[이지 사이언스] 신약도 개발하는 AI…"비용·시간 절감해 효과적"

인공지능 (PG) [박은주 제작] 사진합성·일러스트

(서울=연합뉴스) 조현영 기자 = 이제 인공지능(AI)은 더 이상 정보통신기술(ICT)만이 아니라 다양한 산업으로 활용이 확산하고 있다. 이 점에선 제약·바이오 업계도 예외는 아니다.

신약 개발에 AI를 활용하면 전통적인 방식에 비해 비용·시간이 절감되고 효율적으로 결과를 도출할 수 있다는 장점이 있다.

30일 식품의약품안전처가 발간한 '식의약 R&D 이슈 보고서' 최근호에 따르면 2021년 4억1천320만 달러(약 5천300억원)에 그쳤던 각국의 AI 활용 신약 개발 시장은 연평균 46% 성장해 2027년에는 40억350만 달러 규모(약 5조2천억원)에 달할 것으로 전망된다.

대표적 '고위험 고수익' 사업인 신약 개발은 비용과 시간이 많이 드는 데 비해 성공률은 낮은 편이다. 세계 상위 12개 제약사를 기준으로 해도 한 제품을 출시하기까지 평균 10~12년이 소요되고 연구개발(R&D) 비용은 약 2조8천억원에 이르는 것으로 분석된다.

그런데 전체 신약 개발 비용의 33% 이상이 소요되는 후보물질 발굴 단계에서 AI를 적용하는 것만으로 이 기간을 평균 7년으로 단축하고 비용도 6천억원으로 대폭 낮출 수 있다고 보고서는 예상했다.

후보물질 개발 단계에서 AI는 단백질의 특성을 예측해 새로운 의약품을 개발하는 것을 돕고, 약물의 독성·생체 활성 등 핵심 요소를 예측해 후보물질에 대한 모의실험을 실행하는 방식으로 물리적 테스트의 필요성을 줄여준다.

약물 디자인 단계에서는 가상으로 구조를 설계하거나 제조하기 쉽도록 화합물 설계 측면에서 수정 방안을 제시할 수 있다.

이 밖에도 신약 개발의 거의 모든 과정에서 AI를 활용할 수 있다.

초기 정보 탐색 단계에서는 수천 개의 논문 속 의미를 추출해 연구자에게 신약에 대한 통찰력을 제공할 수 있고, 질병의 생물학적 메커니즘에 대한 이해를 바탕으로 다양한 데이터와 질병 간 연관성을 분석해 치료제를 만드는 데 필수적인 단백질이나 유전자를 식별하기도 한다.

비임상·임상시험 단계에선 기존 화학 구조와 독성 자료를 기반으로 후보물질의 독성을 예측하거나 환자들의 기록을 분석해 적합한 임상 대상자를 추출하는 데 AI가 활용된다.

신약 출시 후에는 AI를 기반으로 효율적으로 약물 부작용 관련 정보를 모니터링할 수 있다.

이렇게 신약 개발에 AI를 활용하면 희귀병, 감염병 등 질환용 신약을 신속하게 개발할 수 있고 환자 개인의 특성을 고려한 맞춤형 신약도 개발할 수 있어 최근 국내외 제약사들은 AI 기업과 협업하는 방식으로 관련 기술을 확보하는 추세다.

국내에선 최근 GC셀이 의료 AI 기업 루닛과 AI를 활용한 유방암·위암 등 고형암 치료 후보물질 'AB-201'을 연구하기 위한 계약을 체결했고, JW중외제약의 자회사 C＆C 신약연구소는 미국 AI 신약 개발 기업 크리스탈파이와 공동연구 협약을 맺고 저분자 화합물 치료제를 개발하기로 했다.

이 밖에 대웅제약, HK이노엔, 유한양행, 보령 등이 AI 신약 개발 플랫폼을 가진 기업과 협업하고 있다.

정부의 AI 활용 신약 개발 관련 R&D 지원도 늘고 있다. 보고서에 따르면 2017년부터 올해 11월까지 약 7년 동안 수행된 정부의 AI 신약 개발 관련 R&D 과제는 2017년 75건에서 2019년 150건으로 2배 늘었고 작년에는 543건으로 대폭 증가했다. 올해에도 지난달 기준 541건으로 증가 추세가 이어지고 있다.

R&D 투자비도 2017년 약 280억원에서 2023년 2천300억원으로 대폭 늘어난 것으로 확인됐다.

충남대 의대 의공학과 이동헌 교수는 이 보고서에 낸 기고문에서 "국내에서 AI를 활용한 신약 개발은 아직 초기 단계에 있으며 후보물질 도출에 중점을 두고 진행되는 반면, 다국적 제약사들은 AI를 신약 개발 전 과정에서 활용하고 있다"며 "대량의 데이터를 생산하려면 많은 비용이 들기에 의료기관에서 데이터를 안정적으로 정제하고 구축할 수 있도록 한국형 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업이 정부 주도로 진행돼야 한다"고 밝혔다.

hyun0@yna.co.kr

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