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신약개발도 인공지능이 '척척'···한국은 아직

등록 2017-07-27 06:00:00 최종수정 2017-08-07 09:17:04

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보내는 내용	신약개발도 인공지능이 '척척'···한국은 아직 【서울=뉴시스】류난영 기자 =전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발이 본격화 되고 있는 등 신약개발의 패러다임이 전환되고 있다. 신약을 개발하려면 막대한 비용이 들지만 실패 확률이 높다. 반면 인공지능은 신약개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. 화이자 등 글로벌 시장에서는 이미 인공지능 활용 신약개발에 가시적인 성과가 나타나고 있지만 국내 제약업계는 아직 걸음마 수준에 그치고 있는 상황이다. 27일 한국제약바이오협회에 따르면 신약 연구개발 비용은 2015년 1498억 달러에서 연평균 2.8% 증가해 2022년 1850억 달러에 이를 전망이다. 또 신약 허가 건당 연구개발 비용은 평균 24억달러에 달한다. 반면 신약 개발에는 오랜 시간과 비용이 들지만 성공확률이 낮고 신약개발에 성공한다고 해도 매출로 이어질 가능성도 담보하기 어렵다. 실제로 5000여개 이상의 신약 후보물질 중 단 5개만 임상에 진입하고 그 중 하나의 신약만 최종적으로 판매허가를 받는 것이 통상적이다. 미 식품의약국(FDA) 허가를 위해 소요되는 임상 기간도 1990~1994년 평균 4.6년에서 2005~2009년 7.1년으로 늘어난 것으로 보고되고 있다. 반면 인공지능을 활용해 신약을 개발하면 신약 개발 시간을 단축시키고 비용도 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 관측되고 있다. 신약 후보물질을 찾는 시간을 최소 2~3년 단축될 수 있고 인공지능이 부작용이 염려되는 후보물질을 제거하기 때문에 임상실험 안전성도 높다. 이밖에도 인공지능이 고가 의약품과 약효가 동등한 후보물질을 찾아내 약값도 낮추는 효과가 있다. 제약바이오협회 배영우 전문위원은 "인공지능 시스템이 발달해 신약개발에 본격적으로 활용되면 미래에는 10명 이하의 소형 제약기업도 비용과 시간을 대폭 줄여 블록버스터 약물 개발이 가능해 질 것으로 보인다"고 말했다. 글로벌 대형 제약사들은 일찌감치 인공지능을 이용한 신약개발에 착수하고 있다. 미국 제약사 화이자는 클라우드 기반 인공지능 플랫폼인 IBM의 신약 탐색용 왓슨을 도입해 면역항암 신약 개발에 착수했다. IBM이 새로운 신약 개발을 위해 출시한 '왓슨 포 드럭 디스커버리'는 필요한 정보를 단시간에 추출할 수 있어 신약 후보물질 탐색기간을 줄일 수 있을 것으로 보인다. 이스라엘 테바는 인공지능을 활용해 호흡기 및 중추 신경제 질환 분석과 만성질환 약물 복용 후 분석 및 신약개발을 진행중이다. 테바는 또 자사 의약품을 복용한 2억명의 데이터를 모아 부작용 사례와 추가 적응증을 확보해 신약개발을 진행할 계획이다. 얀센은 인공지능을 적용한 임상단계 후보물질에 대한 평가와 난치성 질환을 타깃으로 한 신약을 개발중이다. 다케다약품공업과 시오노기제약, 후지필름 등 제약업체와 이화학연구소, 교토대는 신약개발을 위한 인공지능 공동개발에 착수했다. 미국 존스 홉킨스대학의 생물정보학 기업 인실리코 메디슨은 특정 암세포를 죽이거나 노화관련 질병을 억제할 수 있는 신약후보물질 분자 구조를 생성하는 시스템을 활용한 신약 개발을 진행하고 있다. 반면 국내에사는 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모는 늘어나고 있지만 아직까지 인공지능을 이용한 신약개발은 걸음마 수준이다. 업계 관계자는 "신약개발을 하기 위해서는 1만개에 달하는 후보물질을 대상으로 연구해야 하는데 인공지능을 활용하게 되면 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다"며 "반면 이에 대한 인프라가 갖춰져 있지 않아 어려움을 겪고 있는 만큼 정부 차원의 지원이 절실하다"고 말했다. [email protected] https://weekly.newsis.com

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신약개발도 인공지능이 '척척'···한국은 아직 【서울=뉴시스】류난영 기자 =전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발이 본격화 되고 있는 등 신약개발의 패러다임이 전환되고 있다. 신약을 개발하려면 막대한 비용이 들지만 실패 확률이 높다. 반면 인공지능은 신약개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. 화이자 등 글로벌 시장에서는 이미 인공지능 활용 신약개발에 가시적인 성과가 나타나고 있지만 국내 제약업계는 아직 걸음마 수준에 그치고 있는 상황이다. 27일 한국제약바이오협회에 따르면 신약 연구개발 비용은 2015년 1498억 달러에서 연평균 2.8% 증가해 2022년 1850억 달러에 이를 전망이다. 또 신약 허가 건당 연구개발 비용은 평균 24억달러에 달한다. 반면 신약 개발에는 오랜 시간과 비용이 들지만 성공확률이 낮고 신약개발에 성공한다고 해도 매출로 이어질 가능성도 담보하기 어렵다. 실제로 5000여개 이상의 신약 후보물질 중 단 5개만 임상에 진입하고 그 중 하나의 신약만 최종적으로 판매허가를 받는 것이 통상적이다. 미 식품의약국(FDA) 허가를 위해 소요되는 임상 기간도 1990~1994년 평균 4.6년에서 2005~2009년 7.1년으로 늘어난 것으로 보고되고 있다. 반면 인공지능을 활용해 신약을 개발하면 신약 개발 시간을 단축시키고 비용도 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 관측되고 있다. 신약 후보물질을 찾는 시간을 최소 2~3년 단축될 수 있고 인공지능이 부작용이 염려되는 후보물질을 제거하기 때문에 임상실험 안전성도 높다. 이밖에도 인공지능이 고가 의약품과 약효가 동등한 후보물질을 찾아내 약값도 낮추는 효과가 있다. 제약바이오협회 배영우 전문위원은 "인공지능 시스템이 발달해 신약개발에 본격적으로 활용되면 미래에는 10명 이하의 소형 제약기업도 비용과 시간을 대폭 줄여 블록버스터 약물 개발이 가능해 질 것으로 보인다"고 말했다. 글로벌 대형 제약사들은 일찌감치 인공지능을 이용한 신약개발에 착수하고 있다. 미국 제약사 화이자는 클라우드 기반 인공지능 플랫폼인 IBM의 신약 탐색용 왓슨을 도입해 면역항암 신약 개발에 착수했다. IBM이 새로운 신약 개발을 위해 출시한 '왓슨 포 드럭 디스커버리'는 필요한 정보를 단시간에 추출할 수 있어 신약 후보물질 탐색기간을 줄일 수 있을 것으로 보인다. 이스라엘 테바는 인공지능을 활용해 호흡기 및 중추 신경제 질환 분석과 만성질환 약물 복용 후 분석 및 신약개발을 진행중이다. 테바는 또 자사 의약품을 복용한 2억명의 데이터를 모아 부작용 사례와 추가 적응증을 확보해 신약개발을 진행할 계획이다. 얀센은 인공지능을 적용한 임상단계 후보물질에 대한 평가와 난치성 질환을 타깃으로 한 신약을 개발중이다. 다케다약품공업과 시오노기제약, 후지필름 등 제약업체와 이화학연구소, 교토대는 신약개발을 위한 인공지능 공동개발에 착수했다. 미국 존스 홉킨스대학의 생물정보학 기업 인실리코 메디슨은 특정 암세포를 죽이거나 노화관련 질병을 억제할 수 있는 신약후보물질 분자 구조를 생성하는 시스템을 활용한 신약 개발을 진행하고 있다. 반면 국내에사는 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모는 늘어나고 있지만 아직까지 인공지능을 이용한 신약개발은 걸음마 수준이다. 업계 관계자는 "신약개발을 하기 위해서는 1만개에 달하는 후보물질을 대상으로 연구해야 하는데 인공지능을 활용하게 되면 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다"며 "반면 이에 대한 인프라가 갖춰져 있지 않아 어려움을 겪고 있는 만큼 정부 차원의 지원이 절실하다"고 말했다. [email protected]

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