'AI 신약개발' 필수시대…"협업으로 성공 가능성 극대화"

송연주 기자 2024. 8. 13. 07:01
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

인공지능(AI)이 신약 개발에 드는 비용과 시간을 크게 줄일 수 있으며 국내·외를 막론한 협업으로 AI 활용도를 높일 수 있다는 의견이 나왔다.

13일 제약업계에 따르면 이수민 삼진제약 연구센터장은 한국제약바이오협회가 발간한 '제26호 정책보고서'(KPBMA Brief)에서 'AI 신약 개발 활성화, 협업을 통한 성공 가능성 극대화' 제하의 글을 통해 이같이 밝혔다.

음성재생 설정
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

개발 시간과 비용 줄이고 성공률 높여
국내외 다양한 회사 협업해 성과 도출
[서울=뉴시스] 인공지능(AI)이 신약 개발에 드는 비용과 시간을 크게 줄일 수 있으며 국내‧외를 막론한 협업으로 AI 활용도를 높일 수 있다는 의견이 나왔다. (사진=뉴시스 DB) photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지


[서울=뉴시스]송연주 기자 = 인공지능(AI)이 신약 개발에 드는 비용과 시간을 크게 줄일 수 있으며 국내·외를 막론한 협업으로 AI 활용도를 높일 수 있다는 의견이 나왔다.

13일 제약업계에 따르면 이수민 삼진제약 연구센터장은 한국제약바이오협회가 발간한 '제26호 정책보고서'(KPBMA Brief)에서 'AI 신약 개발 활성화, 협업을 통한 성공 가능성 극대화' 제하의 글을 통해 이같이 밝혔다.

이 센터장은 "20년 넘게 제약회사에서 신약 개발을 해온 사람으로서 전통적인 방법 대비 AI로 비용과 시간을 크게 줄이는 것을 몸소 경험했다"며 "요즘은 많은 제약사에서 AI 신약 개발 회사와의 협업을 통해 시간·비용의 절감뿐 아니라, 효율적인 개발과 유의한 결과를 도출하는 시너지를 보이고 있다"고 말했다.

특히 알파고의 신약 개발 버전이라고 불리는 '알파폴드' 발표 후 신약 개발 시장에서 AI 기술은 발전했다. 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 회사가 다양한 AI 기술을 발표함과 동시에 아스트라제네카, 노바티스, 릴리 등 글로벌 제약사도 AI 신약 개발을 진행하고 있다.

이 센터장은 AI 기술을 가진 곳과의 다양한 협업으로 효율적인 임상시험군을 도출할 수 있어 성공률을 높일 수 있다고 강조했다.

그는 "심플렉스와의 공동 연구를 통해 도출된 면역항암제 치료물질로 2건의 특허를 출원했다"며 "이는 연구 시작 10개월 만에 이룬 고무적인 결과로, AI 신약개발의 우수성을 보여주는 사례"라고 말했다.

작년 5월엔 혁신면역항암제 과제로 과학기술정보통신부의 '2023년 인공지능 활용 혁신신약 발굴사업'에 주관기관으로 선정돼 4년간 57억원의 국가연구비를 지원받게 됐다.

또 양자역학 기반 AI 신약 개발사인 인세리브로에서 유효물질 발굴 및 선도물질 최적화 단계를 진행하고, 해당 물질의 실험 데이터를 기반으로 임상시험 IT솔루션을 보유한 트라이얼인포매틱스에서 전임삼·임상 예측을 진행하고 있다. AI 기술을 활용하면 보다 효율적인 임상시험군 도출을 할 수 있어 성공률을 높일 수 있다고 설명했다.

AD3(AI-Driven Drug Discovery) 신약 개발 플랫폼을 보유한 아론티어와는 작년 10월부터 AI 기반 면역항암제 공동 연구도 수행하고 있다.

협업 회사를 국내로 국한하지 않고 해외로도 넓히고 있다.

캐나다 AI 신약개발 기업 사이클리카와 공동 연구를 통해 면역항암제 유효 화합물을 도출했다는 게 그의 설명이다. AI 모델을 통해 단백질 구조를 예측했고 이를 통해 유효화합물 도출을 진행했다.

그는 "다양한 업체와 각기 다른 파이프라인을 진행하는 건 각 업체마다 갖고 있는 주요 기술이 다르고 신약 개발 단계 별로 제약사에서 원하는 기술이 다르기 때문"이라며 "더불어 2022년 사내 디지털이노베이션 TF팀을 개설해 자체 AI 신약 개발 역량을 구축했다"고 말했다.

다만 여전히 보완해야 할 지점도 있다고 지적했다. 이 연구소장은 "일부분에선 아직 보완이 필요하다"며 "현재 화합물의 물성 및 독성 예측, 구조가 잘 알려진 타깃에 대한 후보물질 발굴은 AI로 잘 되고 있지만, 단백질 구조 예측의 정확도 향상이 필요하다"고 말했다.

그는 "앞으로 신약 개발 시 AI 기술 도입은 개발 기간과 비용의 감소, 효율 증가의 장점 때문에 더욱 필수적"이라며 "AI로 실패 확률을 줄일 수 있게 됐으며 글로벌 제약사와도 경쟁할 수 있는 힘을 갖게 됐다"고 말했다.

☞공감언론 뉴시스 songyj@newsis.com

Copyright © 뉴시스. 무단전재 및 재배포 금지.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?