미국 ISMB 2026서 자체 AI 플랫폼 'HARP-pSAR' 발표
![[서울=뉴시스] 한미약품 미래성장부문 한승수 선임연구원이 16일(현지시간) 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 ISMB 2026에서 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘HARP-pSAR’를 활용해 근육 강화 기반의 비만 신약 파이프라인을 도출한 연구 내용이 담긴 포스터를 토대로 참석자들에게 설명하고 있다. (사진=한미약품 제공) 2026.07.24. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2026/07/24/NISI20260724_0002194936_web.jpg?rnd=20260724125437)
[서울=뉴시스] 한미약품 미래성장부문 한승수 선임연구원이 16일(현지시간) 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 ISMB 2026에서 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘HARP-pSAR’를 활용해 근육 강화 기반의 비만 신약 파이프라인을 도출한 연구 내용이 담긴 포스터를 토대로 참석자들에게 설명하고 있다. (사진=한미약품 제공) 2026.07.24. [email protected] *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]황재희 기자 = 한미약품이 국제 학회에서 인공지능(AI)으로 설계한 신약개발 기술을 공개했다.
한미약품은 지난 12일부터 16일까지 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 국제 분자생물학 지능형 시스템 학술대회(ISMB, International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology)에서 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘HARP-pSAR’를 활용해 근육 강화 기반의 비만 신약 파이프라인을 도출한 연구 결과를 발표했다고 24일 밝혔다.
ISMB는 생물정보학과 계산생물학 분야 세계 최대 규모 학술대회로, AI를 활용한 생물학, 신약개발 연구 트렌드를 선도하는 주요 학회로 평가받고 있다.
한미약품은 “이번 학회에서 발표한 연구는 AI 모델의 예측 성능을 제시하고, AI가 제안한 단백질 서열 설계가 실제 실험 검증과 후보물질 최적화를 거쳐 임상 개발 단계의 혁신 신약으로 연결했다는 점에서 높은 관심을 받았다”고 말했다.
이어 “신개념 비만치료제 ‘HM17321’은 단순히 근 손실을 보완하는 수준을 넘어 기존에 불가능하다고 여겨졌던 근육량 증가와 지방 선택적 감량을 동시에 구현하는 ‘퍼스트 인 클래스’ 비만 혁신 신약으로, 현재 미국 임상 1상이 순조롭게 진행되고 있다”고 덧붙였다.
HM17321은 GLP-1을 비롯한 인크레틴 수용체가 아닌 CRF2(corticotropin-releasing factor 2) 수용체를 선택적으로 타깃하는 UCN2(Urocortin-2) 유사체로 설계됐다. CRF family는 스트레스 반응 및 스트레스 회복과 관련된 신호 분자로, 그 수용체 중 CRF2 수용체를 선택적으로 타깃하면 지방 감소와 근육 증가, 근 기능 개선 등을 직접 이끌어낼 수 있다는 게 한미약품 설명이다.
HM17321 개발 핵심 과제는 표적 수용체인 CRFR2에는 강력하게 결합하면서도 비표적 수용체인 CRFR1에는 활성을 나타내지 않도록 UCN2 유사체의 서열을 정교하게 최적화하는 것이었다.
한미약품은 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘HARP-pSAR(Hanmi AI-driven Research Platform - protein Sequence-Activity Relationship)’을 활용해 후보물질 도출과 밸리데이션(검증) 프로세스를 고도화했다.
HARP-pSAR은 신약개발 초기 단계의 최대 걸림돌인 ‘실험 데이터 부족’ 한계를 극복해 연구 효율성을 극대화한 것이 특징이다. 양자화 기술을 적용해 연산 비용을 낮추고 로컬 워크스테이션 환경에서도 공백 없이 신속하게 구동될 수 있도록 설계됐다.
한미약품 관계자는 "HARP-pSAR은 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 서열의 활성을 예측하고 최적의 미지 아미노산 잔기(Neo-residue) 위치까지 제안함으로써 후보물질 설계 과정에서 불필요한 시행착오와 실험 비용을 크게 줄여 HM17321의 개발 완성도를 높이고 임상 진입 속도를 비약적으로 끌어올린 실증 사례로 평가된다"고 말했다.
최인영 한미약품 미래성장부문장(부사장)은 “이번 연구는 AI가 단순한 데이터 분석 도구를 넘어 연구진의 전문성과 결합해 신약 후보물질 설계 방향을 제시하고 개발 과정의 시행착오를 줄이는 실질적인 연구 파트너로 활용될 수 있음을 보여준 선도적 사례”라고 밝혔다.
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