전환점 맞은 신약개발… AI 활용이 성공 좌우

유한양행은 오픈이노베이션을 통한 신약 후보물질 발굴에 적극 나서며 다국적제약사 얀센과 1조 4000억원 규모의 기술수출이라는 쾌거를 이뤘다.

유한양행은 앞으로 발굴한 신약 후보물질의 연구 효율성을 높이기 위해 지난 4월 인공지능(AI) 기반 신약개발회사인 신테카바이오와 협약을 맺었다. 두 회사는 AI 플랫폼을 이용한 항암 활성 물질 발굴, 임상시험 환자 유전체 분석을 통한 바이오마커 발굴 등을 협력해 가기로 했다.

이처럼 국내에서 AI를 활용한 신약개발은 이제 막 걸음마를 뗀 단계에 불과하다. 하지만 정부차원의 지원방안이 점차 구체화되면 신약개발 전략에 새로운 전환점이 될 전망이다.

27일 관련 업계에 따르면 국회는 최근 AI를 활용한 신약개발 지원과 약가 우대 등을 토대로 한 '제약산업 육성 및 지원에 관한 특별법(이하 제약산업육성법)' 개정안을 본회의에서 통과시켰다. 해당 법안은 보건복지위원회 오제세 의원과 남인순 의원이 각각 대표발의한 법안이 통합된 것이다.

이번 법 개정에 따라 향후 '제약산업 육성·지원 종합계획'에 'AI를 이용한 신약개발 지원계획'이 포함될 예정이다.

한국제약바이오협회의 분석을 보면, 신약을 개발하기 위해서는 약 1만개의 후보물질을 탐색해 약 250개 물질을 간추려 세포·동물 등을 이용한 비임상시험 단계에 진입한다.

여기서 10개 미만 물질을 선별해 실제 사람을 대상으로 하는 임상시험 3단계 등을 거친다. 이에 따른 신약개발 기간은 평균 10~15년에 달하고 1조원이 넘는 자금을 투입해야 한다.

하지만 AI를 활용하면 기존에 2~3년 걸리는 신약 후보 탐색기간을 단축하고, 부작용 우려가 있는 후보 물질을 걸러 신약 개발 성공률을 높일 것으로 기대된다.

한국제약바이오협회는 "이번 법안은 국내 기업체들이 새로운 신약개발 패러다임에 선제적으로 대응해 국제적 경쟁력을 확보할 수 있도록 제도적 기반을 마련했다는데 커다란 의미가 있다고 볼 수 있다"고 말했다.

국내시장에서는 이제 막 도입단계지만 글로벌제약사들은 일찌감치 AI를 신약개발에 접목시키려는 시도에 나섰다.

화이자는 클라우드 기반 인공지능 플랫폼인 IBM의 신약 탐색용 왓슨을 도입해 면역 종양학 분야에 적용하고 항암 신약 연구개발에 착수했다.

이스라엘의 테바는 IBM과 제휴해 호흡기 및 중추 신경계 질환 분석 및 만성질환 약물 복용 후 분석과 신약개발에 착수했다. 테바의 의약품을 복용하는 환자 중 약 2억명 상당의 복용 후 데이터를 모아 부작용 사례, 추가 적응증 확보 및 신약개발을 진행하고 있다.

국내에서 AI를 활용한 신약개발이 빠르게 정착하기 위해서는 정부지원은 물론이고 보다 효율성 높은 인프라 구축이 필요하다는 지적이 나오고 있다.

신약 탐색분야에서 국내 기술력으로 독자적인 AI 플랫폼과 서비스가 등장하는 데는 짧지 않은 시간이 소요될 것으로 예상되기 때문이다.

더구나 각 기업별로 주요 파이프라인의 글로벌 임상 진행 등에 따른 R&D 비용 투자가 매년 증가하는 상황에서 새로운 플랫폼 구축을 위한 추가 투자가 현실적으로 힘든 상황이다.

따라서 개별 기업들이 막대한 비용을 들여 플랫폼을 구축하는 것보다는 공용 풀랫폼을 활용하는 방안도 제시되고 있다.

배영우 한국제약바이오협회 4차산업 전문위원(메디리타 대표이사)은 "국내 제약사가 단독으로 AI 플랫폼을 도입하기에는 기업의 규모 측면에서 여력이 안된다는 점을 고려할 필요가 있다"며 "국내 제약사들이 공용으로 AI를 사용할 수 있는 인프라가 필요하다"고 말했다.