최근 국내외에서 인공지능(AI)을 활용한 신약개발이 활발하게 진행되고 있습니다. 신약 개발에 인공지능을 활용하면 시간과 비용을 획기적으로 단축시킬 수 있기 때문인데요.

지난 포스팅(4차 산업혁명 속 신약 개발 새 패러다임 정립, 핵심 키워드는 ‘AI’)에서 인공지능을 활용한 신약 개발의 장점과 현황에 대해서 살펴본 바 있습니다. 최근에는 한국보건산업진흥원에서 ‘인공지능(AI)을 활용한 신약개발의 국내·외 현황과 과제’를 다룬 보고서를 발간했는데요. 이번 포스팅에서는 해당 보고서를 통해 인공지능을 활용한 국내외 신약 개발 현황과 과제에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능(AI)을 활용한 신약개발의 배경

신약개발 전주기에는 다양한 빅데이터가 발생합니다. 특히, 신약 탐색기에서는 수많은 문헌과 보고서, 논문, 생물학 정보에 관한 빅데이터를 다루고 분석해야 하는데요. 하지만 이 때 다뤄지는 데이터의 양은 사람이 다룰 수 있는 수준을 이미 오래 전부터 넘어섰습니다. 디지털 데이터는 지속적으로 증가 중이며, 올해는 73일마다 2배씩 증가할 것이라는 예측도 있었죠.

이처럼 막대한 양의 빅데이터를 분석하기 위한 방법으로 AI의 도입이 가장 활발하게 진행되고 있는데요. 헬스케어 인공지능 산업의 가치는 2016년 7억 5,000만 달러(약 8,437억 원) 규모에서 2024년에는 100억 달러(약 11조 2,550억 원)에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

또한, 인공지능과 빅데이터는 약물 설계 단계에서부터 약 시판 후 사후추적 단계에 이르기까지 신약개발 과정의 전 단계에서 활용되고 있는데요. 전임상 단계에서는 전임상실험 설계, 독성 예측, 전임상 시험 자동화 등에 활용되고 있으며, 임상 단계에서는 임상시험 설계, 임상시험 피험자 모집, 임상시험 최적화, 계량약리학 분야 등에서 인공지능이 쓰이고 있습니다. 그 외에도 스마트제약공장과 같은 제조단계, Real-World Evidence 기반 미국 식품의약국(FDA)의 인허가 의사결정, 인공지능 기반 약물감시, 신약개발 의사결정 등에도 활용되고 있습니다.

국내·외 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 사례

신약개발 단계에서 인공지능과 빅데이터를 다양하게 활용함으로써 시행착오를 줄이고 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있는데요. 이로 인해 국내외 제약사들은 신약개발에 AI활용을 확대하고 있는 추세입니다.

대표적인 예로 화이자, 아스트라제네카, 사노피 등 약 30개 이상의 글로벌 제약사들이 인공지능 신기술에 투자하여 성과를 내고 있는 것으로 알려져 있습니다. 얀센의 경우 영국 베네볼런트 AI(Benevolent AI)와 인공지능으로 개발한 신약후보물질이 임상2상에 진입한 상태입니다. 이 밖에도 2013년에 설립된 리커젼파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)의 경우 설립 5년만에 인공지능 기술을 활용하여 뇌해면상 혈관기형 치료물질의 임상1상 IND의 FDA 승인을 받았습니다. 또한, 구글을 모회사로 둔 23andMe는 개인 유전체 분석 서비스를 하는 업체로, 유전자 분석 키트 구매 소비자의 유전체 정보를 기반으로 빅데이터를 인공지능/머신러닝을 통해 신약개발이 가능한 항체를 개발하기도 했습니다.

국내의 경우도 최근 산업 전반에 걸쳐 인공지능을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있는데요. 특히, 신약개발 과정에서 인공지능 기술을 적용하여 국내외 인공지능 전문기업과 제약사의 파트너십을 통한 의약품 개발 및 파이프라인 확대가 활발하게 진행되고 있습니다.

대웅제약 역시 올해 초 미국 바이오기업 A2A 파마(A2A Pharmaceuticals, Inc.)사와 항암 신약 공동연구개발을 위한 파트너십 계약을 체결해 AI를 활용한 항암 신약 후보물질을 발굴하고 있습니다.

이외에도 한미약품, SK케미칼, JW중외제약, CJ헬스케어 등이 스탠다임, 신테카바이오, 에이조스바이오 등 인공지능 플랫폼을 개발하는 기업과의 협업을 통해 AI를 활용한 신약개발을 진행하거나 추진 중에 있습니다.

인공지능(AI)을 활용한 신약개발 과제 및 전망

이렇듯 전세계적으로 신약후보물질 발견을 위한 인공지능(AI) 솔루션 시장의 규모 증가, AI 투자 및 연구, 스타트업과 빅파마의 협업 증가로 AI를 활용한 신약 개발은 앞으로도 더욱 늘어날 전망입니다. 신약 후보물질 발굴을 위한 AI 솔루션 시장 수익은 23.4% 증가해 올해 4억 4,400만 달러(약 4,950억 원)에 달할 것으로 예상됩니다.

커지는 시장만큼이나 국가 주도의 4차 산업시대 대비 전문인력 인프라 조성 및 희귀질환, 감염병 치료제 개발 지원 사업에 정부의 정책 지원 등 정부의 적극적인 역할이 중요해지고 있는데요. 우리 정부도 2020년 핵심정책과제로 ‘데이터·네트워크·인공지능(D.N.A)’을 선정하며 적극적인 투자로 인프라를 조성해나가고 있습니다. 또한 세부 전략 중 하나로 ‘인재양성 국민교육’을 추진함에 따라, 보건복지부는 ‘인공지능 활용 신약개발 교육 및 홍보’ 사업을 통해 제약바이오업계의 인력과 AI 기술분야의 인력 모두를 대상으로 융합교육을 실시하여 전문인력 양성을 추진하고 있습니다.

희귀질환이나 감염병으로 고통받는 환자들의 미충족 수요(Unmet Needs)를 채우기 위해, 인공지능 또는 국가 공공데이터들을 지원하여 신약을 개발할 수 있는 생태계를 구축하고, 임상시험 신속 승인이나 인센티브 제도 등의 정책적 지원도 필요하겠죠.

이러한 정부와 업계 간 유기적인 협력 체제를 바탕으로 국내의 AI를 활용한 신약 연구 개발이 더욱 활성화될 전망입니다. 특히, 우리나라는 세계 최고의 IT 강국으로서 AI신약 개발에도 유리한 여건을 가졌다고 할 수 있는데요. 우수한 기술력과 정부의 지원을 바탕으로 우리나라가 AI 신약 개발을 선도해나갈 수 있기를 기대합니다.

※ 출처: 한국보건산업진흥원, 보건산업 브리프 vol.314 「인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내·외 현황과 과제」 (2020.09)