제약바이오계 8일 현재 '센터 설립' 환영하는 눈치
'투자비용 절감-기간 단축-블록버스터 약물 발굴' 기대
[보건타임즈] 최근 한국제약사의 연구개발을 도울 '인공지능(AI) 신약개발 지원센터'(가칭) 추진단이 출범했다.
제약계가 서둘러 본격적으로 AI 신약개발지원센터를 설립하려는 목적은 인공지능(AI)이 문재인정부의 핵심 국가전략 4차 산업혁명의 핵심키워드로 떠오른 데다 이를 활용하면 국내 제약업계가 추구하는 신약개발의 효율성을 높여 '투자비용 절감-기간 단축-블록버스터 약물 발굴'이란 혁신을 가져올 수 있다고 봐서다.
이를 AI 신약개발 지원센터가 전담하겠다는 것이다.
AI 신약개발지원센터의 주력 업무는 수만 개 후보물질 중에서 신약으로 개발할 가치가 있는 일부만 추려내는 첫 단계 비임상시험 만큼이라도 대신 맡아 수행함으로써 한국산 신약개발기간을 좀 더 앞당기는 동시에 국내제약사가 감당하기 쉽지 않은 개발비용을 덜어주기 위해서다.
AI 신약개발지원센터는 스스로가 탐지·탐색해내는 딥러닝 기술을 탑재한 인공지능을 활용, 보건의료의 빅 데이터를 통해 후보물질 수만 개 중에서 신약으로 개발할 가치가 있는 일부를 가려내는 역할을 한다.
즉 AI 신약개발지원센터가 세포·동물 등에 직접 실험해야 하는 제약사의 비임상시험을 대신하게 된다.
비임상시험은 막대한 자금과 시간을 쏟아 수만 개 물질 중에서 신약후보 물질을 찾으려 해도 아예 근접조차 하지 못할 위험부담이 있는데다 많게는 개발할 가치가 있는 물질을 10개 미만까지 선별해내는 쉽지 않은 과정이어서 제약사로선 적지 않게 부담이 돼왔다.
현재 국내제약사의 신약개발단계를 요약하면 이렇다.
첫 단계 비임상시험에서 신약으로 개발할 가치가 있는 후보물질을 찾아낸 뒤 이 물질 성분의 안전성과 효능효과 등 유효성을 과학적으로 검증하기 위해 사람을 상대로 하는 임상 1, 2, 3상을 거쳐 약효를 입증돼야하는 까다로운 과정을 거쳐야 한다.
게다가 이 과정에 들어가는 비용이 천문학적인데다 개발기간이 기약 없이 소요돼 국내제약사로선 첫 단계 비임상시험조차 큰 부담이 됐던 것이 사실이다.
대개 신약을 개발하기까지 걸리는 기간은 평균 10~15년, 1건당 들어간 연구개발 비용은 평균 24억 달러, 한화로 따져 약 2조7천억 원에 달한다.
앞으로 AI 신약개발지원센터가 첫 단계 비임상시험을 떠맡게 되면 종전 2~3년 걸리는 신약 후보물질을 찾는 기간을 크게 줄임으로써 임상진입을 앞당기게 돼 신약 개발 성공률을 높일 것으로 기대되고 있다.
한국제약바이오협회는 지난 5일 인공지능 신약개발지원센터 추진단 개소식을 가졌다.
추진단은 서울아산병원 정형외과 이동호 교수(사진)를 단장으로 해 제약바이오협회와 한국보건산업진흥원, 인공지능 신약개발지원센터 추진단, 17개 제약사(JW중외제약, 녹십자, 대웅제약, 일동제약, 안국제약, 삼진제약, 크리스탈지노믹스, 종근당, CJ헬스케어, 한미약품, 신풍제약, LG화학, 유한양행, 일양약품, 한독, 동아ST 등) TF, AI 전문 업체들로 꾸려졌다.
이날 이 단장은 "추진단은 내년 AI 신약개발지원센터 설립을 목표로 올핸 기반을 마련하기 위해 ▲전략 수립 ▲인공지능 플랫폼 도입과 운용 ▲한국 실정에 맞는 신약개발 인공지능 개발 기반 조성 등 전략 수립에 주력하겠다"며 "센터는 중립, 중재자 입장에서 원스톱으로 국내제약사들이 인공지능을 활용, 신약을 개발할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다
추진단이 수립할 센터설립을 위한 전략으로는 ▲ 이 분야의 기관 간의 업무 협의와 예산 획득 ▲ 센터 업무내용, 인프라(서버/프레임웍, 인력) 구성과 서비스(서버, 통신, 원격 지원 등)를 하기 위해 들어갈 예산(안) 마련 ▲ 타겟발굴, 신약 후보물질의 탐색과 부작용 예측, 신약개발기간의 단축, 부작용으로부터 환자를 보호할 예방, 정책 결정 등 신약개발 지원센터 운영 계획 마련 ▲ 센터 조직과 구성원 업무 내용 확립, 유관기관 업무협약 체결 ▲ 플랫폼 구축 사업의 홍보활동과 인력 교육 계획 수립 등이다.
추진단의 제약업계 수요에 따른 신약개발 인공지능(AI) 플랫폼 도입과 운용으로는 ▲ 사용자 권한(user license) 관리를 비롯해 신약개발 인공지능 플랫폼을 활용한 서비스 개발 ▲ 신약후보물질의 공공 데이터(Chembl, Pubmed 등), 제약·바이오 업계의 데이터 등 활용방안 연구 ▲ 이들 데이터의 개인정보 보호와 보안대책 마련 등이 있다.
이 단장은 "인공지능 신약개발 플랫폼을 통해 최종 수요자 제약사에 서비스하는 게 센터의 주요 업무가 될 것"이라며 "향후 제약업계가 적극적으로 활용할 수 있도록 인공지능 플랫폼을 도입·운영하겠다"고 말했다.
이에 협회는 정부가 추진하는 4차 산업혁명에 적극 참여하는 동시에 고부가가치 미래형 새로운 산업으로 선정된 제약, 바이오산업의 발전을 이끌 신약에 AI를 활용해 오랜 시간에 걸쳐 막대한 투자를 해야 하는 지금보다 좀 더 효율적으로 개발할 수 있는 여건을 만들도록 내년 설립될 AI 신약개발지원센터를 통해 국내 제약사가 신속하게 효율적으로 신약개발을 적극 지원할 계획이다.
8일 현재 제약 계에선 내년 협회 내 AI 신약개발지원센터 설립에 크게 기대를 건 큰 눈치다.
국내제약사 관계자는 "지금의 시스템으론 초기 신약개발에 오랜 기간 동안 막대한 자금을 투자하더라도 5천~1만개의 후보물질 중 단 한 개를 찾을 수 있다고 단정할 수 없는 불확실한 분야"라면서 "AI를 활용하면 이보다 시간과 비용을 줄일 수 있는 동시에 성공률을 크게 높일 수 있다"고 반겼다.
협회가 공개한 자료에 따르면 신약연구개발 비용은 지난 2015년 1,498억 달러에서 매년 2.8% 늘어나 2022년이면 1820억 달러에 이를 전망이다.
신약 1건당 들어간 연구개발 비용은 평균 24억 달러, 한화로 따져 약 2조7천억 원에 달한다.
약 5천개 이상의 신약 후보물질 중에선 겨우 5개만 임상에 진입하며 이 가운데 단 1개만 최종 신약허가를 받을 수 있다.
하지만 "AI를 통해 방대한 보건의료 빅 데이터를 취합, 분석하면 모든 임상과정을 거쳐 약효여부를 검증, 입증해야 하는 지금의 신약개발 과정과 기간을 크게 단축할 수 있다"는 게 협회의 설명이다.
여기에 임상을 최적화할 수 있을뿐더러 부작용, 약물의 작용 원리 등을 예측할 수 있으며 지금보다 신약개발 기간을 10분의 1에서 4분의 1 정도로 줄일 수 있다.
또 고액의 약품과 효과가 같은 저렴한 물질을 찾거나 개발 과정에서 실패한 물질에서 새 유효성을 찾을 수 있다.
이미 존슨앤드존스, 화이자, 머크와 같은 다국적사는 이미 AI를 활용한 신약개발에 들어가 전체 신약개발에서 35%의 비중을 차지하는 초기 후보물질 탐색 단계의 성공 가능성을 크게 높일 것으로 전해졌다.
지난해 7월 첫 AI 신약개발지원센터 설립을 공식적으로 발표하는 자리에서 배영우 R&D정책위원회 4차산업 비상근 전문위원은 "AI 활용을 위해선 국내 제약 산업 실정에 맞는 인프라 구축과 인력 양성이 필요하며 정부는 국내제약사에 보건의료 빅데이터를 개방해야하는 것은 물론 인공지능 신약개발 지원에 나서야 한다"고 전한 바 있다.
이처럼 AI를 활용한 신약개발이 확산되는 추세다.
미국 얀센의 경우 작년 11월 영국 AI기업 베네볼런트와 계약, 신약 후보물질을 평가와 함께 올해부터 임상에 본격적으로 AI를 활용하기로 했다.
베네볼런트는 AI를 통해 생물학적 개체와 기존 문헌 간 수억 개의 연관성을 분석해왔으며 현재 약물 초기단계부터 2상에 이르는 데이터 자산을 보유하고 있다.
독일 머크는 캘리포니아 스타트업 아톰와이즈의 AI 플랫폼 '아톰넷'을 활용해 신약 후보물질을 찾고 있다.
아톰넷은 3차원 구조 기반의 약물 설계를 가능하게 하는 AI 플랫폼이다.
아톰넷은 많은 표적과 데이터를 학습시켜 패턴을 규명해낸다.
일본 산텐은 미국 스타트업 투사(twoXAR)의 AI 신약탐색 플랫폼 '듀마'를 통해 녹내장 신약을 개발 중에 있다.
듀마는 산텐에 약물과 질병 간의 예상하지 못한 연관성을 찾는 클라우드 서비스를 제공하고 있다.
화이자는 미국 IBM의 '왓슨 포 드러그 디스커버리'를 이용해 면역항암제 신약 개발에 착수한 상태다.
이스라엘 테바는 AI를 활용, 자사 의약품을 복용한 2억명의 데이터를 수집, 추가 적응증을 확인하는 연구를 하고 있다.
기사최종편집일: 2024-04-19 17:18:24
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