‘AI 신약 개발’ 주목···예방적 의료 핵심적 역할

‘AI 신약 개발’이 미래 제약 산업을 이끌어갈 핵심 분야로 떠오르고 있어 주목된다. 

방대한 빅데이터와 인공지능(AI) 기술이 신약 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄이고 있는 것으로 나타났으며, 이에 따라 신약 개발의 성공율도 높아졌다. 

더욱이 AI 신약 개발은 기존보다 더 정밀하고 표적화 된 치료를 실현하는 것으로 평가되고 있으며, 미래 ‘예방적인 의료’로 나아가는 데 핵심적인 역할을 한다는 설명이다. 

이에 국내 제약사들도 내수 시장 한계를 극복하고 글로벌 시장 진출을 위해서는 빅데이터 분석과 AI기술을 이용한 혁신적인 신약 개발 기술 도입이 필요하다는 의견이 나왔다. 

과학기술정보연구원은 최근 'AI 신약개발' 보고서를 통해 신 시장 성장에 대해 분석했으며, 우리도 정부차원에서 신약 개발 AI 인프라 구축과 보건의료 데이터 개방 및 접근성 강화를 위해 규제 완화가 필요하다고 제안했다.

현재 AI 기술은 IT 산업뿐만 아니라 제조업, 금융업, 서비스업 등 다양한 산업 분야에 접목되면서 새로운 패러다임을 만들고 있다. 

특히 신약 개발 분야에서 AI 기술이 빠르게 침투하고 있으며, 신약 후보 물질의 발굴, 약물 구조 설계, 기존에 있던 약물을 다른 질환 치료제로 개발하는 약물 재창출 등 다양한 분야에서 활용된다. 

보고서는 "AI 신약 개발은 기존의 전통적인 신약 개발 과정에서 소요되던 막대한 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있으며, 신약 개발 성공율도 높일 수 있다"고 평가했다. 

보건산업진흥원에 따르면 일반적으로 하나의 신약을 개발하기 위해 평균 15년이 필요하다. 

약 5000~10000여개의 신약 후보 물질 가운데 전임상 시험에 들어가는 물질(약 10~250개)을 선정하는데 평균 5년이 소요되고, 임상 시험에 들어갈 물질(약 10개)을 추스르는데 추가로 약 2년이 더 소요된다. 

이후 1~3상 임상 시험을 거치는데 약 6년, FDA의 신약 판매 허가를 받는데 다시 평균 2년이 소요되는 것으로 알려진다. 

그러나 AI 기술을 이용하면 한 번에 100만 건 이상의 논문 조사와 10개의 화학물 탐색이 가능하게 된다.

보고서는 현재 글로벌 제약사들은 AI 기술을 활용한 신약 후보 물질 탐색에서 주목할 만한 성과를 내고 있다고 강조했다. 

최근에는 후보 물질의 탐색뿐만 아니라 ▲전임상 시험의 설계 ▲독성 예측 ▲전임상 시험 자동화 ▲임상 시험의 설계 및 피험자 모집 ▲임상 시험 최적화 등 신약 개발 전과정에서 대규모 데이터 및 AI 기술의 활용이 시도되고 있다는 것이다.

또한 스마트 제약 공장과 같은 제조 단계와 인허가 의사결정, 신약 개발 의사결정 등의 과정에서도 다수의 인공 지능 모델의 활용이 시도되고 있다. 

이러한 시장 분위기에 따라 AI 신약 개발 시장 규모는 2021년 4억 1320만 달러로 집계됐으며, 매년 45.7% 씩 성장해 2022년 6억 980만 달러, 2027년에는 40억 350만 달러에 이를 것으로 전망된다. 

글로벌 제약사들은 신약 개발의 속도와 성공률을 획기적으로 높일 수 있는 AI 신약 개발에 적극적으로 투자하면서 자체 AI 기술 플랫폼을 구축하거나 AI 신약 개발 기업들과의 협업, 파트너십, 공동 개발 등 다양한 방식으로 AI 기술을 도입하고 있다.

한편 국내에서도 유한양행, 대웅제약, 한미약품, CJ헬스케어, JW중외제약 등 많은 제약사들이 자체적으로 AI 기술을 도입하거나 AI 전문 기업과 협업해 AI 신약 개발에 적극적으로 참여하고 있다.

보고서는 "우리나라는 전 국민 건강보험 자료를 확보하고 있으며, 의료 기관 전자 의무 기록 보급률이 92%로 세계 1위 수준이다"면서 "질 좋은 보건 의료 데이터를 바탕으로 정부에서는 신약 개발을 위한 AI 인프라 구축과 보건 의료 데이터의 개방성, 접근성 강화를 위한 규제 완화 등 지원이 필요하다"고 재차 강조했다.