인공지능 신약개발, 전임상 넘어 임상시험 설계 활용도 관심

바이오마커 통한 환자 계층화…선별된 환자 대상으로 성공률 향상 기대

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신약개발에서의 인공지능 활용에 대한 논의를 통해 향후 전임상을 넘어 임상설계에 관여, 임상 성공률을 향상 시킬 수 있다는 주장이 제기됐다.
 
14일 열린 대한약학회 추계학술대회에서는 `인공지능 기반 디지컬헬스케어와 약학산업의 미래`를 통해 신약개발 등에서의 인공지능 활용 등에 대한 발표가 진행됐다.
 
이날 신테카바이오 김태순 대표(사진)는 AI신약개발과 정밀의료를 통해 향후 현 시점의 변화를 조명하고 신약개발에서 주목할만한 AI활용에 대해 설명했다.
 
김태순 대표는 "4차산업 혁명은 즉 효율화라는 것으로 최근 시대 변화에 따라 신약개발에 대한 비용이 늘어나면서 대안으로 제기 되는 것이 인공지능을 활용한 신약개발"이라고 말했다.
 
실제로 구글의 제약산업 진출은 물론 최근 IT산업과 BT산업의 결합에 대해 설명하며, 인공지능의 활용 등에 대한 높은 관심에 대해 소개했다.
 
특히 AI로 인해 의료영역의 카르텔은 깨질 것이라고 보며, 현재 신약개발에서의 비효율적인 부분을 AI가 도와줄 수 있다는 점을 지적했다.
 
즉 후보물질 개발 등의 전임상 과정뿐만 아니라 그 후보물질에 대한 효과군을 미리 찾는 등의 활용도 기대할 수 있다는 입장이다.
 
그는 현재 신약개발에서의 사업 모델은 후보물질 발굴 단계에서는 ▲합성신약 후보물질 발굴 ▲항암백신 신생항원 발굴이 임상시험 단계에서는 ▲항암제 바이오마커 개발과 ▲기타 신약 바이오마커 개발 또 시판 후에는 ▲유전체 정밀의료 서비스 등의 비즈니스 모델을 제시했다.
 
이중 주목하는 것은 항암백신 신생항원 발굴과 항암제 바이오마커 개발로 특히 임상시험 단계에서의 활용을 통해 임상시험의 성공률 향상에 대한 기대감을 나타냈다.
 
이는 바이오마커를 활용하면 현재 시도하고 있는 임상시험 설계보다 효율적인 임상시험 설계를 할 수 있다는 판단인 셈이다.
 
기존의 임상시험은 다양한 환자를 동일한 환자로 간주하고 획일화된 방법으로 수행했다면 향후에는 환자 선별을 통해 효과적인 임상시험을 진행해 성공률 향상을 기대할 수 있다는 것.
 
김 대표는 "질병 유전자 마커 발굴을 통해 환자를 계층화할 경우 이처럼 선별된 환자를 대상으로 임상시험을 수행 수 있다"며 "이를 통해 일관성 없는 결과로 인한 임상시험 실패가 줄어들고 임상성공률이 향상될 수 있다"고 덧붙였다.
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