인공지능 ; 새로운 치료약 개발은 그동안 후보 물질 탐색과 임상 시험 등에 엄청난 시간ㆍ재원ㆍ인력 등 자원이 투입돼야 했다.
기술, 노하우, 자본이 부족한 후발 주자들에겐 ‘넘사벽’이다. 글로벌 거대 자본이 장악할 수밖에 없었다.
다른 첨단 분야와 달리 한국이 다국적 글로벌 제약사를 따라잡기 어려운 이유이기도 했다.
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그런데 최근 인공지능(AI), 빅데이터 등 ICT 발달로 소규모 자본·짧은 시간으로도 신약 개발이 가능한 시대가 열리고 있다.
정부가 이같은 ‘인공지능 신약개발 플랫폼’을 고도화ㆍ활성화하기 위해 나섰다.
과학기술정보통신부는 22일 오전 10시 서울 이화여대에서 전문가 현장 간담회를 개최,
올해 신규 추진하는 ‘인공지능 활용 혁신 신약 발굴 사업’의 내용을 공유하고 의견을 수렴했다.
인공지능 신약 개발 플랫폼이란 슈퍼컴퓨터 등으로 AI 모델을 만들어 목표 질환의 기전 분석, 후보 물질 탐색 등
신약 개발에 들어가는 시간과 비용을 대폭 줄이고 성공 확률도 높이는 기술이다.
◇신약 개발에도 ‘스타트업 시대’
기존 전통적 방식으론 대규모 실험실에서 많은 인력과 장비를 투입해 수천~수만개의 약물 후보군에 대해
일일이 실험을 거쳐 몇 개의 후보 물질을 추리는 등 엄청난 자원이 투입됐다.
약물 1개가 시판되기까지 평균 15년의 시간과 1조 원 이상의 비용이 들어가고 성공률도 0.01% 정도로 매우 낮은 고위험ㆍ고수익 산업이었다.
인공지능
전 세계적으로도 진입장벽이 높아 대형 자본을 보유한 글로벌 제약사들이 장악했다.
그런데 최근 ICT 발달로 초고성능 슈퍼컴퓨터를 활용한 AI 모델 개발, 빅데이터 분석 등의 기법으로 신약 개발에 따르는
시간ㆍ비용을 획기적으로 절약하고 성공 확률도 높이는 이른바 신약 개발 2.0시대가 도래하고 있다.
실제 이미 다양한 AI 신약 개발 전문기업이 생겨나고 있다.
예컨대 미국의 인 실리코 메디슨(In Silico Medicine)사는 최근 자체 개발한 AI 모델(GENTRL)을 활용해
46일 만에 15만 달러만 들여 섬유종 치료제 후보 물질을 발굴했다. 일반적으로 4~5년, 수백만달러가 들어가는 작업이었다.
아톰와이즈(AtomWise)사도 24시간 만에 7000종의 약물재창출 후보를 분석해 에볼라 치료제 후보물질 발굴에 성공했고,
영국의 베네볼런트(Benevolent)사는 지난해 7월 류마티스 관절염 치료제 ‘바리시티닙’의
코로나19 치료 효과 예측ㆍ임상 검증해 미 식품의약청(FDA) 승인을 획득했다.
AI 활용 신약개발 시장은 급속도로 성장하고 있다. 과기정통부에 따르면
2019년 4억7340만달러에서 연평균 28.63%씩 성장해 2027년 35억4860만 달러 규모에 달할 것으로 전망된다.
각국 정부들도 정책적으로 투자하고 있다.
미국은 2017년부터 ATOM(Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine) 프로젝트를 진행 중이다.
세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터와 AI 기술을 보유한 정부 출연 연구기관들과 국립보건원(NIH)을 중심으로
제약사, 의료기관이 참여하는 신약(맞춤 항암제) 개발 AI 개발 프로젝트다.
일본도 LINC(Life Intelligence Consortium) 컨소시엄, 즉 이화학연구소(RIKEN)를 중심으로 학계, 제약사, IT업체 등이 참여하는 일본형 신약 개발 AI 프로그램을 가동하고 있다.
유럽연합(EU)은 MELLODDY(Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) 컨소시엄을 구성해
민관 협력으로 블록체인 방식을 사용해 보안 이슈에서 자유로운 인공지능 신약개발 모델 훈련 플랫폼을 개발하고 있다.
구글, 아마존, 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 IT기업들도 신약 개발 사업을 시작하고 AI 활용 신약개발 전문기업과 글로벌 제약사 협업 또한 증가 추세다.
