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국내외 제약사들 AI 플랫폼 개발

그래픽=양진경
미국 캘리포니아 프리몬트에 있는 제약 회사 버시온은 질병 8종에 대한 후보 약물 15가지를 인공지능(AI)을 활용해 개발하고 있다.이 회사는 “표적 단백질의 3D(차원) 모델을 만들고,이 단백질이 어떤 분자들과 어떻게 작용하는지 AI로 분석할 수 있다”며 “이를 통해 이전에 없던 새로운 분자를 만들어내고,그중 효과적인 후보를 추려내는 일도 AI를 활용해 한다”고 했다.

그래픽=양진경
글로벌 대형 제약사는 물론이고 국내 제약사들도 AI를 활용한 신약 개발에 속속 뛰어들고 있다.기존 방식으로 신약을 개발할 땐 평균 15년,보통 1조~2조원이 들었지만 최근엔 AI를 통해 기간과 비용을 절반 이하로 줄일 수 있기 때문이다.성공 확률도 크게 높아지는 추세다.


보스턴컨설팅그룹(BCG) 연구원들은‘AI가 발견한 약물은 임상 시험에서 얼마나 성공적인가’란 제목의 논문을 지난해 발표했다.연구원들은 2019~2024년 AI 신약 개발 스타트업들이 임상 시험에 성공하는 확률이 얼마나 되는지 조사했다.종전 방식으로 찾아낸 신약 후보 물질의 1상 임상 시험이 성공하는 확률이 40~65%였는데,AI를 통해 발견한 신약 후보 물질의 1상 임상 시험 성공 확률은 80~90%에 이르는 것으로 집계됐다.AI를 통해 찾아낸 신약 후보 물질이 2상 임상 시험까지 성공할 확률은 40%쯤 됐다.연구원들은 “AI로 설계한 신약 후보 물질이 실제 임상에서도 매우 유의미한 성공률을 보여주고 있다”면서 “AI 기술이 신약 연구 개발(R&D)의 효율성과 혁신성을 높이고 있음은 분명하다”고 했다.혁신 신약 개발의 속도와 성공 확률을 AI가 빠르게 끌어올리고 있다는 얘기다.

글로벌 대형 제약 회사들은 AI 활용에 이미 사활을 걸었다.화이자는 2021년 코로나 치료제‘팍스로비드’를 개발할 때 자체 AI를 활용해 신약 후보 물질을 300만 종에서 600종으로 대폭 줄이고,2~4년 걸리던 초기 약물 설계 과정을 수개월로 단축한 바 있다.

머크는 신약 개발을 위해 자체 개발 플랫폼‘신시아’와‘에디슨’을 쓰고 있다.신시아는 약물 합성 경로를 제시해 연구 기간과 비용을 줄여주고,에디슨은 머신러닝으로 신약 후보 물질의 성공률을 높이는 데 도움을 준다.AI 플랫폼을 통해 600억가지가 넘는 화합물을 신속히 분석해 최적 후보 물질을 발굴할 수 있고,에볼루션 홀덤 룰이를 통해 신약 개발 기간도 최대 60%까지 단축할 수 있게 됐다는 설명이다.


국내 제약사들도 AI 플랫폼을 구축해 신약 연구 개발에 나섰다.JW중외제약은 자체 개발한 AI 신약 R&D 통합 플랫폼‘제이웨이브’를 가동해 신약 후보 물질 발굴에 나섰다.미국 AI 신약 개발 기업 크리스탈파이와 저분자 화합물 치료제 개발을 위한 공동 연구 협약도 체결했다.

대웅제약은‘데이브스‘데이지‘다비드‘데이프래그’등의 AI 플랫폼을 동시에 구축했다.다비드는 화합물 8억종 정보를 정리한 자체 데이터베이스이고,데이지는 AI 가상 탐색을 통해 유효 화합물을 찾아내는 플랫폼이다.데이프래그는 저분자 구조 최적화 기술을 찾는 데 쓰인다.

AI 신약 개발 스타트업과 협업하는 제약사도 적지 않다.유한양행은 AI 신약 개발 전문 업체 휴레이포지티브 등과 손잡았다.이를 통해 신약 후보 물질의 치료 반응성을 예측하고 효과를 정밀하게 예측하게 됐다는 설명이다.동아에스티는 신약 개발 기업 심플렉스와 신약 후보 물질 발굴에 나섰다.또 AI 의료 설루션 업체 에이아이트릭스와도 손잡고 디지털 헬스케어 연구를 진행하고 있다.

정부도 AI를 활용한 신약 개발 지원에 나섰다.2028년까지 348억원가량을 투입해 국내 주요 제약사의 AI 신약 개발 기술의 고도화를 돕겠다는 계획이다.

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