[신약개발 AI가 이끈다 ①] 부서 신설부터 전략적 제휴까지 인프라 구축

주요제약사들이 신약개발에 인공지능(AI)를 활용하기 위한 인프라 구축을 위해 관련 부서를 신설하거나 해당 업체와의 전략적 제휴를 적극적으로 추진하고 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.

한국제약바이오협회는 지난 3월 한국보건산업진흥원과 인공지능 신약개발지원센터를 개소하고 국내 제약사의 AI 신약개발 인프라 구축에 나서고 있다.

최근에는 한국화학연구원 및 한국보건산업진흥원과 3자 협력 양해각서(MOU)를 체결하고 국내 제약기업의 신약개발을 지원하기로 했다.

각 제약사별로도 AI관련 분야 인프라 구축에 나서고 있다.

제약업계 선두기업인 유한양행은 지난해 신테카바이오와 신약 유전체 빅 데이터 및 인공지능 플랫폼을 활용한 신약 개발 협력을 위한 업무 협약(MOU)을  체결했다.

신테카는 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용한 항암제 반응성 예측 플랫폼을 보유하고 있다. 여기에 유전체 빅 데이터와 인공지능 기술을 접목시켜 약물 반응성에 관여하는 바이오마커를 찾아내는 알고리즘을 개발한 바 있다.

유한양행은 협약을 통해 짧은 개발 기간 내에 항암 활성이 높은 물질을 발굴하며, 개발 중인 신약 바이오마커를 찾아 임상 성공률과 신약의 가치를 높인다는 계획이다.

국내서 가장 많은 파이프라인을 보유하고 있는 한미약품은 생명과학 임상 연구 클라우드 기반 솔루션 제공 업체 메디데이터의 임상 시험 솔루션을 도입하고 있다.

한미약품이 도입한 메디데이터 엣지 센트럴 모니터링(Edge Central Monitoring)은 임상 시험 과정에서 발생할 위험을 사전에 파악하고 관리하는 솔루션이다. 임상 시험 데이터를 포괄적으로 분석해 일반 통계 분석에서 간과될 수 있는 임상 데이터 오류나 이상치를 머신러닝을 통해 신속하게 식별할 수 있도록 지원한다.

최근에는 광동제약과 휴온스도 신약개발에 AI를 접목하기 위한 작업에 나섰다.

광동제약은 영국 옥스퍼드대 종양학 교수들이 설립한 바이오 기업 '옥스퍼드 캔서 바이오마커스(이하 OCB)'와 투자 파트너십을 체결했다.

OCB사는 옥스퍼드대 종양생물학과장인 닉 라 탕그(Nick La Thangue) 교수와 종양내과 데이비트 커(David Kerr) 교수가 2010년 설립한 암진단 바이오마커·암동반진단 플랫폼 개발 기업이다.

휴온스는 닥터노아바이오텍과 'AI 기반의 신약개발 공동 연구∙개발 협약'을 체결했다.

이번 협약을 통해 양사는 연내 희귀질환 치료제 개발을 가시화하겠다는 목표다. 추후 중추신경계 질환 치료제, 대사질환 치료제 개발을 위한 구체적인 개발 계획 또한 수립할 예정이다. 

대웅제약은 AI 관련 연구의 가속화를 위해 올 초 헬스케어인공지능사업부를 신설했다.

지난해에는 UNIST(울산과학기술원)와 인공지능 신약 개발 및 바이오 메디컬 분야 공동 연구를 위한 협약을 체결한 바 있다.

대웅제약은 신약 개발 관련 데이터 가공과 신약 후보 물질의 실험 분석을 진행하고, UNIST에서는 신약 개발을 위한 데이터 분석 알고리즘과 인공지능 기술을 개발하게 된다.

업계에서는 AI를 신약개발에 적용하면 후보물질 발굴 등 평균 10년 이상 소요되는 기간을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

업계 관계자는 "AI로 화학, 생물학, 공학의 다양한 도메인 지식을 연계 통합해 혁신신약을 고안하고 가장 효과적인 약물을 분석할 수도 있게 된다"며 "국내서도 이러한 AI 활용 신약개발의 필요성을 인식하고 투자를 시작하고 있다"고 말했다.