글로벌 시장 신약개발 패러다임이 바뀌고 있다
글로벌 시장 신약개발 패러다임이 바뀌고 있다
“데이터와 인공지능 중심 생태계 구축 ... 기업간 협력 강화 ... 신약개발 성과 도출”
  • 이민선 기자
  • 승인 2019.07.18 08:25
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메디리타 배영우 대표

[헬스코리아뉴스 / 이민선 기자] “글로벌 제약사들이 인공지능(AI)을 활용, 실패 위험이 높고 오랜 개발 기간과 대규모 비용 소요로 어려움을 겪던 신약 개발 분야에서 개방형 혁신(오픈 이노베이션)에 나서고 있다.”

17일 열린 2019 국제인공지능대전 내 마련된 ‘인공지능과 제약바이오산업의 미래’ 컨퍼런스에서 배영우 메디리타 대표는 이같이 말했다.

글로벌 제약사들이 인공지능을 활용, 과학적 근거를 통해 연구가설을 객관적으로 도출함으로써 초기 신약 후보약물의 성공 가능성을 높이고 있다는 것이다.

실제 암젠, 아스텔라스 파마, 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임, BMS, 에보텍 등 굴지의 제약사들은 AI를 활용해 신약개발의 성공률을 높이고, 시간과 비용을 줄여나가고 있는 추세다.

 

주요 글로벌 제약사의 AI 활용 전후 순익변화
주요 글로벌 제약사의 AI 활용 전후 순익변화

 

데이터와 인공지능 기술 중심으로 구축된 생태계, 기업 간 협력 강화

지금까지 신약 개발의 경우 약의 효과가 모든 사람들에게 동일하게 나타나지 않고, 생명현상을 다루기 때문에 다양한 사회적 가치 및 이해관계와 밀접한 관련이 있다는 점에 어려움이 있었다.

특히, 약물 가능 화합물이 약 10의60제곱개, 인간 유전자 약 2만5000개, 신진대사체 약 11만개, 알려진 질병이 1만4000 종류, 이 중 희귀 질환(2000명 중 1명 이하의 유병률)은 7000 종류로 신약 개발까지는 평균 15년, 2~3조원의 비용이 들어가게 된다.

그러나 인공지능을 활용하면 5000~1만개의 화합물로 시작해 전임상, 임상 1·2·3상을 거치는데 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 것이다.

배영우 대표는 “신약개발 단계별로 인공지능 활용성은 무궁무진하다”며 “적절한 표적 발굴부터 멀티오믹스 기술을 활용해 상호작용을 분석하고 약물 표적 결합을 예측, 상호작용체 약물의 약효·독성 예측을 통한 안전성 확보가 가능하다”고 설명했다.

이어 그는 “적중률 높은 신약 개발을 위해 인체의 구조적·복잡성·발현 단계별 관계를 반영한 멀티오믹스를 예로 들 수 있다”며 “멀티오믹스란 다양한 수준에서 생성된 다중적 데이터들의 총체적이고 통합적인 분석”이라고 설명했다.

1985년 우울증 약으로 FDA 승인을 받은 GSK의 웰부트린(Wellbutrin / 성분명: 부프로피온)을 1997년 금연 치료 보조제로 승인한 경우를 예로 들 수 있다. 즉, 부프로피온(Bupropion)이 작용하는 두 가지 적응증과 관련된 정보가 멀티오믹스 네트워크에서 도출됨을 확인한 것이다. 대표적인 우울증 관련 유전자인 SLCGA3/4 gene와 니코틴 관련 유전자 CHRNA3/4/6, CHRNB3 등 두 유전자를 중심으로 관련된 단백질, 신진대사물질 네트워크를 규명했다.

배 대표는 “또 임상시험 단계에서는 인공지능을 활용해 적절한 환자를 모집해 신약 개발에 소요되는 시간 줄일 수 있다”며 “환자와 관련 있는 임상시험 정보를 제공하고, 임상시험 환자를 모집하고 관리하는데 효율적”이라고 말했다.

 

MENDEL의 임상시험 환자 관리 서비스

미국의 글로벌 리서치 회사인 MENDEL의 경우 국제 임상 시험 등록 사이트의 비정형 자연어 콘텐츠를 이해하고 이를 환자 의무 기록과 비교하는 알고리즘을 이용해 실제 환자에게 완전히 일치하는 치료법을 찾아내고 환자의 적합성 여부를 몇 분 안에 판단하고 있다.

배영우 대표는 “인공지능은 인간이 활용하는 도구의 역할”이라며 “현재 인공지능의 이미지 인식(classification+detection)은 인간 수준을 상회하고 있고 자연어 이해는 특정 영역에서 사람의 수준을 모방하는 수준에 도달해 제약바이오 산업은 데이터와 인공지능 기술을 중심으로 구축된 생태계에서 기업들 사이의 협력이 강화되고 있다”고 말했다.



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