인공지능(AI)가 신약개발 과정 중 하나인 선도물질 최적화 단계(Lead Optimiazation)에서 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있다는 주장을 제기했다. 

DeNA 케이스케 코바야시 인공지능기반 약물개발 책임자는 15일 열린 AI파마코리아컨퍼런스에 연자로 나서 이를 강조하고 나섰다.

신약개발 과정에서 선도물질 최적화 단계는 초기 약리활성 효과가 있는 히트물질의 화합물 구조를 변경시켜 약리 활성도를 증가키시거나 세포 독성이 있는 화합물의 경우 그 독성을 감소시키는 과정을 말한다. 

일반적으로 선도물질 최적화 단계는 반복적인 실험을 반복하기에 많은 시간과 노력이 소모되는 과정이다. 보통 2년 정도의 시간이 소요되는 것으로 알려져 있다. 

선도물질 최적화 단계가 신약개발 단계에서 가장 중요하다는 점을 강조, AI를 활용할 경우 혜택을 볼 수 있다는 게 코바야시 책임자의 주장이다.

코바야시 책임자는 "신약개발은 비용과 시간을 줄이는 게 무엇보다 중요하다"며 "AI를 활용한다면 신약 후보물질 발굴 과정을 크게 개선하는 효과를 가져올 것"이라고 말했다. 

코바야시 책임자에 따르면 일본은 선도물질 최적화 단계에서 합성되는 물질의 갯수는 1000~3000개가량이다. 이를 반복적으로 합성하는 기간은 2년에 달하며, 그에 따른 비용도 10~14억엔 정도가 소요된다. 

하지만 이 때 AI를 활용, 최적화한다면 합성 물질 갯수를 300~500개, 합성 기간은 1년으로, 비용은 5~7억엔으로 절감할 수 있다는 것. 

코바야시 책임자는 "신약 개발은 투입 대비 성공률이 낮다. 이 때문에 선도물질 최적화 단계에서 성공률을 높이는 게 관건"이라고 강조했다. 

한편, 그는 지적재산권(IP)의 중요성을 강조하기도 했다. 

신약개발, 그리고 제약업계에서 중요한 건 지적재산권이라는 얘기다. 

그는 "IP를 적극 보호하는 게 경쟁사의 진입을 막을 수 있는 장치"라며 "실제 선도물질 최적화 단계에서 많은 경험과 효능을 이끌어 낼 수 있는 만큼 모든 부분에 대한 지적재산권을 지키는 게 중요하다"고 말했다.