아마존닷컴의 클라우드 컴퓨팅 사업부문 계열사인 아마존 웹 서비스社(AWS)가 혁신적인 클라우드 기반 솔루션을 창출해 신약개발과 임상시험용 제조‧공급 방법을 개선하기 위한 목적으로 화이자社와 협력해 나갈 것이라고 2일 공표해 주목되고 있다.

이를 위해 양사는 새로 구성된 ‘화이자 아마존 컬레버레이션팀’(PACT) 이니셔티브를 통해 협력을 진행해 나가기로 했다.

‘화이자 아마존 컬래버레이션팀’은 분석, 기계학습, 계산, 저장, 보안 및 데이터 웨어하우징에 이르기까지 아마존 웹 서비스 측이 보유한 역량을 화이자의 실험실, 임상제조 및 임상공급 과정 전반에 적용해 나간다는 복안이다.

예를 들면 아마존 웹 서비스 측이 자사의 ‘아마존 룩아웃 포 이퀴프먼트’(Amazon Lookout for Equipment)와 같은 기계학습 서비스가 적용된 예지보전(predictive maintenance) 역량을 결합시켜 화이자 측이 임상제조 공정을 지속적으로 향상시킬 수 있도록 도움을 주겠다는 것이다.

화이자 측은 이를 통해 원심분리기, 교반기(攪拌機), 분쇄기, 코팅기 및 공기정화장치 등 임상시험용 의약품 제조에 사용되는 설비들의 가동시간을 최적화할 수 있게 될 전망이다.

전체적으로 볼 때 양사의 협력은 화이자 측이 보다 신속하고 신뢰할 수 있게 신약들을 제조하고, 환자들의 건강에 미칠 수 있는 유익성을 평가할 수 있도록 뒷받침하는 데 무게중심이 두어지게 된다.

아마존 웹 서비스社의 캐스린 부박 사업개발‧산업 담당부사장은 “생명공학업계에서 우리의 고객사들이 신약개발과 임상시험을 진행하는 데 소요되는 시간과 비용을 절감하면서 최적의 정보를 최적의 시기에 접하고 이용할 수 있는 기회를 모색하는 기류가 갈수록 부각되고 있다”면서 “우리가 보유한 클라우드 역량의 폭과 깊이가 신약개발과 임상 제조공정을 최적화하고자 힘을 기울이고 있는 화이자 측 조직에 안전하고 새로운 연구방법으로 지원을 제공할 수 있게 될 것”이라는 말로 기대감을 표시했다.

부박 부사장은 뒤이어 “지난 2년여 동안 사람들의 생명이 위태로운 상황에 직면해 있는 가운데 연구, 개발 및 임상 제조주기에 이르는 전체적인 단계에 걸쳐 신속하고 민첩한 연구방법이 강화되어 왔다”며 “우리가 화이자 측과 손잡고 우리의 심도깊고 전문적인 도메인 지식을 사용할 수 있도록 허용해 전 세계 환자들의 삶을 크게 개선할 수 있는 솔루션을 개발하는 데 도움을 주게 된 것은 환영해 마지 않을 일”이라고 강조했다.

화이자社의 앤드류 맥킬롭 제약학, 글로벌 연구‧개발, 의학 담당부회장은 “화이자가 아마존 웹 서비스와 손을 잡은 목적은 신약 발굴‧개발과정을 신속하게 진행해 환자 치험례들을 궁극적으로 향상시키고 신약을 시장에 빠르게 공급하는 데 있다”면서 “아마존 웹 서비스에 몸담고 있는 기계학습과 분석 분야의 전문가들과 긴밀하게 협력해 우리 연구진에게 환자들의 삶에 변화를 가능케 하는 데 그들이 필요로 하는 의학적인 돌파구를 제공해 나갈 것”이라고 피력했다.

이와 관련, 아마존 웹 서비스는 화이자 측과 협력하면서 경구용 의약품의 지속적인 임상공정 플랫폼에서 비정상적인 자료 측정점을 탐지하기 위한 시제품 솔루션을 개발한다는 방침이다.

이 시제품 솔루션은 ‘아마존 세이지메이커’(Amazon SageMaker), ‘아마존 룩아웃 포 이퀴프먼트’, ‘아마존 룩아웃 포 메트릭스’(Amazon Lookout for Metrics) 및 ‘아마존 퀵사이트’(Amazon QuickSight) 등 아마존 웹 서비스 측이 제공하고 있는 서비스들을 사용해 구축된다.

시제품에 적용될 기계학습 모델은 최소한의 위양성(false positives)이 발생했을 때도 조기에 경보를 울려 사용자들이 시그널을 탐지할 수 있도록 하는 데 사용된다.

화이자 측은 이에 힘입어 PCMM(Portable Continuous Miniature and Modular) 제조와 관련된 설비와 센서들로부터 처리된 데이터를 사용해 이상이 발생했을 때 곧바로 탐지하고, 유지를 위한 니즈를 예측해 설비가 작동하지 않는 시간을 최소화할 수 있게 될 것으로 보인다.

화이자 측 연구진은 또한 아마존 웹 서비스에 몸담고 있는 의료‧생명공학 전문가들과 협력해 자사의 저분자의약품 연구조직이 아마존 웹 서비스의 분석‧기계학습 서비스를 이용해 문헌자료를 확보하고 발굴하는 노하우를 얻게 될 수 있을 전망이다.

현재 화이자 측은 다양한 신약개발 공정을 거쳐 확보한 방대한 분량의 문헌자료를 보유하고 있다.

이 자료는 합성화학경로, 제조법, 분석검사, 개발방법, 제제 조성, 임상제조 활동, 배치(batch) 기록관리, 기술이전 및 기타 다양한 유형의 작업들과 관련된 데이터들을 포함하고 있다.

화이자 측 연구진이 적절한 방향으로 포인트를 맞춰 최적의 정보를 찾고 효율적으로 연결시킬 경우 신약개발 또는 기존 의약품의 재창출로 이어질 수 있을 것임을 시사하는 대목이다.

화이자 측 저분자의약품 연구조직은 이 같은 문헌자료들로부터 실험설계에 도움을 줄 수 있는 자료를 자동적으로 추출해 소화하고 처리할 수 있는 시제품 시스템을 개발하기 위해 아마존 웹 서비스 측과 협력하면서 최적의 정보를 최적의 시기에 신속하고 확실하게 접근할 수 있도록 한다는 방침이다.