"신약개발 기간 절반으로 뚝"…제약바이오, AI 활용 확산

[서울=뉴시스]송연주 기자 = AI가 제약바이오 산업의 R&D·제조·품질·규제 프로세스를 재편하는 핵심 기술로 떠올라, 국내·외에서 활용이 확산되고 있다.

31일 한국바이오의약품협회의 '제약바이오 산업 AI 활용 현황' 리포트에 따르면 AI는 의약품 전주기의 모든 단계에서 활용될 수 있는 범용 기술로, 각 단계별 효율성과 성공률을 동시에 높인다. 표적 발굴부터 시판 후 감시까지 전 과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있다.

글로벌 제약사는 AI를 신약 후보물질 발굴과 임상 설계에 전략적으로 적용하며 개발 성공확률과 속도를 동시에 높이고 있다. 로슈, 화이자, 다케다 등이 'AI 기반 디지털 R&D 플랫폼'을 신설했다.

미국 인실리코 메디슨의 경우 자체 플랫폼을 구축, 타깃 발굴부터 임상 1상 완료까지 30개월 내 완료하는 시스템을 만들었다. 영국계 글로벌 제약사 GSK는 '빅데이터 인포메이션 플랫폼'으로 임상시험 결과에서 데이터 발굴 시간을 약 1년에서 30분으로 단축했다. 미국 바이오 벤처 제너레이트 바이오메디슨은 미국식품의약국(FDA) 패스트트랙 적용으로 최초의 AI 기반 신약 임상 3상에 진입했다. 후보물질 발굴부터 임상 3상까지 절반 이상 줄인 4년(기존 평균 8~10년)이 소요된다.

미국 길리어드 사이언스는 임상시험 솔루션 기업 메디데이터의 데이터 분석 시스템으로 임상 기간의 30~40%(6~7년)를 단축하고 있다.

국내에서도 AI 기반 플랫폼을 마련하며 기술을 내재화하고 있다. AI 기반 신약 개발, 스마트 품질관리(QC), 디지털 제조가 확산되고 있다.

JW중외제약은 유전체 및 화합물 데이터베이스, 자체 AI 모델을 통합한 'JWave' 플랫폼을 구축했다. 기존 데이터 플랫폼 대비 25~50% 시간 단축과 비용 절감이 기대된다.

표적 발굴 분야에선 스탠다임이 질병 연관 단백질 타깃 후보를 도출하고 있다. 후보물질 설계 단계에선 갤럭스가 AI 기반 드노보(De novo) 항체를 설계했다. 전임상시험과 임상시험 단계에선 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 다수 참여해 전임상·임상 통합 파운데이션 모델을 개발할 예정이다.

제조 분야에선 SK바이오사이언스가 AI 기반 데이터 분석·예측 모델링 활용 백신 공정 설계를 최적화하고 있다. 품질관리·시판 후 안전성 분야에선 삼성바이오로직스가 자동화 시각검사 시스템을 도입할 예정이다.

바이오의약품협회는 "AI 활용은 실패 가능성의 제거에 따라 ROI(투자 대비 수익률) 우선순위가 매겨진다"며 "1순위는 '연구' 단계로, AI 활용으로 가장 빠르게 실패를 조기 제거할 수 있어 비용 절감과 시간 단축 효과가 즉시 발생한다"고 말했다.

이어 "2순위는 '임상' 단계로, 임상기간·비용 절감 효과는 크지만 희귀질환·대조군 부족 문제로 실패 감소폭이 제한적이다. 3순위는 '품질'로 공정 모니터링, 품질 편차 감소 같은 운영 효율 개선이 위주"라고 말했다.


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