 주요 학회다. 올해 대회는 AI가 단순 예측 도구를 넘어 '연구 협력자'로서 실제 문제 해결 능력과 신약개발 성과 연결성을 강조하는 방향으로 진행됐다.

한미약품이 발표한 핵심 성과는 AI 플랫폼 'HARP-pSAR(Hanmi AI-driven Research Platform - protein Sequence-Activity Relationship)'을 통해 설계된 비만 신약 후보물질 'HM17321'의 임상 개발 추진이다. HM17321은 체중 감량과 근육 증가를 동시 목표하는 퍼스트 인 클래스(First-in-Class) 비만 치료제로, 현재 미국에서 임상 1상이 진행 중이다.

HM17321은 기존 GLP-1 계열 인크레틴 수용체가 아닌 CRF2(corticotropin-releasing factor 2) 수용체를 선택적으로 타깃하는 UCN2(Urocortin-2) 유사체로 설계됐다. 한미약품은 CRF 계열 신호 분자 중 CRF2 수용체를 선택적으로 자극하면 지방 감소와 근육 증가, 근 기능 개선 효과를 얻을 수 있다고 설명했다.

개발의 핵심 과제는 표적 수용체인 CRFR2에는 강력하게 결합하면서도 비표적 수용체인 CRFR1에는 활성을 나타내지 않도록 단백질 서열을 최적화하는 것이었다. 한미약품은 자체 AI 플랫폼 'HARP-pSAR'을 활용해 이 과정을 진행했다.

HARP-pSAR은 실험 데이터가 부족한 'Low-N' 상황에서도 높은 예측 정확도를 확보하는 것을 특징으로 한다. 대규모 데이터와 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요한 기존 AI 모델과 달리, 양자화 기술을 적용해 연산 비용을 낮췄다. 또한 로컬 워크스테이션 환경에서 신속하게 구동될 수 있도록 설계됐다.

한미약품은 수십 건의 내부 실험 결과만으로 표적 및 비표적 수용체에 대한 활성을 예측하는 모델을 구축했다. 이를 통해 다양한 단백질 서열 후보를 일일이 설계하고 합성하는 기존 과정을 효율화했으며, AI 예측 결과를 기반으로 유망 후보물질을 선별하는 초고속 스크리닝을 구현했다.

특히 HARP-pSAR은 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 서열의 활성을 예측하고, 최적의 미지 아미노산 잔기(Neo-residue) 위치까지 제안했다. 한미약품은 이를 통해 후보물질 설계 과정의 시행착오와 실험 비용을 줄이고, HM17321의 개발 완성도를 높이며 임상 진입 속도를 앞당겼다고 설명했다.

최인영 미래성장부문장(부사장)은 "AI가 단순 데이터 분석 도구를 넘어 연구진의 전문성과 결합해 신약 후보물질 설계 방향을 제시하고 개발 과정의 시행착오를 줄이는 실질적인 연구 파트너로 활용될 수 있음을 보여준 사례"라며 "세계적인 AI·계산생물학 연구자들이 모인 ISMB에서 AI 기반 설계 결과가 실제 신약 후보물질 도출과 임상 개발로 이어진 성과를 소개했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다.