신약 성공률 높이는 방법‥AI를 '플레이메이커'로

AI의 매우 빠른 물질 탐색‥비용과 개발기간의 절감이 큰 강점

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[메디파나뉴스 = 박으뜸 기자] '인공지능(Artificial Intelligence, AI)'을 활용한 신약 개발에 대한 관심이 계속 높아지고 있다.
 
이는 이제 막 시작된 이야기일 뿐, 아직까지 AI를 활용해 최종 FDA 승인을 받은 신약은 아직까진 전무하다.
그러나 고위험, 그리고 불확실성으로 대표되는 신약개발에 AI가 긍정적인 영향을 미칠 것이란 시각이 강하다.

정보통신기술진흥센터의 '의료·바이오 분야의 인공지능'에 따르면, 인공지능 기술을 활용하면 많은 양의 데이터를 처리할 수 있고, 보다 정확하고 효율적인 의사결정이 가능해 신약개발 분야에도 비용과 시간이 절약된다.
 
현재 신약 개발은 장기간의 투자에도 불구하고 활용 가능성이 현저히 낮으며, 신약 개발에 성공하더라도 시장에서의 성공확률이 저조한 실정이다. 게다가 신약개발 후 임상시험에 걸리는 시간은 1994년까지만 해도 평균 4.6년이 소요됐지만 2009년에는 7.1년으로 증가했다.
 
소요되는 비용도 상당하다. 미국의 경우 지난 15년간 신약 개발을 위해 약 520조원 이상을 투자했다. 이는 항공산업의 5배, 소프트웨어와 컴퓨터 산업의 2.5배에 이르는 수준이다.
 
이와 같은 상황에서 인공지능을 활용한 신약개발은 `한줄기 빛`과도 같았다. 제약사들이 신약 개발 성공률을 높이기 위해 이 AI를 활용하려는 움직임이 이해가 가는 대목이다.
 
업계 전문가는 "새로운 약물을 개발하기 위해 걸리는 긴 기간과 막대한 개발 비용때문에 패러다임 변화에 인공지능은 강력한 도구로 작용하고 있다. 신약 개발에 후발 주자인 우리나라는 비록 규모도 상대적으로 작지만, 인공지능은 이러한 상황을 획기적으로 바꾸고 글로벌에 선도 주자로도 부상할 수 있는 기회를 제공할 것이다"고 말했다.
 
AI에 큰 관심을 보인 곳은 다국적제약사들이다. 신약개발 투자 비용이 높았던만큼, 인공지능을 활용한 패러다임 변화를 적극적으로 수용하는 분위기다.
 
영국의 인공지능기업 BenevolentAI와 얀센은 제휴계약을 통해 인공지능을 적용해 임상단계 후보물질에 대한 평가 및 난치성 질환 표적을 위한 신약 개발에 착수했다. 이와 관련해 파킨슨병 환자의 졸음치료용 의약품에 대한 임상 2상 시험을 시작하는 성과를 확보한 상태다.
 
애브비의 경우 2016년 11월, 정신분열증 치료제 임상 2상에서 복약 순응도 향상을 위해 AiCure와 AI 기반의 환자 모니터링 플랫폼 활용 협력을 발표한 바 있다. 아울러 AI 약물 발굴회사 Atomwise와 기밀 프로젝트를 진행 중이다. 아톰와이즈는 AtomNet이라 명명된 스크리닝시스템을 활용해 서로 다른 후보 물질의 상호작용을 분석해 물질별 분자들의 행동과 결합 가능성을 학습하고 예측해 하루에 100만개의 화합물을 선별할 수 있다.
 
매사추세츠공과대(MIT)는 암젠이 Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium의 멤버이며, Owkin과 협력하고 있다고 공개했다. 이와 비슷하게 바이엘과 릴리 역시 MIT 공표한 멤버 중 한 곳이다.
 
아스트라제네카는 2017년 8월, 파킨슨 등 신경계질환 치료제 개발을 위해 Berg Health와 파트너쉽 체결을 발표했고, 2018년 2월 AI를 진단 및 치료에 적용하기 위해 Alibaba와 파트너쉽을 유지중이다.
 
베링거인겔하임은 완전통합 의약품엔진 플랫폼을 통해 신규 화합물을 개발하기 위해 Bactevo와 계약했고, 앞서 Numerate와도 긴밀한 관계를 맺고 있다. Numerate은 MSD, 다케다제약과도 의약물질 개발에 협력하고 있다.
 
GSK는 가장 활발하게 AI를 신약개발에 활용하는 제약사 중 하나다. 2017년 7월, Excscientia와 비공개 치료영역에서 최대 10가지 질병 표적에 대한 신규 저분자 의약물질 발견을 위해 파트너십을 체결했고, 2017년 8월 Insilico와의 파트너십은 신규 생물학적 표적과 경로를 확인하는 계약이다. 최근엔 Cloud Pharmaceuticals과 AI로 신규 저분자 의약물질 디자인에 관한 파트너십 발표했다.
 
화이자는 IBM Watson과 공개적으로 신약개발 제휴 관계를 홍보한 유일한 제약사다. 화이자는 IBM을 통해 면역항암치료 분야에서 신약개발을 가속화하고 있다. 사노피는 Exscientia와 Recursion Pharmaceuticals, Berg Health와 협력해 신약 개발에 뛰어들었다.
 
국내에서는 스탠다임이 약물 상호작용을 포함한 약물 구조의 데이터베이스에 적용하는 알고리즘을 개발하고 있으며, 이를 통해 실험적으로 검증이 가능한지를 파악하고 있다.
 
스탠다임은 종양 분야를 크리스탈지노믹스와 협력해 실험 검증을 수행하고 있으며, 아주대 약대와 파킨슨병, 학국과학기술원과는 자폐증에 대한 동물실험을 통해 약물 효능을 검증하고 있다.
 
국내 바이오벤처기업인 파로스 IBT는 현존하는 약물 관련 데이터베이스와 상업적으로 구매가 가능한 1,200만 개의 화합물에 대한 정보, 200만개의 표적 단백질의 약효 데이터, 2억 편의 논문 정보가 집약된 Pubmed 빅데이터를 학습하고 분석해주는 신약 개발용 인공지능 플랫폼 케미버스를 개발 중이다.
 
을지대학교 강민수 교수는 "수많은 약물의 효능을 탐색하기 위해 인공지능 기술이 적용되면 매우 빠른 탐색으로 시간적인 효율성을 높일 수 있다. 이렇게 되면 막대한 비용과 개발기간의 절감이 예상된다. 특히 개발된 신약의 안전성과 유효성 예측이 가능한 기술을 개발한다면 우리나라 제약·바이오 기업이 글로벌 제약사와 경쟁할 수 있을 것으로 사료된다"고 말했다.
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