AI기반 신약후보물질 발굴 가속화…"임상1상 성공률 90%"

[서울=뉴시스]이승주 기자 = 제약바이오 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 주목받고 있다. 아직까지 임상 3상을 통과해 허가받은 AI 기반 신약 후보물질은 없지만, 업계 내 기대감 속에 적극적으로 개발되고 있다.

21일 한국보건산업진흥원에서 발간한 '보건산업정책연구 PERSPECTIV' 보고서에 따르면 제약바이오산업에서 디지털 전환은 필수적인 요소로써 운영 효율성 증대, 신약 개발 가속화, 환자 경험 개선, 비용 절감 등 기업에게 중요한 경쟁 우위를 제공한다.

이에 따라 전 세계 제약바이오 기업들이 디지털 전환 영역 확대를 위해 노력중이며, 그 중 AI를 활용한 신약 후보물질 개발이 활발히 추진되고 있다.

보고서에 따르면 전통적 접근 방식은 신약 후보물질의 임상 1상 성공률이 55~65%에 그친 반면, AI 기술 기반의 신약 후보물질은 80~90%를 기록한다는 분석이 있다.

또 임상시험에서 데이터와 예측 모델을 활용하면 환자 모집 속도가 최대 2배 빨라질 수 있다는 분석도 있다.

디지털 기술을 이용한 분산형 임상시험(DCT)은 모바일 기술, 원격 의료, 가정 방문 등 원격 접근 방식을 통해 임상시험 비용을 2~3% 절감하고 투자 수익률을 4배로 높일 수 있다는 내용이 보고되기도 했다.

아이큐비아의 조사에 따르면 현재 제약바이오기업의 40~50%가 AI로부터 혜택을 받고 있으며, 기업 중 3분의 2는 투자 확대를 계획하고 있는 것으로 나타났다.

글로벌 제약바이오 기업들은 디지털 전환을 위해 자체적으로 내부 역량을 강화하거나 외부 기업과의 파트너십을 통해 기술을 도입하고 있다.

화이자는 지난 2019년 디지털 혁신센터를 설립해 총 420명의 인력을 고용한 것으로 알려졌다. 아스트라제네카, 사노피 역시 별도의 조직을 설립했다.

지난해 일라이 릴리와 노타비스는 구글 딥마인드의 AI 신약 개발사인 아이소모픽 랩스와 각각 17억 달러(약 2조 3600억원), 12억 달러(약 1조 6700억원) 규모의 신약후보물질 개발을 위한 협력 계약을 맺은 바 있다.

정혜윤 한국보건산업진흥원 바이오헬스정책연구센터 책임연구원은 "AI 기반의 신약 후보물질 개발은 우리나라처럼 신약개발 초기단계의 다양한 신약 파이프라인을 보유한 구조에서 중요한 역할을 할 수 있다"며 "특히 글로벌 제약기업 대비 투자와 인력이 부족한 상황에 더욱 중요하다"고 전했다.

대웅제약, JW중외제약, SK바이오팜, 한미약품, 온코크로스 등 국내 제약바이오 기업들은 자체 AI 신약 개발 플랫폼을 구축해 활용 중이다.

JW중외제약은 AI 기반 신약 연구개발(R&D) 통합 플랫폼 '제이웨이브'(JWave)를 자체적으로 구축했다. 기존 데이터 사이언스 플랫폼인 '주얼리'와 '클로버'를 통합하고 AI 모델의 적용 범위를 대폭 확장했다.

제이웨이브는 AI 기술을 활용해 질병을 일으키는 단백질에 작용하는 유효 약물을 신속하게 탐색하고, 선도물질 최적화를 통한 신약후보물질 발굴에 이르기까지 전주기에 걸쳐 활용할 수 있도록 설계됐다. 

한미약품은 자체적으로 내재화한 AI 및 구조 모델링 플랫폼인 HARP (Hanmi AI-driven Research Platform)를 통해 비만치료제 신약 후보물질 'HM17321'을 설계했다.

HM17321은 체중 감량과 근육 증가를 동시에 실현하는 신약 후보물질로, CRF2 수용체를 선택적으로 타깃하는 UCN 2 유사체다. UCN2는 심혈관계 보호뿐만 아니라 골격근에 직접 작용해 근육 비대를 유도하는 것으로 알려졌다.

한미약품 관계자는 "단순 근손실을 보완하는 수준을 넘어 체중 감량의 양과 질을 개선한 것이 특징"이라며 "UCN2 생물학과 HARP 플랫폼을 융합한 한미약품 고유의 신약 설계 역량"이라고 전했다.

국내 제약바이오 기업이 AI 기반 신약개발을 적극 도입하고 있으나 전문가들은 아직은 미국 등 선진국과 대비해 기술 격차가 크다고 전했다.

보건의료·산업 기술수준조사에 따르면, 우리나라는 AI 기반의 신약개발 알고리즘 분야에서 최고 기술 보유국인 미국 대비 72.5%의 기술 수준인 것으로 나타났다.

한국과 미국, 유럽, 일본, 중국 5개국의 국가별 순위 역시 2022년에는 4위였으나, 지난해 일본에 뒤처져 5위로 분석됐다.

정 책임연구원은 "국내에 신약개발을 위해 활용할 수 있는 통합데이터가 적어 데이터 활용이 어렵다는 평가가 많다"며 "AI 기반의 신약개발을 목적으로 한 대규모의 통합데이터 구축, AI 연산을 위한 컴퓨팅 자원 지원 등 정부차원의 인프라 지원이 확대돼야 한다"고 제언했다.


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