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AI 활용 신약개발 "First-in-class 잡아라"전문가들, AI파마코리아컨퍼런스서 강조...바이오마커·유전체학 부각
양영구 기자  |  ygyang@monews.co.kr
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[1호] 승인 2018.10.16  06:46:30
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15일 열린 AI파마코리아컨펀런스에서 전문가들은 인공지능을 활용한 신약개발의 목적에 First-in-class가 있어야 한다고 강조했다.

인공지능(AI)을 활용한 신약개발은 First-in-class를 목적으로 해야 한다는 주장이 나왔다. 

아직까지 신약개발에 AI를 활용해 시판까지 된 사례는 없지만, 최초의 사례를 만들기 위한 노력이 필요하다는 것이다. 

15일 AI파마코리아컨퍼런스에 참석한 전문가들은 수많은 데이터를 타깃하는 약물과 질환에 따라 짝(Pairing)을 맞추는 것과 함께 유전체학과 게놈 연구를 활용하는 것도 하나의 방법이 될 수 있다고 했다. 

다양한 데이터, AI 통한 연결 필수 

발표에 나선 뉴메디 마이클 제뉴지크 바이오의학 정보학 사업책임자는 수많은 이종 데이터가 존재하는 공공데이터 영역에서 AI를 활용한 '연결'이 중요하다고 했다. 

실제 뉴메디는 6~7년여 동안 다양한 형태의 데이터 소스를 하나의 일반화된 데이터로 만드는 데 주력하기도 했다. 

마이클 제뉴지크 책임자는 "공공데이터와 민간으로부터 제공받은 데이터 등 이종 데이터를 활용해 특정 질환이나 약물을 최적화 할 수 있다"며 "이 같은 과정을 거치면 새로운 적응증 또는 바이오마커를 발견할 수 있다"고 말했다. 

다양한 데이터를 AI를 활용해 약물간, 질환간에 따라 연결해 일반화된 데이터로 재조직한다면 신약개발을 위한 로직을 만들 수 있다는 것이다.

그는 "신약 연구는 개발 성공률이 높은 약물을 찾는 걸 기본으로 한다"며 "아직까지 AI를 활용해 신약을 개발, 시판하기까지 성공한 사례는 없지만 수억 달러를 투입하기 전에 미리 혜택을 평가하는 게 필요하다"고 말했다. 

이처럼 비정형화된 데이터는 개인맞춤의료 혹은 게놈 연구 등에도 이용될 수 있다고 했다. 

게놈 연구 + AI = 바이오마커 or 신약

실제 국내 업체인 신테카바이오는 신약 개발 또는 이를 위한 바이오마커 개발을 위해 게놈 연구와 AI를 접목한 사례다. 

신테카바이오 양현진 박사에 따르면 게놈 연구는 신약 후보물질 개발 전 질환을 타깃할 때 도움을 준다. 질환의 매커니즘을 이해하기 쉬울 뿐더러 질환 치료를 위한 목표를 검증하는 데 효과적이기 때문이다. 이 때문에 많은 제약사에서는 게놈 연구와 AI를 결합해 신약개발을 위한 연구를 진행하고 있다. 

양 박사는 "게놈 데이터는 복잡성이 커 분석에 어려움이 있지만, AI가 어려움을 해소하는 데 많은 도움을 주고 있다"며 "기초적인 데어티를 분석해 맵핑에 활용되기도 하고, 새로운 유전자와 질환에 대한 연관계 파악 등 예측적 바이오마커를 발견하는 데 이용되기도 한다"고 말했다. 

실제로 구글 디페이라는 AI와 게놈 연구를 활용해 신약을 개발 중이며, 일부 기업은 AI를 이용해 병인학 예측 프로그램을 구성해 타깃 질환을 규명하는가 하면, 또 다른 업체는 AI를 적용해 노화 관련 질환의 새로운 타깃 규명에 나선 상태다. 

AI를 활용한 게놈 연구가 임상시험 성공률에도 기여할 것이란 분석도 내놨다. 

양 박사는 "게놈 연구가 발전하면서 바이오마커 발견이 많아지고, 이를 이용해 타깃 질환에 대한 임상시험을 진행할 대상 환자를 선택하면 임상시험 성공에도 기여할 수 있을 것"이라며 "실제 바이오마커 기반 임상시험의 경우, 그렇지 않은 임상시험보다 성공률이 3배가량 높다"고 말했다. 

이 같은 '예측적 바이오마커'가 질환 적응증으로 이어진 사례도 있다. 대표적으로 MSD의 면역항암제인 '키트루다'다.  

양 박사는 "AI와 게놈 연구를 진행하며 발견한 바이오마커 자체가 적응증이 되고, 임상시험 자체가 바이오마커에 대한 효능을 입증하는 것이 된 셈"이라며 "키트루다 사례에서 보듯 바이오마커는 새로운 적응증으로 이어질 수 있다"고 강조했다. 

다만, 이를 준비하는 제약업계는 장기적 관점에서 프로젝트를 진행해야 한다고 조언했다. 

양 박사는 "정확히 바이오마커를 규명하려면 수많은 데이터가 필요하지만 우리가 확보할 수 있는 데이터의 양은 한정된 상황"이라며 "키트루다와 같은 사례를 만들기 위해서는 보다 장기적 관점에서 프로젝트를 진행해야 한다"고 덧붙였다. 

한편, 이날 컨퍼런스에서는 특정 질환에 대한 새로운 치료법을 발견하고, 이를 상업화하기까지 일련의 사례도 소개됐다. 

실제 투엑스알은 산텐제약과 새로운 기전의 녹내장 치료제 개발에 나섰다. 

투엑스알 앤드류 라딘 공동설립자는 "녹내장에 대한 획기적인 파이프라인을 모색하던 산텐제약과 우리의 데이터 및 후보물질 발굴 기술이 합이 맞은 사례"라며 "양사는 녹내장 치료제 관련 프로젝트를 진행키로 했고, 현재 우리 측에서 임상 IND를 제출·승인, 현재 개발을 위해 노력하고 있다"고 전했다. 

제약업계가 신약개발을 위해 변화를 원한다면 First-in-class 개발에 나서야 한다는 조언도 했다. 

그는 "제약업계가 혁신적인 변화를 원한다면 전통적인 방법이 아닌 획기적인 방법으로 파이프라인을 개발하는 게 필요한 시점"이라며 "업계는 First-in-class 개발을 위해 뛰어야 할 때"라고 강조했다. 

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