머신러닝 인체이행연구서 '지방만 감량' 가능성

한미약품은 지난달 20일부터 24일까지(현지시각) 영국 리버풀에서 열린 'ISMB(Intelligent Systems for Molecular Biology) / ECCB(European Conference on Computational Biology) 2025'에서 근육량 증가 및 선택적 지방 감량을 위한 비만치료제 후보물질 'LA-UCN2'( HM17321)의 비임상 연구 결과를 포스터로 발표했다고 5일 밝혔다.
회사는 이번 ISMB/ECCB 학회에서 동물 단백질 오믹스 데이터와 인간 유래 바이오 빅데이터를 통합 분석해 동물 실험에서 입증한 HM17321의 효능이 인체에서도 재현될 가능성을 예측한 머신러닝 기반 분석 결과를 공개했다.
연구에서는 HM17321이 투약된 동물 혈액에서의 단백체와 다양한 질병 또는 신체적 특성을 가진 사람 혈액의 단백체를 비교했다. 그 결과 HM17321은 '지방량이 적고 제지방량이 많으며 악력이 높은 사람'의 단백체 특성과 유사한 변화를 유도하는 것으로 나타났다.
이번 연구 결과는 HM17321의 동물 실험 효능을 재확인함과 동시에, 해당 효능이 인체에서도 실현될 가능성을 보여주는 것으로 단일 동물 실험으로는 확인하기 어려운 추가 효능, 적응증, 잠재적 부작용 등을 폭넓게 탐색할 수 있어, 향후 비임상 및 임상 개발 전략을 정교화하고 R&D 효율성을 제고하는 데 활용할 수 있을 것이라는 게 한미약품의 설명이다.
전해민 R&D센터 임상이행팀장(상무)은 "전임상에서 임상으로 넘어가는 과정은 전체 신약개발 과정에서 가장 큰 불확실성을 지니고 있는 단계"라며 "이번 연구는 이러한 불확실성을 상당 부분 해소할 수 있는 유용한 도구를 제공하고, 한미의 신약개발 효율화에 크게 이바지할 것으로 기대한다"고 말했다.
임상이행팀은 동물 및 사람에서 확보한 유전체와 전사체, 단백질체 등 다중 오믹스 자료와 바이오 빅데이터를 기반으로, 최신 생물정보학 기법과 머신러닝 기술을 접목한 다양한 접근을 통해 자체 개발한 신약 후보물질의 임상 반응 및 부작용을 사전에 예측하는 연구를 진행하고 있다.
최인영 R&D센터장(전무)은 "임상 1상 진입을 앞둔 HM17321의 약리 효과가 인체에서도 재현될 가능성을 과학적으로 입증한 의미 있는 성과"라며 "단순 체중 감량을 넘어, 근육 기능과 대사 건강까지 아우르는 질적인 감량이라는 새로운 패러다임을 제시하며, 글로벌 비만 치료의 표준을 만들겠다"고 말했다.
HM17321은 GLP-1을 비롯한 인크레틴 수용체가 아닌 CRF2(corticotropin-releasing factor 2) 수용체를 선택적으로 타깃하는 UCN 2(Urocortin 2) 유사체로 한미약품 R&D센터가 보유한 인공지능 및 구조 모델링 기술을 활용해 설계됐다.
특히 단순히 근손실을 보완하는 수준을 넘어, 기존에 불가능하다고 여겨졌던 '근육량 증가'와 '지방 선택적 감량'을 동시에 구현하는 개념의 '퍼스트 인 클래스' 약제로 개발 중이라고 회사측은 설명했다.