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기획시리즈


다국적 제약사 인공지능 신약개발 어디까지 왔나?

신약 개발에 최적화된 인공지능 시스템까지 등장

메디포뉴스는 지난해 12월 22일 인공지능을 활용한 신약개발을 짚어봤다. 이와 연계해 현재 다국적 제약사들이 인공지능을 활용해 어떻게 신약개발을 하고 있는지 한국보건산업진흥원에서 발간한 보건산업브리프 vol.248호에 실린 ‘보건산업 4차 산업혁명 시리즈:인공지능 기반의 헬스케어 애널리틱스의 활용과 사례’ 내용 중 인공지능을 활용한 신약개발 내용을 소개한다.[편집자 주]

◆제약 및 생명과학 분야 조직 내 인공지능 도입해 효율적으로 운영된다는 응답 40%
리서치 업체 인포시스 컨설팅의 설문조사에 따르면, 제약 및 생명과학 분야에서 조직 내에 인공지능 시스템을 도입하고, 시스템이 예상대로 작동 중이라는 응답이 전체 참여자의 40%였다. 

인공지능을 활용해 신약을 개발할 때 이점은 신약 개발 과정에서의 ‘시간’과 ‘비용’을 절감할 수 있다는 것이다. ‘보건산업 4차 산업혁명 시리즈:인공지능 기반의 헬스케어 애널리틱스의 활용과 사례’에 따르면, 신약개발에 필요한 기간은 평균 10여 년이며, 신약개발 초기 임상연구에 동원되는 인원만 1,000여명이며 이를 비용으로 환산하면 최대 16억 불이다. 

신약개발에 인공지능을 활용할 수 있는 분야는 ▲신약후보 물질 분석 ▲임상시험이다. 인공지능을 활용해 신약 후보물질 1만여 가지를 취합하고 분석해 임상시험 단계에 진입하는 물질로 약 5개로 추릴 수 있다. 또한, 인공지능을 통해 사전 시뮬레이션을 해본 뒤, 임상시험 조건을 최적화해 ▲약물정보 ▲환자정보 ▲각종 연구결과 등에 대한 종합적인 분석이 가능하다. 이를 통해 임상시험 단계에서 일어날 수 있는 여러 시행착오를 줄여 신약 개발의 효율성을 높일 수 있다. 

◆인공지능 전문기업과 제휴 통해 신약개발 진행하는 다국적 제약사들 
화이자는 2016년 12월 IBM인공지능 ‘IBM’s Watson for Drug Discovery’를 도입한다고 발표했다. 화이자는 IBM’s Watson for Drug Discovery를 이용해 실험실 자료, 데이터 보고서, 의학 문헌 등 3,000만 개 이상의 데이터 소스에서 신속한 분석 결과를 도출하고 신약 관련 가설을 실험할 예정이라고 밝혔다. 

글락소스미스클라인은 스타트기업과 제휴해 신약개발에 인공지능을 활용할 수 있는 전담 조직을 신설했다. 지난해 7월에는 영국의 스타트업 엑스사이언티아와 제휴를 맺었고, 이어 지난해 8월에는 스타트업 인실리코메디슨과도 제휴해 인공진능을 활용한 신약개발에 적극적이다. 

얀센은 2016년 11월 영국의 인공지능 업체 베네볼런트와 독점 라이선스 계약을 맺고 임상 2상에서 인공지능 기술을 적용할 계획이라고 밝혔다. 구체적으로 인공지능을 활용해 임상단계에서 후보물질에 대한 평과 과정을 거쳐 난치성질환 치료제 개발을 진행하고 있다. 또한, 2017년에는 인공지능을 활용해 테스트를 추진하고 있다. 

◆신약개발 인공지능 시스템 등장 – Atomwise의 AtomNet
신약개발에 최적화된 인공지능 시스템 아톰넷(AtomNet)도 등장했다. 아톰넷은 딥러닝 인공지능 네트워크 기술을 기반으로 분자 간의 화학반응 및 생물학적 반응을 예측한다. 또한 아톰넷은 수많은 표적물질 정보를 학습해 신약 연구자가 합리적으로 약물의 분자구조를 파악할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 아톰넷은 하루에 화합물 백 만개 이상을 시물레이션하고, 천 만가지 화합물을 조합해 테스트 해준다. 머크는 아톰넷을 도입해 신약후보물질을 탐색하고, 다발성 경화증 및 에볼라 퇴치제 개발을 진행하고 있다.  


김수범 한국보건산업진흥원 산업통계팀 연구원은 “신약개발 환경은 유전자 기반의 개인화된 치료라는 미래 보건의료의 맥락에서, 범용 의약품 대신 개인별로 특화된 의약품을 개발할 수 있는 토대를 제공한다”고 언급했다.  

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