일부 빅 파마 기업들이 제품을 개선하기 위해 인공지능(AI)을 이용하고 있다.

아스트라제네카(AZ), GSK, 노바티스, 릴리 등 빅 파마는 약품 개발, 의사 결정 등에 도움을 위해 AI 시스템을 사용하고 있다.

신약과 치료제 개발은 잠재적 보상이 높지만 또한 실패율도 높다.

하지만 과정에서 AI 시스템을 사용하는 것은 이런 가능성을 개선하는 데 도움이 될 수 있고 제약회사들에게 인기를 얻고 있다.

리서치 업체인 비즈니스 인사이더(Business Insider)에 따르면, 현재 약물 발견에 중점을 둔 214개 업체들이 AI를 활용하고 있고, 이는 6년 전 89개 업체에 비해 2배 이상 증가했다.

컴퓨터가 반복 작업을 통해 학습할 수 있는 예측 알고리즘을 활용함으로, AI 시스템은 신약 개발에 걸리는 시간을 줄일 수 있다.

바이오로직에서, AI 시스템은 시험의 필요성을 줄이면서 어떻게 복잡한 대분자가 반응하는 지를 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.

대형 제약회사에서, AI 시스템은 데이터를 보다 유용하고 접근하기 쉽게 만드는 방식으로 데이터 수집을 지원함으로써 협력을 개선할 수 있다.

아스트라제네카(AZ)는 AI 활용 측면에서 업계 선두주자 중 하나이다.

회사는 마이크로소프트와 AI, 머신러닝 관련 협력을 하고 있다.

AZ는 질병을 일으키는 유전자의 부분을 찾아내고 치료에 더 잘 반응할 수 있는 부분을 가려내는 데 도움을 주기 위해 향후 6년간 200만개 게놈 배열을 분석할 예정이다.

이것은 새로운 약물 표적을 찾는 데 도움이 되고, 이를 위해 AI를 활용할 계획이라고 AZ가 밝혔다.

AZ가 AI를 사용하는 또 다른 큰 방법은 전자 건강 기록을 통해 수집하고 최고의 통제 그룹을 만들기 위해 성공적인 실험의 데이터를 분석함으로써, 임상에 포함할 정확한 환자를 찾는 더 나은 임상 연구들을 디자인하는 것이다.

이런 임상 내에서, AZ는 치료의 효과를 보다 빠르게 측정하기 위해 웨어러블 기기로부터 데이터를 분석하기 위해 AI를 사용하고 있다.

GSK는 AI 사용을 높이기 위해 적극적인 제휴를 하고 있다.

3년 전, 스코틀랜드 AI 기업 엑스사이언티아와 4300만 달러 규모의 협약을 맺었다.

지난 6월, 회사는 인베니AI(InveniAI)와 협력에 들어갔다.

GSK는 AI가 큰 영향을 미치고 있고, 축적한 데이터는 크고, 광범위하고 복잡하다고 밝혔다.

AI는 기술 로드맵, 검색 및 평가, 새로운 과학을 파악하고 이해하는 전반에서 데이터중심이 되는 과제를 살펴보는 데 도움이 되고 있다.

AI와 머신러닝은 혁신 주기를 4~5년 단축하는 효율성 창출에 도움이 됐다.

GSK는 AI와 머신러닝을 활용해 23앤드미(23andMe)와 협력으로 30개의 치료 표적을 파악했다고 밝혔다.

릴리는 류마티스 관절염 치료제인 올루미안트(Olumiant)가 항염증 효과 때문에 코로나19 환자에게 유용할 수 있다는 것을 판단하기 위해 임상 실험 데이터를 신속히 분석하기 위해 비네볼런트AI(BenevolentAI)와 협력했을 때 AI의 노력이 성과를 거두고 있음을 보여주는 훌륭한 사례를 제시했다.

지난 6월, 올루미안트가 사망률과 인공호흡기의 필요성을 줄였는지 확인하기 위해 릴리는 입원한 400명의 코로나19 환자들을 대상으로 3상 임상을 시작했다.

지난 10월, 노바티스는 마이크로소프트(MS)와 약품 개발 과정에 AI 기술을 도입하기로 5년 계약을 체결했다.

12월에는 아마존웹서비스와 공급망, 제조, 유통을 개선하기 위해 AI와 관련 기술을 활용하는 다년 계약을 체결했다.

AZ와 릴리는 AI 전략에서 가장 뚜렷한 성과를 보여주고 있는 반면, GSK와 노바티스도 결과를 보이고 있다.

한 보고서에 따르면 약물 발견에서 AI에 대한 제약업계 지출은 올해 4억 6500만 달러에서 2026년에는 20억 달러로 급증할 전망이다.