신약개발 속도 높이는 AI 기술

국내외 제약기업들 AI 기술 접목 활발

코로나19로 인해 새로운 질병에 대한 대비와 신약의 개발에 대한 중요성이 더욱 높아지고 있다. 언제 어떻게 새로운 위기를 맞이할지 모른다는 불안감과 바이러스에 대한 공포는 체계적이고 신속한 신약 개발 프로세스의 필요성을 더욱 높게 만들고 있다. 이에 AI 기술을 신약 개발에 접목해 신약 개발의 리스크를 줄이고자 하는 노력이 국내외에서 진행되고 있다.

신약 개발은 평균 10년 이상의 개발 기간과 약 2,3조원의 개발비용이 소요되는 위험 부담이 많은 분야이다. 특히, 엄청난 금액이 투자되는 것에 반해, 실패율이 92%에 달해 리스크를 줄이기 위한 다양한 노력이 필요하다.

이에 글로벌 제약회사와 IT 기업들은 신약개발에 요구되는 시간, 경제적 비용 및 노력을 줄이기 위해 인공지능 모델을 적극적으로 활용하고 있다. 신약개발 분야에서 AI 기술은 많은 시간이 소요되는 신약후보물질 탐색, 임상 데이터 분석 등에 접목되고 있다.

신약 개발을 위한 기술력 확보는 이제 인류를 구할 숙제라고 여겨질 정도로 중요한 문제가 되고 있다. 이에 국내외 기업들은 신약 개발에 AI 기술을 접목하며 리스크를 줄이기 위한 작업에 착수했다. ⓒ게티이미지뱅크

신약개발 기간 및 비용 단축하는 AI 기술

AI 기술은 신약개발 관련 사전지식 데이터베이스를 통합해 빅데이터를 구축하여 신약개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 전망되고 있다.

그렇다면 실제로 AI 기술은 신약개발에 어떻게 활용될 수 있을까.

신약개발의 후보물질 도출 단계에서 기존 제약사들은 전통적인 방법으로 연구개발을 하면 신약개발 대상 질병을 정하고 관련 논문 400~500개를 필터링하여 후보물질을 탐색해왔다. 그러나 인공지능은 한번에 100만 건 이상의 논문 탐색과 10개의 화학물 탐색이 가능해 연구자 수십 명이 1~5년간 해야 할 일을 하루 만에 진행할 수 있다.

또 임상시험 단계에서도 실패율을 낮추는 데 중요한 역할을 한다. AI 기술은 화합물 구조의 정보와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산해 신약 후보 물질들을 먼저 제시할 수 있으며, 병원 진료 기록을 토대로 연구하고 있는 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 찾을 수 있다.

이처럼 AI 기술은 약물의 상호작용을 예측해 임상 시험 설계 및 개발단계에서의 시행착오를 현저하게 줄일 수 있다는 장점이 있다.

국내외 제약회사 AI 기술 접목 활발

이에 국내외 제약기업들은 신약 개발 단계에서 AI 기술을 접목하는 데 속도를 내고 있다. 국내 AI 기업 중 스탠다임, 디어젠, 닥터노아바이오텍 등이 AI 기술을 활용해 신약 개발 연구를 수행해 플랫폼 개발을 진행 중이다. 또 이러한 AI 기업들은 국내 제약기업들과 협업을 통해 질환 치료를 위한 신약 개발 공동연구를 진행 중이며 이 같은 연구 개발은 신약 개발 활성화에 기여하고 있다.

이 외에도 IBM 왓슨, Benevolent AI, Atomwise 등의 글로벌 인공지능 전문기업들도 글로벌 제약회사들과 공동기술 개발을 추진하고 있어 향후 2024년에는 AI 기반 신약시장이 2024년 약 40억불(4조5천억원)까지 성장할 것으로 전망되고 있다.

실제로 신약개발에 AI 기술을 접목하고 있는 IBM 왓슨 연구소 강승구 박사는 복잡하고 체계적인 신약개발 파이프라인에 AI가 들어갈 틈이 많다고 이야기한다.

강 박사는 “신약개발 단계에서 실험 디자인과 결과 분석, 예측 등 전 단계에서 AI는 중요한 역할을 한다”며 “많은 비용과 시간이 소요되는 신약개발 단계를 줄이기 위해 AI가 접목되어 많은 연구가 진행되고 있으며 연구 결과가 확립된다면 신약개발 비용, 시간, 개발에 대한 접근 등이 수월해질 것”이라고 말했다.

이어 “신약개발에서 중요한 것은 ‘다음번에는 무엇을 합성할 것인가’인데, 이것에 대한 대답을 AI 기술들이 가까운 미래에 해답을 내놓을 수 있을 것으로 보인다”고 말했다.

지속적 기술 동향 파악 및 협력 모델 발굴 중요

전 세계 인류가 코로나19 바이러스로 인해 신약 개발의 중요성을 체감하면서, 국내외 제약기업들의 기술력 확보는 인류를 구할 숙제라고 여겨질 정도로 중요한 문제가 되고 있다. 이에 국내외 제약기업과 AI 기업들이 신약 개발의 효율성을 높이기 위한 기술 접목을 추진하고 있는 것이다.

이 같은 글로벌 기업과 국내 제약기업의 기술 개발 동향은 빠른 시간내에 신약 개발의 리스크를 줄이는 데 활용될 것으로 보인다. 기술의 상용화와 현실화를 위해 국내 기업들은 지속적인 기술동향 파악 및 협력모델 발굴, 글로벌 기업과의 협력 등의 노력을 지속해야 하는 상황이다.

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