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발행일: 2017/12/19 송효진 기자

인공지능을 활용한 신약개발 트렌드
- 인공지능 활용 시 한 번에 100만 건 이상의 논문 탐색 및 400만 명 이상의 임상 데이터 분석 가능

최근 인공지능을 활용한 신약개발이 늘어나고 있다. 개발 착수에서 제품화까지 일반적으로 10년이 넘게 걸리며, 마지막 임상시험 단계에서 문제가 생겨 중단되는 경우도 많았던 신약개발이 인공지능을 만나 새로운 트렌드로 급부상하고 있다.

인공지능을 활용할 경우 한 번에 100만 건 이상의 논문을 탐색할 수 있어 동시에 400만 명이상의 임상 데이터를 분석할 수 있으며, 소수의 연구원만으로도 비용과 기간을 대폭 줄여 블록버스터 약물을 개발할 수 있을 것으로 전망된다.

▲ 신약 개발 프로세스 (출처 : Standigm)

글로벌 제약사들 또한 인공지능을 이용한 신약 개발에 착수하고 있다. 세계 최대 제약사 화이자는 인공지능으로 면역항암제 신약 개발에 착수했다. 화이자는 자사가 보유한 암과 관련된 대규모의 자료를 학습하고 분석하는 데 인공지능을 이용하고, 표적을 발굴하기 위한 가설을 세우고 검증할 계획이다.

화이자는 인공지능이 방대한 정보로 복잡한 암 치료 영역에서 신약과 병용요법 개발을 돕고 환자들에게 혁신 신약을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 신약개발 표적과 연구대상 복합제, 면역 항암제의 환자선택 전략에서 최적의 효과를 도출하기 위한 데이터를 모을 계획이다.

이스라엘 제약업체 테바는 인공지능으로 호흡기 및 중추 신경제 질환 분석 및 만성질환 약물 복용 후 분석과 신약 개발에 착수했으며, 테바의 의약품을 복용하는 환자 중 약 2억 명 상당의 복용 후 데이터를 모아 부작용 사례, 추가 적응증을 확보하고 신약 개발을 진행할 계획이다.

신약 개발 효율을 높이기 위한 제약사들의 전략적 제휴와 플랫폼 개발 등이 늘고 있는 가운데, 인공지능은 혁신적인 대안이 될 가능성이 높다. 인공지능을 통해 방대한 데이터를 취합하고 분석함으로써 임상시험을 최적화시키고 부작용이나 작용기전을 예측하고 분석하는 등 신약개발에서 필요한 과정을 단축할 수 있다.

나아가 인공지능은 치료중심에서 예측 및 예방 중심으로 의료 및 제약 부문의 패러다임을 전환할 것으로 보인다. 진단 과정의 효율화는 물론 의료 데이터의 활용도를 제고하고 신약의 개발 기간을 단축하는 등 혁신적인 변화도 예상되는 부분이다.

이밖에도 같은 인공지능을 사용할 경우에도 먼저 개발한 회사가 특허를 등록할 수 있으며, 제약사가 신약을 개발하지 않고 라이선스를 구매하여 판매에 전담하는 등 새로운 모델도 등장할 것으로 보인다.

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