"특이점이 온다" AI 활용 신약 개발 경쟁 가속화

[비즈한국] 신약 개발에서 인공지능(​AI) 활용은 이제 필수가 됐다. AI는 약물 후보 물질 식별, 임상시험 설계 과정 등에서 활발히 사용되고 있다. ​AI 기반의 ​홍콩 바이오기업 인실리코메디슨은 전 과정에 AI 기술을 적용해 후보 물질 도출까지 46일, 후보 물질이 임상 시험에 진입하기까지 30개월이 소요됐다고 밝힌 바 있다.

#전 과정 AI 기반 후보물질 2개, 임상 2상 진입

시장조사기관 마켓츠앤마켓츠에 따르면 AI 신약 개발 글로벌 시장 규모는 2023년 기준 9억 270만 달러(1조 3000억 원)로 연평균 40.2% 성장세를 보이고 있다. 2028년에는 48억 9360만 달러(7조 원) 규모에 달할 것으로 예측된다. AI 신약 개발 시장은 AI 기술별로 기계학습, 자연어 처리, 상황 인식 처리 및 컴퓨팅, 기타 기술 순으로, 치료영역별로 종양학, 감염병, 신경학, 심혈관계 질환, 면역학, 대사성 질환, 기타 치료 영역 순으로 규모가 크다. 구체적으로 2028년 기준 종양학은 19억 4700만 달러(2조 7000억 원), 감염병은 10억 9400만 달러(1조 5000억 원) 규모에 이를 것으로 추정된다. 

AI를 활용한 신약 개발 기업은 2000년대 후반부터 생겨났고, 이후 AI 기업과 제약사 간 협력 혹은 제약사 내 AI 전담조직 신설 등의 형태로 AI 신약 개발이 이뤄졌다. 한국보건산업진흥원에 따르면 지난해에만 18건의 신약 개발 관련 공동연구 및 제휴 등이 있었다. 최근에는 인실리코메디슨, 미국의 리커젼 등이 모든 단계에서 AI를 사용(end-to-end AI)한 후보물질로 임상 2상에 진입하는 등 가시적인 성과가 나왔다. 이 외에 근감소증 등 근육질환을 타깃으로 하는 우리나라의 온코크로스를 포함한 4개사의 신약 후보물질이 임상 1상 단계에 있다. 

#AI 활용 시 임상 성공률, 업계 평균 상회

신약 개발에 AI를 활용하는 이유는 단순하다. 시간과 비용의 단축을 위해서다. 신약개발 과정은 △표적 식별 △​선도 화합물 탐색 및 최적화 △전​임상 시험 △​임상시험 단계로 이뤄지는데, AI는 특정 단계를 대체하기보다는 보완하는 측면에서 활용되고 있다. 아직까지는 약물 후보를 식별하고, 임상시험을 설계하는 과정에서 주로 사용한다. 인실리코메디슨은 AI 활용으로 후보 물질 도출 과정이 46일로 단축되고, 이 후보 물질이 임상시험에 진입하기까지 30개월이 소요됐으며, 비용은 10분의 1, 시간은 3분의 1로 단축됐다고 밝힌 바 있다. 통상 후보 물질이 신약 허가를 받기까지는 10~12년이 걸리고, 약 3조 원의 비용이 든다. 

AI 활용 시 높은 성공률은 통계로도 나타난다. 마두라 KP 자야퉁가(Madura KP Jayatunga) 연구팀이 작성한 논문에 따르면 최근 10년 사이 AI로 발견한 75개 물질이 임상에 진입했고, 종양학의 경우 1상 및 2상의 약 50%가 AI를 통해 발굴된 물질이었다. 임상 시험 성공률에 대한 예비 분석에서는 2023년 12월 기준 24개의 물질이 임상 1상을 완료했고, 이 중 21개가 성공한 것으로 집계됐다. 2상은 10개 물질이 시험을 완료했고, 이 중 4개가 성공했다. 연구팀은 논문에서 “1상은 80~90%, 2상은 40%의 성공률을 보였는데, 이는 각각 40~65%, 30~40%에 이르는 산업 평균과 비슷하거나 더 높다”고 밝혔다.

국내 기업들도 AI를 적극 활용하고 있다. JW중외제약은 지난해 AI 기반 신약 연구개발 통합 플랫폼인 제이웨이브(JWave, JW AI-powered Versatile drug Exploration)를 가동하기 시작했다. 제이웨이브는 회사가 기존에 운영하던 빅데이터 기반 AI 약물 시스템인 ‘주얼리(JWELRY)’​와 ‘​클로버(CLOVER)’​를 통합한 플랫폼이다. 500여 종의 세포주, 오가노이드(장기유사체), 각종 질환 동물 모델의 유전체 정보 등을 학습에 활용할 수 있다. 대웅제약은 지난해 신약 후보물질 탐색의 첫 단계에 적용할 수 있는 ‘AIVS(AI based Virtual Screening)’와 AI 신약 개발 포털인 ‘DAISY(Daewoong AI System)’​를 개발했다. 데이지에서는 화합물질의 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 등 약물성을 파악하는 연구 단계인 ADMET(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) 연구가 가능하다.

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