#0 ADMET, 이걸 왜 배우는 걸까? - 약물 개발의 기본

약물 설계에서 ADMET은 이제 선택이 아닌 필수 기본 언어다.

 

약을 먹으면 끝나는 게 아니라,

그 약은 몸 안에서 여러 단계의 과정을 거친다.

그 과정을 설명하는 게 바로 ADMET다.

 

 

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🧬 ADMET이란?

ADMET은 약물이 몸 안에서 어떤 일을 겪는지를 보여주는 다섯 단계다.

• Absorption (흡수) – 몸에 들어오는 과정
• Distribution (분포) – 혈류를 타고 어디로 퍼질지
• Metabolism (대사) – 간에서 어떻게 바뀔지
• Excretion (배설) – 몸 밖으로 어떻게 나갈지
• Toxicity (독성) – 중간에 문제가 생길 가능성은 없는지

약물 설계나 예측 모델링에서
이 다섯 가지를 함께 본다는 건 필수적인 기준이 된 지 오래다.

 

 

 

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🧠 ADMET이 중요한 이유

1. 실패를 줄이기 위한 기준 (개발비 절감)

신약 하나 개발하는 데 1조 원 가까이 든다.
근데 임상 실패의 40% 이상이 ADMET 문제다.
즉, 이걸 먼저 파악하면 실패 확률을 확 줄일 수 있다.

2. 사람마다 반응이 다르기 때문 (정밀/맞춤 의료 시대)

사람마다 흡수율도 다르고, 대사 효소도 다르다.
같은 약이 어떤 사람에겐 듣고, 어떤 사람에겐 안 듣는다.
그 차이를 설명하고 설계하는 데 ADMET이 쓰인다.

3. AI 모델의 핵심 입력값이기 때문

요즘 약물 예측은 대부분 머신러닝 기반인데,
그때 모델에 넣는 값이 바로 LogP, BBB, CYP, hERG 같은 ADMET 파라미터다.

 

 

그래서.. 약물 관련해서 임상이든 AI를 활용한 실험이든,

약물 실험의 설계 기준은 ADMET다.

 

 

 

>> 다음 내용으로 넘어가기 전에, ADMET는 ADMET 각각의 파라미터들로 구성되어 있음

 

 

 

 

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✅ AI 모델에서의 ADMET 파라미터는 뭐고, 모델 파라미터랑 뭐가 다른가?

(혹시 ADMET 파라미터 이전, AI/ML 등 관련 '파라미터'를 들어 본 적이 있는 사람이라면)

 

ADMET 파라미터	약물의 특성값(입력값) = 모델에 넣는 입력값	(e.g, LogP=3.4 -> 약물의 지용성)
AI 파라미터	모델이 학습하면서 조정하는 내부 값	(e.g.n LogP에 곱해질 weight = 0.76)

(여기서 LogP는 ADMET의 파라미터 중 하나.)

 

Ai 모델이 LogP, hERG 억제력 같은

ADMET 파라미터를 받아들여 예측을 하지만,

그 파라미터 자체는 '학습되는 것'이 아니라 '입력되는 것'이다.

 

즉, ADMET 파라미터는 Input,

AI 파라미터는 Learning.

 

 

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🔍 ADMET 파라미터는 누가 만든걸까?

 

ADMET 파라미터는 "예측할 가치가 있다고 믿는 생물학적 의미 단위"임.

그래서 조금만 생각해보면,

누가 공식으로 만들어야 되는 게 아님

그냥 사고를 줄이고 생존율을 높이는 데 도움이 되면

ADMET 파라미터의 자격으로는 충분함.

 

그래서,

 

> 연구자 + 규제기관이 데이터 기반으로 추가하기도 하고

> 약물이 실패했을 때, 원인을 찾아서 지표화를 하고 이를 ADMET 파라미터로 만들기도 해

> 이에 관련 분야에 종사하거나 연구 하면서 증명만 가능하다면, 나/너도 만들 수 있음.

 

 

 

 

 

 

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일단 오늘 예시든 뭐든 다룬 ADMET 파라미터는

LogP 정도 있는데

0번부터 너무 딥하게 들어가면

이해하기 어지러울 것 같아서 일단 첫 ADMET는 여기서 stop.

 

앞으로 10회 정도 이어나갈 예쩡인데

이 ADMET 시리즈에서

1 ADMET이 각각 무슨 역할 하는지

2 실험 기반 파라미터는 뭐가 있는지

3 실제 예측 툴은 뭐가 있는지

4 전체적인 예측 흐름

등등을 다뤄볼까 함.

 

 

아무래도 본인이 AI 관련 전공이다보니,

기본적인 ADMET에

AI/ML 분야에서 도움이 되는 ADMET를 풀어볼 예정.

 

• 약학, 생명과학, 바이오 전공자
• 약물 설계, 독성 예측, 모델링 쪽 공부하는 사람
• 기본기를 탄탄히 정리하고 싶은 연구자

고로, 위에 해당하는 분들이라면,

도움이 될지도.

 

 

 

그렇다면, 오늘도, 감사합니다.