주목해야 할 AI 신약 개발 시장..."AI 신약은 예상보다 빨리 판매될 것" AI-discovered drugs will be for sale sooner than you think
[개관]
MIT, 대장균 죽일 수 있는 AI 항생제 '할리신' 개발
1968년 소설과 영화 2001: 스페이스 오디세이에서, 인공지능 시스템 Hal (HAL 9000의 줄임말)은 우주선의 우주 비행사들을 죽인다.
사실, Hal이라는 별명은 다른 종류의 살인자를 나타낸다: 인간이 아니라 박테리아 말이다.
2020년 2월, 과학공상영화가 아마도 최초의 거대한 인공지능 악당에게 세상에 소개한 지 50년 이상이 지난 지금, 메사추세츠 공과대학의 한 연구팀이 인공지능을 사용하여 매년 수천 명을 입원시키는 대장균을 죽일 수 있는 항생제와 또 다른 흔한 박테리아 감염인 아시네토박터 바우마니의 항생제 저항성 변종을 발견했다. 그리고 2001년부터 한 페이지를 맡아, 그들은 그것을 HAL 9000의 이름을 따서 할리신이라고 이름 지었다.
핼리신의 발견은 인공지능의 도움을 받는 약물 발견이 얼마나 빠른지에 대한 그림을 그려준다. 과학자들은 그것을 약 2,500개의 분자에 소개함으로써 그들의 인공지능 모델을 훈련했다 (그 중 1,700개는 FDA 승인 약물이었고, 800개는 천연 제품이었다). 어떤 분자가 대장균을 죽일 수 있는지를 이해하기 위해 연구자들이 모델을 훈련시키자, 그 팀은 기존의 약물, 실패한 약물, 천연 제품 및 다양한 다른 화합물을 포함하여 6,000개의 화합물을 시스템을 통해 실행했다.
황기철 콘페이퍼 에디터 국토부 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
AI-discovered drugs will be for sale sooner than you think
(Source: vox.com/future-perfect/23827785/artifical-intelligence-ai-drug-discovery-medicine-pharmaceutical)
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5조원 규모
AI로 신약 개발 패러다임 전환기 맞아
신약 개발 시간∙투자 비용 천정부지... AI 신약 개발 4년 만에 8배 증가
의료계에 AI 열풍이 거세다. 국내 제약바이오업계는 최신 AI 기술을 적극 도입해 의료 분야를 더 발전시키기 위한 노력을 하고 있다. 특히 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 속도를 내면서 신약 패러다임 전환기를 맞고 있다.
AI 도입 가속화…신약 개발 패러다임 전환기 맞아
인공지능(AI)이 사회 전반에 혁신적인 변화를 이끌면서 국가 간 의료산업의 AI 기술 경쟁 또한 치열하게 전개되고 있다. 미국, 영국, 캐나다, 중국, 일본 등 세계 주요국은 AI를 국가 주요 어젠다로 설정해 국가 차원에서 대규모 투자계획을 내놓고 있다.
AI 신약 개발에 뛰어든 스타트업 상반기 기준 51개
세계 AI 신약 개발 시장 매년 평균 45.7% 성장
제약-AI 스타트업 협업 증가세
특히 AI를 통한 신약 개발을 적극 추진하고 있다. AI 신약 개발은 개발기간을 획기적으로 줄이고 빅데이터를 활용해 신약후보물질 발굴과 질환 맞춤형 약물 개발을 가속해 임상 성공률을 높이는 혁신적인 기술로 평가된다.
신약을 허가받기 위해서는 임상에 수천억 원의 비용이 투자되고 10년 이상의 기간이 소요되는 등 그 과정이 만만치 않다.
이에 제약사들은 AI를 활용해 신약 개발에 투자되는 비용과 시간을 줄이는 데 집중하고 있으며, AI 기반 스타트업 투자와 협업을 늘려 경쟁력을 강화하는 추세다. KDB 미래전략 연구소 산업기술리서치센터에 따르면 전 세계 AI 신약 개발 스타트업은 220여 개 가량이다.
세계 AI 신약 개발 시장은 매년 평균 45.7% 성장해 2027년 40억 350만 달러(약 5조 원)에 이를 것으로 전망된다.
우리나라도 'AI 초격차 확보전략'을 기반으로 AI 신약 개발 가속화 정책, 보건의료 빅데이터 구축사업, AI·데이터 전문인력 양성사업 등 디지털 헬스케어 산업 전반에 AI 도입을 활발히 전개하고 있다. 국내 AI 신약 개발 누적 투자유치 금액은 6,000억 원 규모다.
신약 개발 패러다임 전환기를 맞아 제약바이오기업도 AI 신약 개발에 박차를 가하고 있다. AI 전담 부서 설치, 자체 AI 플랫폼 구축, AI 기업과의 협업 연구와 지분 투자를 통해 신약개발에 AI를 도입·활용하고 있으며 52개 기업에서 총 88건의 협업을 수행 중이다.
20일 한국제약바이오협회에 따르면 AI 신약 개발팀을 신설하거나 AI 기업과 협력 연구를 진행하는 국내 제약바이오기업이 2019년 약 5개에서 올해 40개로 늘어났다. 4년 만에 8배 증가했다.
주목할 AI 신약 개발 스타트업은?
AI 신약 개발에 뛰어든 국내 바이오 스타트업은 상반기 기준 51개다. △온코크로스 △파로스아이바이오 △넷타겟 △닥터노아바이오텍 등 유망 스타트업은 독자적인 기술과 전략으로 신약 개발 사업을 수행하고 있다.
또한 제약바이오기업과 협업도 활발히 진행하며 기업 성장세를 이끌고 있다. 온코크로스는 보령제약을 포함해 약물 재창출 10건, 넷타겟은 삼성서울병원 포함 타깃 발굴 10건, 파로스아이바이오는 동아ST를 포함해 후보물질 발굴 17건 등 이달 기준 총 88건의 협업을 진행하고 있다.
온코크로스는 AI를 기반으로 희소 질환 및 난치성 질환 치료제를 개발에 주력하고 있다.
국내 최초로 유전자 발현 데이터(전사체, Transcriptome)를 AI로 분석해 질병과 치료제를 연계하는 원천 기술로 AI 플랫폼 ‘랩터(RAPTOR) AI’, ‘온코렙터(ONCO-RAPTOR) AI’ 등을 구축했다. 이를 통해 도출된 다양한 신약 파이프라인의 연구개발을 진행하며 기술사업화를 추진하고 있다.
또 원발부위불명암(Carcinoma of unknown primary, CUP)의 원발부위를 AI로 예측하는 온코파인드(ONCOfind) AI를 개발 중에 있다.
회사는 올해 보령과 MOU를 체결해 고혈압 치료제 ‘카나브’(성분명 피마사르탄)의 새로운 적응증을 확인할 전망이다.
이뿐만 아니라 대웅제약, 제일약품, 동화약품, JW중외제약 등과도 협업을 진행 중이며 사이클리카(Cyclica), 4P파마(4P-Pharma), 알파몰사이언스(AlphaMol Science) 등 해외 제약기업과도 공동 연구개발을 수행하고 있다.
파로스아이바이오는 AI 신약개발 플랫폼 ‘케미버스(Chemiverse)’로 약물과 호응하는 타깃 유전체를 분석해 신규 타깃 및 적응증을 제안하고 있다.
또 신규화합물 스티린과 생성모델을 통한 선도 후보물질을 도출을 위한 연구에 주력하고 있다.
회사는 케미버스를 활용해 신약후보 물질 ‘PHI-101’을 발굴했고, 현재 급성 골수성 백혈병 치료제(AML)로 다국적 임상 1상을 진행하고 있다. PHI-101는 지난 2일 식품의약품안전처로부터 치료목적 사용승인을 받았다.
차백신연구소, 신풍제약, 호주 시드니대 등과 AI 기반 신약 공동개발 협약을 맺었으며, 미국 엔비디아 파트너사로 이름을 올려 주목받았다.
넷타겟은 최근 삼성서울병원과 인공지능 시스템생물학 기반 신약 및 신의료기술 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다.
양측은 이번 협약에 따라 넷타겟이 보유한 AI 시스템생물학 기반 ‘N-MAP 신약개발 플랫폼’과 ‘N-CAP 플랫폼’을 활용해 삼성서울병원이 보유한 다양한 임상 데이터를 해석하고 이를 통해 신약 및 신의료 기술 등을 개발하는 것을 목표로 한다.
닥터노아바이오텍은 최근 뇌졸중 회복 치료제로 개발 중인 복합신약 ‘NDC-002’의 임상 1상을 성공리에 완료했으며, 올해 안에 미국 식품의약청(FDA)과 글로벌 임상 2상 진입을 위한 임상시험 사전미팅(Pre-IND)을 진행할 예정이라고 밝혔다.
NDC-002는 자체 개발 플랫폼 ‘ARK platform’을 활용한 국내 최초 AI 기반 복합신약이다. 신경염증을 줄여 뇌 손상을 줄임과 동시에 손상된 뇌 부분의 뇌신경세포 분화 및 회복을 촉진함으로써 뇌졸중 환자의 회복을 돕는 치료제다.
이번 임상 1상의 긍정적인 결과를 토대로 올해 안에 FDA와 임상시험 사전미팅(Pre-IND)을 진행하고 글로벌 임상 2상에 진입할 예정이다.
또한 현재 두 번째 파이프라인으로 루게릭 치료 후보물질인 ‘NDC-011’ 역시 FDA 임상시험 신청을 준비 중이다.
한국제약바이오협회 정책본부 관계자는 “경쟁기업 간 데이터 협력을 가능하게 하는 AI 신약개발 플랫폼 구축으로 신약 개발 비용이 획기적으로 절감되고 산업계의 AI 도입 및 활용 속도가 빨라질 것”이라고 기대했다.
[바이오타임즈=김가람 기자] news@biotimes.co.kr
출처 : 바이오타임즈(biotimes.co.kr)
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