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AI 신약개발로 미래 먹거리 찾는 제약·바이오
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10~15년 소요되는 신약 개발기간 획기적으로 단축
AI 활용으로 실패리스크 최소화… 차세대 신약개발 시대
2019-03-20 06:00
이은정 기자(eu@dailian.co.kr)
제약바이오 업체들이 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 박차를 가하고 있다. 신약 개발은 시간 싸움인
데 AI를 활용할 경우 신약 후보물질 발굴부터 임상 데이터 확보, 개발 타당성 검토까지 신속하게 끝낼
수 있기 때문이다.
신약 개발은 황금알을 낳는 거위로 불릴 정도로 성공 여부에 따라 기업가치는 물론 인류의 수명 연장
등 삶의 질을 획기적으로 바꿔놓을 수 있다. 하지만 그 과정은 쉽지 않다. 고수익이 보장되는 신약을 개
발하기까지 밑 빠진 독에 물 붓는 격의 막대한 투자가 필요한 데다 검증과 임상시험을 거치려면 평균
10년 이상 걸린다.
20일 한국제약바이오협회에 따르면 1만여개 신약 후보물질 가운데 전임상(비임상) 시험, 즉 동물실험
에 들어가는 물질을 추리는데 5년가량 소요된다. 전임상을 통해 안전성과 효과가 입증되면 사람을 대상
으로 약물을 시험하는 임상1상에 들어갈 물질을 9개 정도로 추리는데 2년이 걸린다.
임상 2상에서는 임상 3상에 돌입하기 위한 최적의 용량을 결정하는데, 연구기간은 1~2년 정도 걸리는
게 일반적이다. 가장 중요한 임상 3상은 수백명에서 수천명의 환자들을 대상으로 평균 3~6년간 진행한
다.
대규모로 진행되다 보니 전체 신약개발 비용의 70% 이상이 3상 시험에 소요된다. 시판 후 조사(PMS)
라고 불리는 임상 4상까지 거쳐야 하는데 이 과정에서 통상 2년 정도 걸린다.
여기서 끝이 아니다. 미국 식품의약국(FDA)로부터 신약 판매허가를 받는 데 2년 정도 걸리는 것을 감
안하면 총 15년이 걸리는 셈이다.
◆신약 연구개발에 투입되는 비용도 천문학적인 수준
첫 후보물질 탐색부터 마지막 승인까지 신약개발 성공 가능성은 평균 0.01%에 불과하다. 기나긴 연구
개발 과정과 1~3조원에 달하는 대규모 자본이 투입되지만 성공하기만 하면 막대한 부가가치를 창출할
수 있다.
실제 휴미라(자가면역질환치료제), 란투스(당뇨병치료제), 소발디(C형 간염치료제), 아빌리파이(조현
병치료제) 등과 같은 약물들의 연 매출액은 각각 10조가 넘는다. 지난 2016년 세계 의약품시장에서 단
일 품목 매출 1위를 기록한 하보나(C형 간염치료제)의 판매액은 20조원으로, 한국 의약품 시장 규모
(19조원)와 맞먹는다.
한국제약산업은 총 27개의 신약을 보유하고 있고, 의약품 수출도 최근 10년간 평균 15%씩 상승했다.
R&D 투자 규모는 2006년 3500억원에서 2017년 1조3200억원으로 급증했으며, 매출액 대비 연구개발
비 비중도 같은 기간 5%에서 9%로 올랐다.
현재 국내 제약기업 100여곳이 개발 중이거나 개발 예정인 신약후보물질(파이프라인)은 953개로 1000
개에 육박한다.
◆AI기술로 더 빨리, 더 정확히
최근에는 인공지능을 활용한 신약개발이 탄력을 받고 있다. 후보물질을 찾기 위해 연구원들이 수백여
개 논문과 자료를 일일이 검색하고 모든 경우의 수를 분석했던 것을 AI는 하루만에 끝낼 수 있다.
인공지능은 논문과 같은 문헌정보뿐 아니라 특허정보, 유전자 정보 등 다양한 자료를 빠르게 분석할 수
있다. 특히 한 번에 100만건 이상의 논문 탐색이 가능한 것으로 알려졌다.
해외에서는 이미 인공지능을 활용한 신약개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 미국 제약사 머크는 2016년
바이오 벤처기업 아톰와이즈와 손잡고 신경질환 치료제를 개발하고 있다. 아톰와이즈는 2015년 아톰
넷(AtomNet)이라는 인공지능 시스템을 개발해 주목받은 회사다.
아톰넷은 서로 다른 후보물질의 상호작용을 인공지능으로 분석해 결합 가능성을 예측할 수 있도록 설
계됐는데, 하루 100만개의 화합물을 선별할 수 있다. 미국 제약사 MSD도 아톰와이즈와 함께 인공지능
을 활용한 신약개발에 나서고 있다.
◆국내 제약바이오업계, AI 활용해 신약개발 속도전
국내에선 대웅제약을 비롯해 한미약품, 유한양행 등 24개 제약사가 인공지능을 활용한 신약 후보물질
발굴에 나섰다.
대웅제약은 2014년부터 사내 별도 AI 연구팀을 두고 특정 질환과 약물 간 연관성을 추적해 환자 맞춤형
후보약물을 발굴했다. 지난해에는 울산과학기술원(UNIST)와 산학협력을 체결하고 신약 개발 체계에
빅데이터와 인공지능 기술 접목을 시도하기도 했다. 지난 1월엔 공학박사 등 AI 전문인력이 포함된 헬
스케어인공지능사업부 조직을 출범했다.
인공지능 신약개발에 투자도 잇따르고 있다. AI 기술로 신약 개발 중인 스탠다임은 최근 카카오벤처스
등 6개사로부터 총 130억원 규모 투자를 유치했다. 스탠다임은 유치한 투자금을 AI 기반 신약 발굴 기
술 고도화 및 그동안 발굴한 신약 후보물질의 특허 출원과 상품화를 위해 사용할 계획이다.
정부도 지원사격에 나선다. 정부는 신약, 정밀의료, 인공지능(AI) 신약 플랫폼 구축 등 바이오헬스 분야
R&D에 전년보다 207억원(5.5%) 증가한 3952억원 투자하기로 결정했다. 보건복지부와 과학기술정보
통신부는 인공지능 활용 신약개발 플랫폼 구축 3개년 연구사업도 개시했다. 총 4개 연구주제로 75억원
을 투입한다.[데일리안 = 이은정 기자]
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출처;데일리안
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