신약개발도 인공지능이 할 수 있다고?! 이거 실화냐??

신약을 개발하는데 몇 년이 걸리는지 아시나요? 

 

"일반적으로15년이 걸린다고 합니다."

 

 

 

비용은 얼마나 들까요? 상상 이상입니다. 미국 제약사들은 지난 15년간 신약 개발에 520조원을 쓴 것으로 알려져 있습니다. 성공 확률은 어떨까요? 세계 많은 제약사들이 개발에 매진하고 있지만 성공하는 경우는 극히 드물다고 합니다. 신약개발은 대표적인 '고위험 - 고수익' 사업으로 손꼽힙니다.

 

 

 

최근 제약사와 ICT기업들 사이에서 인공지능(AI)를 활용한 신약을 개발하려는 시도가 활발히 이뤄지고 있습니다. 인공지능을 신약개발에 활용하면 어떤 장점이 있을까요?

 

한마디로 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 기존에는 연구원이 신약 후보물질의 특성이나 효능을 일일이 검색하고 비교, 분석해야 했는데 인공지능을 활용하면 그 시간과 노력을 크게 절감할 수 있습니다.

 

모든 경우의 수를 실험하면서 증명해야하는 기존의 임상시험 방식도 인공지능이 사람 대신 분석하고 판단합니다.  연구원이 미처 자각하지 못한 부작용 우려 물질을 인공지능이 알아서 걸러 내어 실험 성공률을 높여 줍니다. 효능은 같지만 비용이 상대적으로 저렴한 대체 물질을 찾아주기도 합니다.

 

실패한 신약 물질에서 예상치 못했던 새로운 효능을 축적된 학습 데이터를 통해 발견하기도 합니다. 인공지능을 활용해 신약개발에 도전한 몇 가지 사례들을 알아보겠습니다.

 

 

 

1. 전문 AI의 면역항암제 개발

 

신약 개발 전문 인공지능 ‘왓슨 포 드럭 디스커버리(Watson for Drug Discovery)’는 자체적으로 수집·구축한 암 관련 자료를 학습하여 객관적 연구가설을 도출합니다. 수백만 종류의 신약 후보 물질을 탐색하고 평가하여 대표적인 글로벌 제약회사인 화이자의 신약개발을 지원합니다.

 

 

 

2. 하루만에 에볼라 신약 후보 물질 2개 발굴

 

아톰와이즈의 신약 개발 전문 AI를 도입한 머크사는 하루 만에 700여 종의 시판 약을 분석해 에볼라 신약 후보 물질 2개를 발굴했습니다. 기존 방법대로라면 몇 년이 걸릴 일이었습니다.

 

 

 

3. 불치병 치료제 발견 쾌거

 

영국 인공지능 스타트업 베네볼런트 AI(BenevolentAI)는 2016년 11월 미국 존슨앤존슨 계열사인 얀센과 제휴하고 논문 수백만 건을 분석해 루게릭병 치료제 두 건을 발견했습니다. 또한 최근에는 파킨슨병 환자의 졸음 치료용 의약품에 대한 임상 2상 시험을 시작하기도 했습니다.

 

 

 

4. 당뇨, 심혈관질환, 녹내장 등 다양한 치료제 발굴

 

스코틀랜드의 신약 개발 전문기업 엑스사이언티아(Exscientia)는 2017년 프랑스 제약사 사노피, 영국 제약사 GSK 등과 협력계약을 체결하고 AI를 활용해 당뇨와 심혈관질환 치료를 위한 신약 후보물질을 발굴하고 있습니다.

 

미국 스타트업 투사(TwoXAR)는 2017년부터 일본 제약사 산텐과 함께 AI 신약 탐색 플랫폼 듀마(DUMA)를 활용해 녹내장 신약을 개발 중입니다

 

 

 

5. 약물 설계 AI 플랫폼 기반 신약 개발 

 

신약 개발 초기 과정에서 많은 시간과 비용이 소모되는 신약 후보물질 탐색단계에 인공지능을 적용한 ‘약물 설계 플랫폼’을 개발하는 것입니다. 기존의 신약 후보물질이 보유한 성질과 약효, 독성 등 특성에 관한 데이터에 기반한 인공지능 모델을 개발합니다.

 

개발된 인공지능 모델을 이용하여 신규 화합물이 가질 각종 특성을 예측하고, 목표 속성에 부합하는 신규 화합물을 설계합니다.

 

지난 20 여년 동안 축적해 온 양질의 신약 후보물질 데이터를 기반으로 체계적인 약물 정보의 수집·검색이 가능한 화합물 데이터 보관소(Chemical Repository)도 구축합니다. 저장된 신약 후보물질 데이터를 머신러닝·딥러닝을 통해 분석하여 약물의 효과를 예측하고, 새로운 신규 화합물을 설계합니다. 

 

신약 개발에 인공지능이 필수적 역할을 할 날이 머지 않았습니다. 국내외 제약사들이 앞다퉈 인공지능을 활용한 신약 개발에 뛰어 들고 있는 것은 디지털 혁신을 통해 시간과 비용을 획기적으로 줄이고 정확성과 안전성을 높일 수 있는 수단으로 가장 효과적이기 때문입니다.