AI 있음에 쓰는 고비용ㆍ장기간 신약개발 해방일지
제약업계 인공지능 관련 지출 2025년 30억弗 상회 전망
입력 2022.07.19 06:00 수정 2022.07.26 17:49
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롱 앤 와인딩 로드?

방대한 양의 생물의학 데이터베이스 자료에서 빅 데이터를 추출해 신속하고 완전하게 산출할 수 있는 역량을 내포한 인공지능(AI)이 컴퓨터 지원(computer-aided) 약물설계에 갈수록 폭넓게 활용되고 있는 추세이다.

이에 따라 하나의 신약을 개발하고 시장에 선보이는 데 소요되는 기간과 비용을 큰 폭으로 감소시킬 수 있게 된 데다 희귀질환과 같이 충족되지 못한 의료상의 니즈가 높은 영역들에서 특히 이 같은 장점이 두드러지게 나타날 수 있을 것으로 전망됐다.

영국 런던에 글로벌 본사를 둔 비즈니스 정보 서비스‧컨설팅 기관 글로벌데이터社(GlobalData)는 지난 7일 공개한 ‘신약개발과 인공지능(AI): 주제 관련 연구’ 보고서에서 제약업계가 인공지능에 지출하는 전체 금액규모가 오는 2025년에 이르면 30억 달러를 상회하게 될 것으로 예측했다.

글로벌데이터社의 키티 휘트니 애널리스트는 “신약발굴 및 개발이 믿기 어려울 만큼 높은 비용과 많은 시간이 소요되고 있다”면서 “하나의 신약을 시장에 선보이는 데 12~18년의 시일이 소요되고, 평균적으로 26억 달러 안팎의 비용이 소요되고 있는 형편”이라고 지적했다.

그는 뒤이어 “신약 발굴절차만 보더라도 표적 확인에서부터 밸리데이션, 검정법 개발 및 스크리닝, 유효물질 선정, 선도물질 최적화 및 추가적인 임상개발을 위한 후보물질의 선정에 이르기까지 ‘롱 앤 와인딩 프로세스’를 필요로 하고 있다”고 설명했다.

이 때문에 신약 발굴절차를 진행하는 데만 수 개월 이상의 시일이 소요되고, 낮은 적중률 또는 품질의 취약성 문제로 이어지는 경우가 부지기수라고 덧붙였다.

보고서는 지난 수 십년 동안 컴퓨터 기술의 진보에 힘입어 방대한 화학물질 공간에서 활발한 탐색이 가능해졌을 뿐 아니라 전통적인 신약발굴 방법을 향상시키는 데 폭넓게 적용되면서 신약개발에 소요되는 시간 및 비용이 크게 감소되기에 이른 데다 성공률이 크게 높아지고 있음을 환기시켰다.

하지만 여러 후보물질들이 임상시험 단계에 진입하는 비율은 10% 남짓에 불과할 만큼 여전히 성공률이 낮은 수준에 머물러 있다고 보고서는 꼬집었다.

이와 관련, 휘트니 애닐러스트는 “인공지능이 확대일로에 있는 화학물질 공간을 신속하게 받아들이고 탐색함으로써 이 같은 방법들을 크게 향상시켜 줄 수 있는 엄청난 잠재력을 내포하고 있음이 입증되고 있다”며 “기존의 방법들로는 적합하지 않은 유전체학과 같은 대규모 생물의학 자료의 지속적인 확대에 힘입어 그 같은 잠재력의 배양이 더욱 가속화하고 있는 상황”이라고 평가했다.

휘트니 애널리스트는 또 “기계학습 알고리즘이 약물표적 확인과 가상 스크리닝, 새로운(de novo) 약물설계, 신약 재창출 및 생체지표인자들의 치료반응 확인 등에 성공적으로 적용되고 있다는 점도 빼놓을 수 없는 부분”이라고 언급했다.

보고서에 따르면 최근 3~4년여 동안 인공지능의 신약발굴 접목에 대한 관심도가 눈에 띄게 증가함에 따라 이 분야에서 스타트업 컴퍼니들의 창업이 부쩍 활기를 띄고 있는 데다 신약발굴을 위한 기업간 제휴 수가 눈에 띄게 증가하고 있고, 투자 또한 기록적인 수치를 내보이기에 이른 것으로 나타났다.

무엇보다 인공지능에 의한 최초의 신약개발과 임상시험 단계 진입, 이미 발매되고 있는 약물의 ‘코로나19’ 치료제로 재창출(repurposing) 등 가시적인 성과들이 나타나고 있는 분위기이다.

보고서는 여기서 한 걸음 더 나아가 글로벌데이터의 계약체결 현황 데이터베이스 자료를 분석한 결과를 인용하면서 인공지능 기반 신약발굴을 위한 전략적 제휴건수가 지난 2015년의 10건에서 2021년에는 105건으로 껑충 뛰어오른 가운데 이 중 70건 가까운 사례들이 제약기업들 사이에 성사된 케이스들임을 강조했다.

선도적인 인공지능 전문기업들로 보고서는 베네볼런트AI社(BenevolentAI), 엑스사이언티아社(Exscientia), 인실리코 메디슨社(Insilico Medicine), 리커션 파마슈티컬스社(Recursion Pharmaceuticals) 및 아톰와이즈社(Atomwise) 등을 열거했다.

이와 함께 인공지능을 성공적으로 접목하고 있는 대표적인 제약기업들로는 얀센 파마슈티컬 컴퍼니社, 아스트라제네카社, 화이자社, 바이엘社, 브리스톨 마이어스 스퀴브社, 글락소스미스클라인社, 사노피社 및 다케다社 등을 예로 들었다.

휘트니 애닐리스트는 “인공지능이 신약발굴 절차를 크게 바꿔놓을 수 있는 잠재력을 내포하고 있음이 입증되고 있지만, 실제 인공지능의 적용은 아직 초기단계에 머물러 있다고 말할 수 있을 것”이라고 피력했다.

인공지능을 사용해 개발된 새로운 약물들이 대부분 아직은 전임상 또는 임상시험을 거치고 있는 단계까지 진전되어 있을 뿐이라는 것이다.

게다가 새로운 인공지능 기반 치료제가 허가를 취득할 수 있으려면 아직도 여러 해가 소요될 수 있을 것으로 보인다고 덧붙였다.

휘트니 애널리스트는 “신약발굴을 위한 인공지능의 적용이 매우 유망해 보이지만, 넘어야 할 도전요인들에 직면해 있는 것 또한 현실”이라며 “품질, 자료의 타당성, 전문인력의 양성, 과장된 수사(修辭)의 지양, 인공지능에 대한 구체적인 서술 및 기술부족 등의 산적한 문제점들이 극복되어야 할 것”이라고 결론지었다.
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