[바이오타임즈] 인공지능(AI) 기술이 의료계 및 제약바이오 산업의 판을 뒤바꾸는 게임 체인저가 될 것으로 기대되고 있다. 업계는 AI기업과 오픈 이노베이션을 통해 ‘AI 신약개발’의 혁신적 성과를 가시화하고 있다.
 

◇ AI 신약개발, 선택 아닌 필수 시대

4차 산업시대를 맞아 제약·바이오 업계가 AI 기반 신약개발에 공격적으로 나서고 있다. 이들은 기업 한계를 극복하고 신성장동력을 모색할 수 있는 해법으로 AI 신약개발에 주목, 속속 성과를 내고 있다.

신약개발 성공률이 줄고 개발 비용은 기하급수적으로 커지는 상황에서 AI를 통해 최적의 신약개발 환경을 조성하겠다는 전략이다.

그간 제약사들이 꼽는 신약개발의 고질적 문제점은 막대한 비용과 오랜 개발 기간이었다. AI 기술은 이를 해결할 수 있는 최적의 솔루션으로 평가되며, 앞으로 모든 신약개발에 필수 요소로 자리할 것으로 전망된다.

AI를 활용한 신약개발은 평균 10년~15년 이상의 개발 기간을 절반 이상 단축하고, 1조 원 이상의 개발 비용을 3분의 1 이내로 줄일 수 있다. 실제로 국내 보다 앞서 신약 개발에 AI 기술을 접목한 글로벌 회사들은 신약개발에 걸리는 시간을 크게 단축했다.

코로나19 백신 개발에 성공해 회사를 크게 키운 글로벌 제약사 모더나가 가장 성공적인 사례 중 하나로 꼽힌다. 모더나는 AI 기술을 활용해 백신 후보 물질을 다른 기업보다 빠른 시간 내에 발굴했다.

업계가 바라보는 AI 신약개발 시장 전망은 밝다. 시장조사업체 더비지니스리서치컴퍼니에 따르면 관련 글로벌 AI 기반 신약개발 시장 규모는 2021년 9억 1,000만 달러에서 2022년 39% 성장한 12억 7,000만 달러다. 2025년까지는 연평균 47% 성장해 59억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측된다.

또 다른 시장조사업체 얼라이드마켓리서치는 2022년 10억 7,300만 달러에서 2024년 35억 6,000만달러가 될 것으로 내다봤다.
 

◇제약 업계, AI기업과 맞손…패러다임 전환 나서

보수적인 산업으로 여겨지던 제약업계가 AI 신약개발을 신성장동력으로 주목하면서 기존 시장 판도를 뒤흔들고 있다. 전통 제약사들은 AI 기술로 무장한 바이오 스타트업과의 적극 협력을 통해 글로벌 제약사를 목표하고 있다.

미국의 경영 컨설팅 회사 딜로이트의 제약업계 동향 분석에 따르면, 오픈 이노베이션 모델을 적용하면 신약 개발 성공 확률이 기존 폐쇄형 모델보다 3배 이상 높은 것으로 분석됐다.

대웅제약은 온코크로스와 협약을 맺고 신약개발에 속도를 내고 있다. 현재 개발 중인 제2형 당뇨병 치료 후보물질 ‘이나보글리플로’와 섬유증 치료제 ‘DWN12088’에 온코크로스가 보유한 AI 플랫폼 ‘랩터AI’를 접목해 적응증을 확대할 계획이다.

동아에스티는 심플렉스와 손을 잡았다. 양사는 중추신경계(CNS) 질환 신약개발을 위한 공동 연구개발을 진행하고 있다.

JW중외제약도 신테카바이오와 질환 특이적 특정 단백질에 작용하는 혁신신약 연구개발 과제를 공동으로 기획한다. 신테카바이오의 AI 신약개발 플랫폼과 약물 3D 시뮬레이션 기술을 활용해 후보물질을 발굴한다는 계획이다.

한미약품은 스탠다임과 신약개발 초기 연구 단계에서 AI를 활용해 항암, 비알코올성지방간염(NASH) 등 다양한 혁신신약 후보물질을 개발해 상용화한다는 방침이다.

최근 SK케미칼은 닥터노아바이오텍과 비알코올성 지방간 2종, 특발성 폐섬유증 1종의 복합신약 후보물질을 발굴했다.

업계 관계자는 “AI를 활용해 신약개발 프로세스를 간소화하고 질병 대응 수준을 높여 삶의 질을 바꿀 수 있을 것”으로 기대감을 내비쳤다. 이어 “AI기업들은 자사 기술을 이용해 신약 후보물질을 발굴하고, 제약사의 적극 지원으로 임상으로까지 이어질 수 있는 포트폴리오를 만드는 것이 매우 중요하다”고 말했다.
 

◇AI 기반 신약개발 활성화를 위한 해결과제는?

일각에서는 전통 제약사들을 포함해 제약·바이오 기업들이 AI 신약발굴에 공격적으로 나서고 있지만 아직 검증이 필요하다는 의견이 나온다. 최근 글로벌데이터에 따르면 인공지능으로 150개 이상의 신약후보가 규명됐다. 하지만 대부분 발굴 및 전임상 단계에 머물고 있다.

AI 신약개발이 고품질 데이터 전제 하에 적용이 가능한 만큼, 유의미한 결과를 위해서 최종 성공 여부를 염두에 둔 사전 검증이 필요하다는 지적이다.

한 제약 연구원은 “AI 신약개발은 데이터의 양과 품질이 중요하다”고 강조했다. 이어 “퍼블릭 데이터만으로는 분명한 한계가 있으며, 국내 대형병원의 데이터는 품질이 우수하지만 접근하기 어렵다“면서 접근권 제한 규정 완화를 주문했다.

한편 최근 한국제약바이오협회가 신약개발에 있어 AI도입 현황을 조사한 결과, 62명의 제약바이오기업 응답자 중 54명(87.1%)이 내·외부를 통해 신약개발에 AI를 활용 중이거나 활용 계획이 있다고 응답했다

그러나 AI기술을 자체 활용하는 제약·바이오 기업 24명의 응답자 중 절반은 불만족 또는 보통이라고 응답했다. 아웃소싱을 통해 AI기술을 활용하는 제약·바이오 기업 24명의 응답자 역시 절반 이상(17)이 불만족 또는 보통이라고 응답해 만족도에서는 아쉬움이 있는 것으로 파악됐다

[바이오타임즈=김가람 기자] news@biotimes.co.kr

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