제약·바이오, AI 신약개발 수요 증가…노력·도전 구체화

  • 송고 2019.05.31 14:31
  • 수정 2019.05.31 14:32
  • 권영석 기자 (yskwon@ebn.co.kr)
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AI 활용 신약개발 속도전 나서는 분위기 연출

인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 신약 후보물질 개발 수요가 늘면서 제약업계의 노력과 도전도 구체화되고 있다.

특히 업계와 정부는 AI가 제약산업의 생산·효율성 증가와 실질적 성과 도출에 중추적 역할을 할 것으로 보고, 미래 생존을 위한 노력에 공을 들이고 있다.

31일 관련업계에 따르면 휴온스, 대웅제약 등 제약업체 및 정부는 미래 바이오 분야의 차세대 성장 동력 확보를 위해 'AI 기반의 신약개발'에 적극 나서고 있다.

최근 휴온스는 AI(Artificial Intelligence) 기반의 신약개발 전문 기업인 닥터노아바이오텍과 AI기반의 신약개발 공동 연구∙개발 협약을 체결했다.

닥터노아바이오텍이 보유한 AI 시스템을 기반으로 양사간 상호 협력 및 공동연구를 통해 차세대 신약 파이프라인을 구축, 궁극적으로는 혁신 AI 신약을 개발하는 것이 목표다. 휴온스는 AI 기반의 신약 개발을 위해 국내외 다양한 AI 기반 기업들과 지속적인 업무 교류와 협력 관계를 유지하는 등 지난 1년 동안 체계적인 준비를 해왔다.

휴온스는 닥터노아바이오텍이 보유한 신약 개발 전략과 AI 시스템에 대한 가능성과 잠재력을 보고, 전문성과 경쟁력을 통해 AI 기반의 혁신신약을 개발할 수 있다고 판단하고 있다.

양사는 이미 지난 1년간 상호 공동개발 의지를 확인하고 치료제 개발과 적응증에 대한 논의를 진행해 온 만큼, 본 협약 체결을 기점으로 1차 공동연구를 구체화 할 구상이다. 또 연내 희귀질환 치료제 개발을 가시화하겠다는 의지 확인과 함께 추후 중추신경계 질환 치료제, 대사질환 치료제 개발을 위한 구체적인 개발 계획 또한 수립할 예정이다.

현재 대웅제약은 합성신약 바이오 개량신약·글로벌 제네릭 AI 분야를 모두 아우르는 연구 개발에 나서고 있다.

실제 지난 1월, 전승호 사장은 신년사를 통해 AI 분야를 포함한 신약연구 개발 역량 강화와 글로벌 혁신신약 개발의 가속화를 경영방침으로 제시한 바 있다.

대웅제약은 2014년부터 사내 별도 AI 연구팀을 두고 특정 질환과 약물 간 연관성을 추적해 환자 맞춤형 후보약물을 발굴했다.

지난해에는 울산과학기술원(UNIST)와 산학협력을 체결하고 신약 개발 체계에 빅데이터와 인공지능 기술 접목을 시도하기도 했다. 지난 1월엔 공학박사 등 AI 전문인력이 포함된 헬스케어인공지능사업부 조직을 출범했다.

관련 업계에 의하면 1만여개 신약 후보물질 가운데 전임상(비임상) 시험, 즉 동물실험에 들어가는 물질을 추리는데 약 5년 이상이 소요된다. 또 전임상을 통해 안전성과 효과가 입증될 경우 사람을 대상으로 약물을 시험하는 임상1상에 들어갈 물질을 추리는데만도 2년이 걸린다.

AI는 최근 급속도로 성장한 빅데이터 기반의 예측 기술이다. 의료 분야에서도 의료 영상 분석, 신약개발 등에 활용 가치가 높아 미래 바이오 산업을 이끌 차세대 혁신 기술로 업계는 꼽고 있다.

특히 신약개발 분야에서 AI는 초기 화합물 탐색, 효력 및 독성 예측 등에 활용도가 매우 높으며, 초기 탐색 기간 단축, 개발 오류 최소화 등을 실현할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

정부의 지원사격 움직임도 빨라지고 있다. 최근 정부는 2030년까지 제약·의료기기 세계시장 점유율 6%, 500억 달러 수출, 5대 수출 주력산업으로 키우겠다는 구상을 밝힌 바 있다.

또 한국제약바이오협회 역시 한국화학연구원, 한국보건산업진흥원과 빅데이터 확보 및 AI을 활용한 신약개발 지원을 위해 3자 협력 양해각서(MOU)를 체결하는가 하면, 내달 4일엔 여·야 국회와 제약업계 전문가들이 모여 △ICT △빅데이터 △AI 등 4차 산업혁명 속 제약산업의 미래를 제시하는 자리도 마련된다.

업계 한 관계자는 "AI 빅데이터를 활용하면 신약개발 효율성이 개선될 것"이라며 "기존 프로세스는 비용과 시간 측면에서 비효율적 부분이 많았는데 AI로 인해 예측도가 정확해져 품질이 개선되고, 이로 인한 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있다"고 말했다.

이어 "AI는 제약 바이오업계의 전반적 변화를 주도하고 있다. AI를 통해 기존 파이프라인의 적응증 추가와 개량신약 등 허가를 목적으로 한 신규 임상연구에 대한 속도를 높일 수 있다"며 "각 사 마다 변화 흐름에 발맞추기 위해 AI를 이용한 신약 연구개발 역량을 집중하고 있을 것"이라고 덧붙였다.


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