AI로 신약개발 단축하고 가능성 높인다 … 녹십자, 동화 등 플랫폼 도입

국내제약사들이 항암제, 희귀질환 치료제 등 신약개발의 성공가능성을 높이기 위해 오픈이노베이션을 통한 AI(인공지능) 플랫폼 도입에 나서고 있다.

26일 업계에 따르면 AI를 활용하면 1개 신약개발에 드는 평균 시간이 13년에서 9년으로, 후보물질발굴에서 임상까지는 통상 4.5년이 소요되는 것이 12개월로 대폭 단축 가능하다.

이러한 이유로 국내제약사들은 AI 플랫폼을 보유하고 있는 벤처기업, 연구기관들과 파트너 관계를 맺고 있다.

GC녹십자는 목암생명과학연구소를 중심으로 진행 중인 메신저 리보핵산(mRNA)을 활용한 희귀질환 치료제 개발에 AI 플랫폼을 접목할 계획이다. 이를 위해 최근 서울대 AI연구원 산학협력 프로그램인 'AIIS 멤버십'에 가입하고 신약개발 공동연구에 나선다.

GC녹십자 관계자는 "이번 사례가 국내 최대 규모의 AI 연구 조직과 제약기업의 최초 협력이라는 점에서 의미가 크다"고 설명했다.

양 측은 앞으로 각종 AI 알고리즘을 이용한 '신약 후보물질 발굴 및 질병관련 유전체/단백질 연구 플랫폼을 구축'을 위해 상호 협력하기로 했다. 물질 스크리닝부터 유효성 예측, 변이 탐색 등 질병 및 신약개발 전반에 걸친 공동연구를 추진할 계획이다.

동화약품은 벤처기업 온코크로스와 AI 기반 항암제 신규 적응증 발굴을 위한 공동연구 협약을 체결했다. 

온코크로스는 AI 플랫폼을 이용해 신약 후보물질 및 기존 약물들의 신규 적응증을 탐색하는 신약 벤처기업이다. 온코크로스의 AI 엔진 'ONCO-RAPTOR AI'는 유전자 발현 패턴을 기반으로 유전자(RNA)와 질병 연관성을 인공지능으로 분석한다. 

양사는 온코크로스의 AI 플랫폼을 통해 동화약품이 보유한 항암신약 후보물질의 신규 고형암 적응증을 도출할 예정이다. 해당 후보물질은 동화약품의 주요 연구 과제 중 하나로 우수한 항종양 효과와 안전성을 확인한 항암신약 물질이다.

한편, 보건산업진흥원에 따르면 AI를 활용한 신약 물질 발견 및 약물재창출은 최소 1.5배 시간 단축과 희귀질환에 대한 신약물질 승인을 가속화 한다. 또 데이터분석은 기존 방식의 조사량 대비 5000배 이상 임상 데이터 분석이 가능하다.