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"신약개발에 필요한 아톰넷, 국내에도 필요"인공지능 이용한 신약개발 속도 ... 국내, 인프로 구축 우선
박선재 기자  |  sunjaepark@monews.co.kr
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[1호] 승인 2018.01.08  12:36:19
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인공지능 시대가 열리면서 빅데이터를 활용한 신약개발에 속도가 붙고 있다. 

인공지능은 대규모 의료 데이터에서 통계적 접근이나 패턴을 찾아내 신약 후부 물질 개발, 임상시험, 약물분석, 제품 출시 프로세스 등에 적용할 수 있도록 길을 트고 있다. 

리서치 업체 인포시스 컨설팅의 설문조사에 따르면, 제약 및 생명과학 분야에서 조직 내에 인공지능 시스템을 도입하고 시스템이 예상대로 작동 중이라는 응답이 40%에 달했다. 이는 다른 어떤 업종보다 높은 수치다. 

   
▲ 신약승인과 신약개발비용의 변동 추이 (1996-2010) 자료 : Atomwise 홈페이지(2017)

신약개발에 인공지능을 활용하는 것이 매력적인 이유는 신약개발의 어려움을 어느 정도 해소해주기 때문이다.

신약개발에 필요한 기간은 평균 10여 년. 약 1000명의 인원이 동원돼 최대 16억 불의 비용이 소요되는 개발 과정 중 약 35%가 초기 연구단계에 집중된다. 또 1만 여 가지의 신약 후보물질 중 임상시험 단계에 진입하는 물질이 약 5개에 불과하다. 이런 상황 때문에 인공지능 활용은 절실하다. 

인공지능은 임상시험 조건의 최적화 및 사전 시뮬레이션, 약물정보 환자정보 각종 연구결과 등에 대한 종합적인 분석을 통해 시행착오를 감소시켜 준다. 이런 장점 덕분에 기업들도 인공지능을 활용한 신약개발에 많은 투자를 하고 있다. 

미국 실리콘밸리뱅크(Silicon Valley Bank)의 최근 보고서에 따르면, 최근 기술 투자 회사들은 바이오신약 등에 응용되는 인공지능 및 머신러닝 기술을 개발 중인 업체에 적극적으로 투자하는 추세다.

2015년 이래 인공지능/머신러닝 기반의 바이오신약 개발 및 진단도구 분야 기업들에 대한 투자가 44건을 기록했으며, 투자금액의 중간 값은 1,200만 달러인 것으로 나타났다. 

실리콘밸리뱅크는 올해 이 분야에 대한 공격적 자금 투자가 이뤄질 것으로 전망하고 있다. 

글로벌 제약사, 활발한 행보 

화이자 등 글로벌 제약업체를 중심으로 인공지능 기반의 신약 및 치료법 개발을 위한 행보들이 진행되고 있다.  

지난해 말 보건산업진흥원이 발표한 글로벌 인사이트에 따르면, 화이자는 면역요법 항암제 신약개발을 위해 인공지능 플랫폼 IBM 왓슨을 활용하고 있다.

화이자는 2016년 12월 IBM 인공지능 '왓슨 포 드러그 디스커버리(IBM's Watson for Drug Discovery)'을 도입한다고 발표했다. 3000만 개 이상의 실험실 자료와 데이터 보고서, 의학 문헌 등 방대한 규모의 데이터 소스에서 신속한 분석 결과를 도출하고 신약 관련 가설을 테스트하고 있다.

GSK는 지난해 7월 영국 엑스사이언티아(Exscientia)와의 전략적 제휴에 이어 8월에는 인실리코 메디슨 (InSilico Medicine)과도 제휴를 체결하는 등 신약개발을 위해 전문 스타트업들과 제휴를 체결하고, 전담조직을 신설했다.

얀센은 2016년 11월 영국의 인공지능 업체 베네볼런트AI(BenevolentAI)와 독점 라이선스 계약을 했다. 이를 통해 임상단계 후보물질에 대한 평가 과정에 인공지능 기술을 적용하고 난치성질환 치료제 개발을 진행하고 있으며, 지난해 인공지능을 활용한 임상 테스트를 추진하고 있는 것으로 알려졌다. 

일본 산텐 제약도 'twpXar'의 'DUMA'라는 AI 신약탐색 플랫폼을 이용해 녹내장 신약개발을 추진 중이다.

아톰넷 등장 눈길

   
▲ 아톰와이즈 홈페이지 초기 화면

최근 등장한 인공지능 솔루션업체 아토마이즈의 아톰넷(AtomNet)도 눈여겨볼 만한다. 

아톰넷은 그동안 미해결 질병에 대한 테이터와 각종 화학반응 등 수백만 가지 사례를 학습하고 새로 받아들이며 개선하는 인공지능이다. 의료연구 및 신약개발을 위해 새로운 화합물을 설계하고, 시뮬레이션하는 인공지능 시스템이다. 

진흥원 산업통계팀은 "아톰넷은 딥러닝 인공지능 네트워크 기술을 기반으로 분자들의 화학 반응 및 생물학적 반응을 예측함으로써 신약 개발의 효율성을 제고한다"며 "다량의 표적물질 정보를 학습해 연구자가 가장 합리적으로 약물의 분자구조를 파악할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 

또 "아톰넷은 하루 백만 개 이상의 화합물을 시뮬레이션하고 천만 가지 화합물을 조합 및 테스트하는 등 속도와 정확성 면에서 높은 효과를 시현하고 있다"고 덧붙였다.

아톰넷의 혁신적 부분이라면 임상시험에 쥐나 침팬지 등 동물을 이용하지 않고, 최종 단계인 사람에게 하면 된다는 점이다. 아톰넷을 활용하고 있는 제약사는 머크다. 지난 2015년 6월 아톰넷을 도입해 다발성 경화증이나 에볼라 약물 등 신약개발을 진행하고 있다. 

국내, AI 신약개발 지원센터 설립 예정 

인공지능을 활용한 신약개발 움직임이 빨리지면서 국내에서도 이에 대한 목소리가 커지고 있다. 

하지만 국내 제약사들이 신약개발에 인공지능을 적용하는 것은 쉽지 않아 보인다. 우선 제약업계가 공동으로 이용할 수 있는 인프라가 구축돼 있지 않고, 정부 지원도 부재하기 때문이다. 

최근 제약바이오협회가 협회 내에 'AI 신약개발 지원센터(가칭)'을 설립한다는 계획을 세워놓기는 했다. 제약사들이 일정 수준의 사용료를 내고, 정부가 추가 지원하는 방식으로 운영한다는 구상인데, 상황은 더 지켜봐야 할 듯하다.  

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