[신년기획-AI활용 신약개발①]'5천분의1' 바늘구멍 확률… 실패 ↓ 효율 ↑

AI(인공지능)를 활용한 신약개발이 현실로 다가왔다. 4차산업혁명을 주도하는 대표 산업으로 제약바이오 분야가 꼽히는 것도 이 때문이다.

AI는 신약개발의 패러다임을 획기적으로 변화시킬 것으로 기대되고 있다. 이를 통해 글로벌 시장으로 발길을 재촉하는 국내 제약바이오 기업들에게 AI 활용은 필수가 될 전망이다.

뉴데일리경제는 2019년을 맞아 신년기획으로 'AI 활용으로 달라지는 제약 R&D 변화'를 조명한다. <편집자주>

멀고도 험난했던 신약개발이 AI(인공지능) 활용으로 새로운 전환점을 맞을 것은 분명해 보인다.

어쩌면 AI 활용 속도에 따라 글로벌제약사들과 국내제약사들의 신약개발 능력의 간극이 좁혀질 수 있는 기회가 될지도 모를 일이다.

올해 제약바이오 업계에서는 AI를 활용한 신약개발이 본격적으로 논의될 전망이다.

AI는 신약개발의 기간과 비용을 단축시키는 동시에 실패확률을 줄임으로써 효율성과 효과성을 높일 것으로 기대된다.

실제로 제약산업 연구원 1인당 연구개발 투자비는 제조산업 평균의 12배에 달하는 것으로 알려졌다.

이처럼 고위험 분야였던 신약개발의 패러다임을 획기적으로 전환시키는 셈이다.

한국제약바이오협회에 따르면 전세계 신약 연구개발 비용은 2015년 1498억 달러에서 연평균 2.8% 증가해 2022년 1820억 달러에 이를 전망이다. 또 신약 허가 건당 연구개발 비용은 평균 24억 달러에 달한다.  

신약개발 사례를 보면 5000여개 이상의 신약 후보물질 가운데 5개만이 임상에 진입하고, 그 중 하나의 신약만이 최종적으로 판매허가를 받는 것이 통상적이다.

또 미국 FDA 허가를 위해 소요되는 임상 기간도 1990~1994년 동안 평균 4.6년에서 2005~2009년 동안 7.1년으로 늘어난 것으로 보고되고 있다.

AI의 활용은 신약개발의 실패확률을 감소시킬수 있다는 점이 매력적인 요소로 꼽힌다. 방대한 데이터를 취합하고 분석함으로써 임상시험을 최적화 시킬수 있어서다.

생물학적 시험에 들어가기전 AI를 통해 자동 문헌 분석, 독성 예측, 컴퓨터시뮬레이션 등을 통해 신약후보물질의 발굴을 더 효율적으로 할 수 있다.

글로벌제약사 테바의 경우 인공지능을 이용해 호흡기 및 중추 신경계 질환 분석과 만성질환 약물 복용 후 분석 및 신약개발을 진행 중이다. 특히 자사 의약품을 복용한 2억명분의 데이터를 모아 부작용 사례와 추가 적응증 확보, 신약 개발을 진행할 예정이다.

배영우 한국제약바이오협회 4차산업 전문위원(메디리타 대표이사)은 "AI로 빅데이터를 학습하고 분석해 유효성과 독성을 미리 예측하고 임상시험 과정도 최적화해 신약개발에 필요한 과정에 소요되는 시간을 단축하고 비용을 획기적으로 감소시킬수 있다"고 설명했다.

AI로 화학, 생물학, 공학의 다양한 도메인 지식을 연계 통합해 혁신신약을 고안하고 가장 효과적인 약물을 분석할 수도 있게 된다.

일찌감치 AI활용을 시작한 글로벌제약사들 보다는 뒤쳐졌지만 국내서도 이러한 AI 활용 신약개발의 필요성을 인식하고 투자를 시작했다.

정부는 지난달 '인공지능 기반 신약개발 전략안'을 통해 신약개발 단계 중 ▲후보물질 발굴 ▲임상시험 ▲스마트 약물감시 ▲약물 재창출 등 4대 선도분야를 선정해 3년간 580억원 규모의 R&D를 투자하겠다고 밝혔다.

한국제약바이오협회도 지난해 인공지능신약개발지원센터 추진단을 출범시키고 한국형 모델 구축에 나서고 있다.

배 전문위원은 "국내 제약바이오 기업은 규모나 기술적인 측면에서 글로벌제약사와 격차가 크다"며 "AI 기술은 국내 제약바이오 기업이 도약할 수 있는 계기를 제공할 수 있다"고 말했다.