R&D 시간·비용 기존 10분의 1
업계, TF·시설·인력 확보 나서
SK ‘약물설계 플랫폼’ 적극 활용
대웅·일동제약 등 투자규모 확대
신약개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 단축할 신기술로 AI(인공지능)가 주목받고 있는 가운데, 국내 제약기업들도 속속 AI 기반 신약개발에 나서고 있다.
19일 바이오·제약 업계에 따르면 국내 제약사들을 중심으로 AI 신약개발 사업이 본격화 되고 있다. 신약개발의 속도를 높여 경쟁력을 강화하는 동시에 ‘스마트 제약 선도기업’이라는 위상까지 거머쥐겠다는 전략으로 읽힌다.
제약업계는 AI 활용으로 평균 10년, 50억 달러에 달하는 신약개발 시간과 비용을 10분의 1수준으로 줄이고, 신약후보 물질의 탐색·발굴의 정확도와 효율성을 높일 수 있다고 보고 있다. AI가 4차산업혁명시대 신약개발의 패러다임을 바꿀 신기술로 부상하고 있는 것이다.
전 세계적으로 AI 기반 신약개발이 확산되고 있는 가운데, 국내 제약 바이오 기업들도 AI 신약 개발에 속도를 내고 있다.
지난 2014년부터 AI기반 신약개발에 몰두해온 대웅제약은 올초 헬스케어인공지능사업부를 신설했다. 신설될 사업부에서는 신약개발 뿐만 아니라 맞춤형 진단, 처방, 사후 관리 등 질병의 전반적 관리에 적용할 AI 기술개발을 목표로 하고 있다. 특히 지난해 말에는 이 사업부의 김양석 부장을 대표로 하는 의료·보건 분야 빅데이터 업체 ‘다나아데이터’를 네이버와 함께 설립했다. 네이버가 진행중인 AI 기술로 각종 의료 데이터를 분석해 맞춤형 진단·치료·예방 서비스 등을 내놓을 예정이다.
시설투자에도 공들이고 있다. 이 회사는 2023년 7월 준공을 목표로 서울 마곡에 705억원을 투자해 C&D (connected collaboration & Development) 센터를 구축한다. AI, 신약, 유전체, 바이오 등 생명과학 전반에 대한 연구가 이곳에서 진행될 예정이다. 또한 UNIST(울산과학기술원)와 협업을 통해 기존의 신약 개발 AI 시스템을 고도화 하기 위한 협업연구도 진행 중이다.
일동제약은 2017년부터 한국제약바이오협회가 주관하는 ‘인공지능 플랫폼 구축을 위한 태스크포스( TF)팀’의 리더 회사로 참여해 왔다.
오는 20일 협회 1층에 개소하는 AI 신약개발지원센터는 AI활용에 대한 수요조사를 진행하고, AI개발사와 제약사를 매칭해주는 역할을 할 예정이다. 또한 일동제약은 지난해 1월 신약개발에 AI를 활용하기 위해 연구원·실무자 10명 규모의 TF를 자사 중앙연구소 내에 꾸렸다. 이 회사는 현재 면역항암제 분야의 연구개발에 AI를 활용하고 있다.
SK바이오팜도 지난해 AI 기반 ‘약물설계 플랫폼’ 을 개발한 디지털헬스케어 TF에 힘을 실어주고 있다. AI 기반 약물설계 플랫폼은 SK바이오팜이 20여년간 축적해 온 중추신경계 연구 데이터를 기반으로 SK C&C와 협력해 신약 개발에 최적화되도록 개발한 AI 알고리즘이다. 약물의 특성을 예측하고 새로운 화합물을 설계·제안하는 ‘AI 모델’, 화합물의 외부 데이터를 수집해 연구원들이 활용할 수 있도록 하는 ‘화합물 데이터 보관소’, 화합물 데이터 보관소에서 제공되는 최신 학습 데이터가 모이는 ‘AI 모델 보관소’ 등으로 구성됐다.
SK바이오팜은 이 플랫폼을 후보물질의 탐색과 설계, 연구 가설 제시 등 전반적인 신약 개발에 활용할 계획이다.
한편 이미 해외에서는 AI 신약개발에 대한 유수 제약·바이오 기업의 투자가 활발하게 전개되고 있다. 화이자는 IBM의 왓슨을 면역항암제 분야에 활용하고 있다. 테바는 호흡기·중추신경제 질환을 위한 신약 개발에 AI를 적용하고 있으며 GSK는 AI 기업인 엑스사이언티아와 신약 후보물질 개발 계약을 체결했다. 또한 빅데이터 분석을 통해 약물의 새로운 적응증을 발굴하는 바이오엑셀은 사노피, 다케다 등과 신약 용도변경 분야에서 협업하고 있다.
이 밖에 얀센은 AI 스타트업인 베네볼런트AI와 제휴, AI을 적용해 임상단계 후보물질에 대한 평가와 난치성 질환 신약의 개발을 진행 중이다. 노바티스는 AI 기업인 인실리코메디슨과 악성 흑색종 치료를 위한 신약을 개발하고 있다. 제네테크는 의료 빅데이터 분석 기업인 GNS헬스케어와 암 치료법의 효능에 영향을 미치는 요인에 대해 연구 중이다.
한국제약바이오협회 관계자는 ” AI 활용으로 생물학적 실험으로 증명하기 전에 자동 문헌 분석，독성 예측，컴퓨터시뮬레이션 등의 다양한 방식으로 신약 후보물질 발굴의 효율성을 향상시킬 수 있다”면서 ” AI로 빅데이터를 학습하고 분석해 유효성과 독성을 미리 예측하고 임상시험 과정도 최적화 해서 신약 개발에 소요되는 시간을 단축하고 비용을 획기적으로 감소시킬 수 있다”고 말했다.
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