빅 바이오파마, 스타트업 협력 활발…과대평가 신중해야

인공지능(AI)이 바이오파마 산업의 차세대 혁신으로 다가오고 있다.

헬스케어 산업은 소프트웨어와 기술 발전에 영향을 받지 않고 있다.

AI 등 새로운 기술들의 사용은 연구 활동에 점차 혁신을 일으키기 시작했다.

과학과 기술에서 주요 발전도 향후 진단과 치료를 개선할 것으로 보인다.

바이오파마 산업은 기계, 특히 컴퓨터 시스템 등 기계에 의해 인간 지능 과정의 자극은 AI를 적용하기 시작했다.

이는 신약 개발과 관련된 시간과 비용을 급격히 줄일 수 있어 바이오텍 산업에서 차세대 혁신 기술로 간주되고 있다.

많은 시간이 잠재적 질병 표적을 확인하고 후보가 이런 표적에 적합한지를 테스팅하는데 투자되고 있다.

AI 사용으로 약품 기획 기간은 4~5년에서 1년으로 줄일 수 있어 비용을 급격히 절감할 수 있다.

제약과 바이오텍 기업들은 사람이 할 수 없는 방법으로 패턴을 확인하기 위해 AI와 머신런닝(machine learning)을 사용함으로 대량의 데이터를 분석할 수 있다.

AI 기반 솔루션을 통해 제약과 바이오텍 회사는 적절한 환자 모집단을 식별하고, 일부 연구의 필요성을 줄이거나 없앨 수 있으며, 어떤 경우에는 가상 환자의 결과를 예측할 수도 있다.

협력
일부 협력이 빅 파마와 바이오텍 기업과 중소 AI 기반 회사 사이에 지난 2년간 있었다.

제휴는 주로 AI를 이용해 제약사들을 위해 새로운 생물학적 표적과 분자를 발견하는 스타트업이었다.

작년 GSK는 AI을 활용하기 위해 영국 머신러닝 전문업체인 엑스사이언티아(Exscientia)와 미국 선두 AI 주도 약품 개발사인 인실리코 메디신(Insilico Medicine)과 협력하기로 했다.

또한 GSK는 AI 기반 약품 기획과 개발사인 클라우드 파마슈티컬(Cloud Pharmaceuticals)과 파트너십을 체결했다.

협력은 새로운 소분자 약품의 발견을 위해 AI 사용이 목적이다.

사노피도 당뇨병 등 대사성 질환에 대한 소분자 약품을 발견하기 위해 엑스사이언티아와 제휴를 맺었다.

작년 로슈의 계역사인 제넨텍은 GNS 헬스케어의 REFS 인관관계 머신러닝과 시뮬레이션 AI 플랫폼으로 항암제 개발을 강화하기 위해 연구 협력에 합의했다.

암젠과 세엘진도 GNS 헬스케어와 협력하고 있다.

아스트라제네카(AZ)는 파킨슨병 등 신경장애 치료를 위한 새로운 표적과 치료법을 발견에 AI를 사용하기 위해 작년 미국 베르그(BERG)와 협력키로 했다.

J&J, 화이자, 노바티스 등도 IBM의 왓슨 헬스(Watson Health)와 제휴를 맺고 있다.

제휴에 따르면 회사들은 약품 개발과 암 연구 노력을 가속화하기 위해 왓슨 헬스의 AI 솔루션과 애플리케이션을 사용할 수 있다.

약품 발견과 디자인에 AI에서 리더인 아톰와이즈(Atomwise)는 화이자와 평가 약정(evaluation agreement)에 들어갔다.

화이자는 자신이 선택한 3개 이상 표적 단백질에 대해 잠재적 약품 후보를 확인하기 위해 아톰와이즈의 플랫폼을 평가하게 된다.

합의에서 화이자는 각 표적 단백질에 로열티를 지불하고 아톰와이즈는 선택한 표적 단백질에 대해 다양한 소분자를 분석하게 된다.

머크(MSD), 애브비, 바이엘도 아톰와이즈와 파트너십을 맺고 있다.

최근 아템(Anthem)은 AI 의료연구 기업인 doc.ai와 알레르기 패턴을 예측을 할 수 있는지를 조사하기 위해 AI 플랫폼에 파트너십을 맺었다.

이밖에도 많은 제약, 바이오텍, 중소 스타트업, 대학, 연구소 등이 헬스케어 분야에서 AI 이용에 협력하고 있다.

미래
컨설팅업체인 맥킨지(McKinsey)에 따르면 제약과 의료에서 빅데이터와 머신러닝은 더 우수한 의사결정, 최적화된 혁신, 연구, 임상시험의 개선된 효율성 등을 근거로 연간 1000억달러 이상에 이를 것으로 추정된다.

대형 제약회사들의 약물 발견에 대한 AI에 투자 증가는 업계에 활력이 될 뿐만 아니라 약품을 식별과 스크린, 후보 약품을 보다 정확하게 예측하고 R&D 비용과 시간을 절감하는 머신러닝의 혜택을 활발히 포용하고 있다고 맥킨지가 진단했다.

투자 분석업체인 작스(Zacks)는 약품 발견과 다른 목적을 위해 바이오텍에 AI를 사용하는 것은 상대적으로 초기 단계이지만, 2025년까지 광범위한 채택을 예상했다.

헬스케어 분야는 AI 등 신기술의 결과로 급격히 성장하고 있지만 개인 정보 보호, 데이터 보호 및 거버넌스에 대한 우려가 높아지고 있다.

또한, 제약과 바이오텍 기업들이 경계해야 할 것으로 많은 AI 연구 회사들은 그들의 성과를 과대평가하고 있다고 작스가 지적했다.

하지만 이런 초기단계 기술은 충분한 가능성을 가지고 있고, 적절한 활용은 분야에서 비장의 카드가 됨을 확실히 입증할 것이라고 분석했다.
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