[데일리팜=정흥준 기자] 국내 제약바이오산업이 신약 개발 성과를 쏟아내기 위해서는 마중물이 되는 약학계 연구에 더 큰 관심을 가져야 한다는 조언이 나왔다. 신약개발까지의 기술성숙도(TRL, Technology Readiness Level)를 놓고 봤을 때 의약품 상용화에 가까운 단계에 이를 때까지 약학계의 역할을 더 활용해야 한다는 것이다. 대한약학회는 지난 25일부터 27일까지 순천에서 추계국제학술대회를 열고 국내외 약학자들의 교류의 장을 마련했다. 이날 서울대 약대 이상국 교수는 ‘생리활성을 가진 천연물에 대한 탐색’을 주제로 기조강연을, 충북대 약대 홍진태 교수는 오당수상자로서 ‘Chitinase 3-like 1(이하 CHI3L1)의 약물학적 기능과 작용기전’을 주제로 강연을 맡았다. 이들은 각각 약학회 기자단과 만나 약학 연구 성과와 약학계의 역할에 대한 의견을 허심탄회하게 밝혔다. 홍 교수는 작년 신약개발회사인 세네릭스에 CHI3L1 관련 100억원의 기술이전 계약했다. 세네릭스는 이를 통해 알츠하이머병과 동맥경화 질환에서 항체 신약개발을 추진하고 있다. 홍 교수는 “CHI3L1 단백질의 새로운 기능을 발견하고, 여러 질환에 있어 중요성을 느껴 치료 항체와 약리학적 연구를 진행해왔다. 폐암에 효과가 있을 것이라는 항체 연구 결과도 있었다”면서 “기술 트렌드도 중요하지만 약이 갖는 관계가 복잡해서 콜라보레이션이 중요하다. 대구와 오송 첨복단지 연구자들의 도움을 받았다”고 말했다. 이번 연구에서는 빅데이터와 인공지능을 활용해 화합물을 발견하는 등 첨단 기술을 접목하기도 했다. 홍 교수는 “화합물을 찾을 때에도 빅데이터를 활용한 툴들을 통해 1400만개를 스크리닝해 11개를 찾아냈다. 유전자, 단백질, 질병과의 관계를 찾아내는 다양한 인공지능 전문가들이 있으니 도움을 받길 권한다”며 연구 트렌드에도 변화가 오고 있음을 강조?다. 특히 약학 연구에 투자되는 비용과 역할이 더욱 확대돼야, 연구로서만 끝나지 않고 상업화 성과로 이어질 수 있다는 조언이다. 홍 교수는 “외국은 학계에 연구비가 많이 들어간다. 1~9단계까지 있는 TRL 기술성숙도에서 해외에서는 7~8단계까지 학계가 맡고 바로 상업화가 돼 성공할 수 있도록 하고 있다. 그만큼 학계 역할이 중요하다”고 했다. 천연물서 찾아내는 항암·항염증 효과..."이름과 의미 부여하기" 서울대 약대 이상국 교수는 이날 ‘생리활성을 가진 천연물에 대한 탐색’을 주제로 한 기조강연에서 천연물 유래 화합물의 항종양 활성을 탐색하고, 생리활성 화합물의 분자 기전을 규명해 온 경험을 후배 약학자들에게 소개했다. 천연물인 산해박, 팥꽃나무 등에서 분리한 화합물에서 나타난 항종양 활성에 대한 연구 결과를 공유했다. 이로써 신약 개발을 위한 천연물 생리활성 연구의 중요성에 대해 강조했다. 이 교수는 천연물에서 신물질을 찾아내는 것을 이름 붙이기, 물질에서 생리활성을 확인하는 것은 의미부여하기라고 설명했다. 이 교수는 “약학은 기초 연구부터 임상연구, 규제과학까지 다양하게 있다. 나는 오래 전부터 천연물에 관심을 가져왔다. 한약재, 생약재 등 천연물에서 생리활성이 있는 화합물을 찾아내 어떻게 유용하게 사용할 수 있을까 연구하고 있다”고 했다. 이 교수는 “효능 있는 물질들이 약이 되기 위해서는 합성 연구자들과 함께 일해야 한다. 밝혔던 물질을 가지고 공동 연구해서 약에 가까이 갈 수 있는 물질을 확보했고, 어떤 가치가 있는지 연구하고 있다”고 말했다. 천연물에서 분리한 화합물이 의약품으로 개발되기 위해선 오랜 시간이 필요하지만 무궁한 가능성이 있다는 설명이다. 이 교수는 “2000년대 초 천연물 신약이라는 카테고리가 나왔다. 분리 물질이 아니고 추출물 수준이었지만 의미가 있었다. 천연물 신약에 대한 여러 의견이 있어 현재는 주춤한 상황”이라며 “앞으로 천연물에서 나오는 것들이 약이 되기 위해선 합성이 함께 가야 한다. 약으로서 생체 유용률이나 안전성을 높여야 하기 때문에 시간이 오래 걸린다”고 했다. 이어 “이처럼 물질들의 효능을 연구하면 관심이 있는 누군가가 본격적으로 의약품으로 개발할 것이다. 그 사이에서 발생하는 갭은 줄일 수 있도록 노력해야 한다”고 전했다. 또한 앞으로 천연물 연구에서도 AI가 활용돼 타깃을 우선 적용해보거나, 연구 속도를 높이는 데 기여할 수 있다고 전망했다. 이 교수는 “바이오 뱅크 등의 정보들을 가져오고 빅데이터를 활용하고 분석하면서 타깃 여부를 먼저 적용해볼 수 있다. 앞으로 충분히 가능성이 있고 이를 통해 연구 속도를 높일 수도 있다”고 기대했다.