[바이오타임즈] 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19)이 글로벌 팬데믹으로 전개되며 인류 보건을 심각하게 위협하면서, 코로나19로 인한 사망률을 획기적으로 감소시키고, 치료 기간을 단축하는 경구용 치료제 개발이 시급하다.

미국식품의약국(FDA)에서 정식 승인을 받은 코로나19 치료제 렘데시비르(상품명　베클러리)가 있지만, 치료 효과가 기대에 미치지 못하는 데다가 정맥 주사제 형태로 입원을 통해 수일 동안 투여받아야 하는 번거로움 때문에 팬데믹 상황에 맞지 않는다는 지적이 있다.

이에 우리나라뿐만 아니라 글로벌 빅 파마들이 앞다퉈 경구용 코로나19 치료제 개발을 진행하고 있는 가운데, 국내 연구진이 약물 가상 스크리닝 기술을 통해 코로나19 치료제 후보물질을 발굴했다.
 

◇ 빠른 후보물질 발굴 위해 가상 스크리닝 기술과 약물 재창출 전략 이용

KAIST(총장 이광형) 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 한국파스퇴르연구소 김승택 박사 공동연구팀은 약물 가상 스크리닝 기술을 이용한 약물 재창출 전략으로 코로나19 치료제 개발에 성공했다고 밝혔다.

연구팀은 팬데믹 상황에 대응한 신속한 치료제 개발을 위해 가상 스크리닝 기술을 이용한 약물 재창출 전략을 수립했다. 약물 재창출은 이미 안전성이 검증된 FDA 승인 약물 또는 임상 진행 중인 약물을 대상으로 새로운 적응증을 찾는 방식이다. 이 전략은 신약 개발 과정에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있어 코로나19와 같은 팬데믹 상황에 적합한 신약 개발 전략이다.

또한 가상 스크리닝(Virtual Screening)은 신약 개발 초기 단계에서 타깃 단백질에 대한 새로운 유효물질을 발굴하기 위해 사용되는 컴퓨터 기반 기술을 의미한다. 실험 전에 가능성이 높은 후보 화합물을 가상으로 신속하게 선별할 수 있기 때문에 신약 개발 과정의 막대한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 가상 스크리닝 기술은 타깃 단백질에 이미 활성이 알려진 화합물들의 구조-활성 관계 정보에 근거하는 리간드 기반 방법과 타깃 단백질의 입체 구조 정보로 단백질-리간드 도킹 시뮬레이션을 수행하는 구조 기반 방법 등이 있다.

KAIST 연구팀의 장우대 박사는 우선 FDA 승인 약물 또는 임상 진행 중인 약물을 데이터베이스에서 수집해 6,218종의 약물 가상 라이브러리를 구축했다. 실험으로 이 약물들을 모두 검증하기에는 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 바이러스 치료제로 가능성이 있는 약물만 신속하게 선별할 수 있는 컴퓨터 기반 가상 스크리닝 기술을 도입했다.

장우대 박사는 “원숭이 신장 세포와 인간 폐 세포를 이용한 세포 수준의 시험관내 실험을 통해 예측된 후보 약물들의 항바이러스 활성을 평가한 결과, 탁월한 항바이러스 활성을 나타내는 여러 약물을 도출할 수 있었다. 나아가서 세포 수준에서 약물 병용투여를 통해 항바이러스 활성에서 시너지 효과를 보이는 최적의 약물 조합을 찾는 데 성공했다”고 밝혔다.
 

◇가상 스크리닝 정확도 높이는 데 성공, 다양한 후보 약물을 빠르고 정확하게 스크리닝

기존의 도킹 시뮬레이션 기반의 가상 스크리닝 기술은 높은 위양성률(False Positive Rate)로 인해 유효물질 도출 비율(Hit Rate)이 매우 낮은 것이 문제였다. 연구팀은 구조 유사도 분석 모듈과 상호작용 유사도 분석 모듈을 도킹 전후에 도입하여 가상 스크리닝의 정확도를 높이는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 개발된 가상 스크리닝 기술은 단백질-약물 복합체 구조 정보를 이용하여 다양한 후보 약물을 빠르고 정확하게 스크리닝할 수 있는 것이 특징이다. 보통 가상 스크리닝을 통한 유효물질 도출 비율은 약 1~3% 정도로 알려져 있는데, 연구진이 개발한 가상 스크리닝 플랫폼의 유효물질 도출 비율은 약 18% 정도로 매우 높은 정확도를 보였다.

연구팀은 또한 바이러스 치료제로 주로 사용되는 핵산 유사체(Nucleotide Analogues) 기반 전구약물(Prodrug)의 활성형 구조를 자동으로 생성하는 알고리즘을 개발했다. 전구약물은 그 자체로는 약효가 없고 체내 대사를 통해 활성형 구조로 변환되어야만 약효를 나타낸다. 따라서 전구약물은 활성형으로 구조변환 후, 도킹 시뮬레이션을 수행하는 것이 중요하다. 연구팀은 렘데시비르를 포함한 여러 핵산유사체 기반 전구약물들의 활성형 구조를 자동으로 생성하는 데 성공했고, 도킹 시뮬레이션의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

연구팀은 가상 스크리닝 플랫폼으로 사스-코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)의 복제와 증식에 필수적인 역할을 하는 단백질 가수분해 효소(3CL Hydrolase, Mpro)와 RNA 중합효소(RNA-dependent RNA polymerase, RdRp)를 저해할 수 있는 후보 화합물을 15종과 23종으로 각각 선별했다.

그 후, 가상 스크리닝으로 선별된 38종의 약물에 대해 한국파스퇴르연구소의 생물안전 3등급(BSL-3) 실험실에서 세포 이미지 기반 항바이러스 활성 분석 플랫폼을 활용해 약효를 검증했다.

먼저 사스-코로나바이러스-2를 감염시킨 원숭이 신장 세포(Vero Cell)를 이용한 시험관 내(in vitro) 실험을 수행한 결과, 38종의 약물 중 7종의 약물에서 항바이러스 활성이 확인됐다.

또한, 검증된 7종의 약물에 대해 인간 폐 세포(Calu-3 Cell)에서 추가적인 검증 실험을 수행했고, 3종의 약물에서 항바이러스 활성이 확인됐다. 후보 약물에는 암 및 특발성 폐섬유증(Idiopathic Pulmonary Fibrosis)으로 임상이 진행 중인 오미팔리십(Omipalisib), 암 및 조로증(Progeria)으로 임상이 진행 중인 티피파닙(Tipifarnib), 식물 추출물로써 항암제로 임상이 진행 중인 에모딘(Emodin)이 있다. 특히 오미팔리십은 현재 코로나19 표준 치료제인 렘데시비르 대비 항바이러스 활성이 약 200배 이상 높은 것으로 확인됐고, 티피파닙은 렘데시비르와 유사한 수준으로 항바이러스 활성이 확인됐다.
 

◇신종 바이러스 출현 시에도 적용할 수 있는 플랫폼 개발 주력 계획

세포 수준에서 항바이러스 효과가 확인된 약물은 바이러스 감염 동물모델을 이용한 전임상시험이 필요하다. 이에 연구팀은 과기정통부의 코로나 치료제 전임상 지원사업을 통해 후보 약물 중 하나의 약물에 대해 약효를 평가했다. 그러나 이 과정에서 동물에 대한 약물 독성이 나타났다. 약물의 독성을 최소화하면서 치료 유효 농도에 도달할 수 있는 최적의 약물 농도를 찾기 위해 추가적인 전임상시험을 진행할 예정이다. 또한, 나머지 후보 약물들에 대해서도 전임상시험을 계획 중이다.

연구팀 관계자는 이번 연구를 통해 예측 성능이 우수한 약물 가상 스크리닝 플랫폼을 구축했고, 이를 통해 코로나19 치료제로 유망한 후보물질을 단기간에 발견할 수 있었다고 설명했다.

KAIST 이상엽 특훈교수는 “이번 연구를 통해 신종 바이러스 출현 시 신속하게 대응할 수 있는 기반 기술을 마련했다는 데에 의의가 있으며, 이를 통해 향후 코로나바이러스 계열의 유사한 바이러스나 신종 바이러스 출현 시에도 적용할 수 있는 기술을 개발하고자 한다”라고 밝혔다.

연구팀은 향후 인공지능 기술을 포함한 다양한 방법으로 신약 개발을 효율적으로 할 수 있는 플랫폼 개발을 지속해서 진행할 계획이다. 특히 본 연구를 통하여 발굴한 후보 약물들의 전임상시험을 진행하여 동물모델에서도 항바이러스 활성을 확인할 예정이다. 또한 천연물 기반의 항바이러스 물질도 새로 발굴하여 다양한 코로나19 치료제 파이프라인을 확보하고자 한다.

한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 7월 7일 字 온라인 게재됐다(※ 논문명: Drugs repurposed for COVID-19 by virtual screening of 6,218 drugs and cell-based assay ※ 저자 정보: 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 김승택(한국파스퇴르연구소, 교신저자), 장우대(한국과학기술원, 제1저자), 전상은(한국파스퇴르연구소, 제2저자), 포함 총 4명)

[바이오타임즈=김수진 기자] sjkimcap@biotimes.co.kr

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