[메디칼업저버 손형민 기자] 신약 개발은 제약사의 숙명과도 같다. 다만, 그 과정은 결코 녹록지 않다. 신약을 허가받기 위한 임상에 수천억원, 10년 이상의 기간이 소요될 만큼 어려운 작업이기 때문이다.

이룸의 법칙(Eroom’s Law, 신약 개발 효율성이 떨어지는 현상을 반도체 기술이 18개월마다 두 배씩 증가한다는 Moore’s Law[무어의 법칙]을 거꾸로 해 풍자적으로 만든 것)이라는 표현처럼 신약 개발에 투입되는 자원은 천정부지로 증가하고 있다. 밑빠진 독에 물 붓기라는 표현이 어울린다.

이에 제약사들은 신약 개발에 투자되는 비용과 시간을 줄이기 위한 노력을 하고 있다. 그 도구(Tool) 중 하나가 인공지능(AI)이다. 현재 AI 신약 개발은 제약업계의 뜨거운 감자다.

AI 신약 개발은 어디까지 왔을까? 

① 신약 개발 필요하지만…자본 부족한 국내사, AI로 눈길
② 국내 AI 신약 개발 현 단계, '제약-AI' 협업 증가세
③ 국내 AI 신약 개발이 나아가야 할 방향은?

바둑에서 세계를 제패한 AI 알파고를 탄생시킨 구글 딥마인드는 인간 단백질 구조를 예측하는 알파폴드를 개발했다.

마이크로소프트도 노바티스와 함께 개인 맞춤형 황반변성 치료제, 세포 및 유전자 치료제 개발뿐 아니라 약물 디자인 등을 AI로 활용하기 위해 파트너십 계약을 체결했다. 이처럼 제약 외 타 산업군의 기업들이 AI를 통한 신약개발에 선구자 역할을 했다.

이후 AI 전문 기업이 탄생하며 본격적으로 글로벌 제약사와 AI 기업 간의 협업을 통해 개발된 신약후보물질이 임상단계에 진입하는 등 가시적 성과도 나타나고 있다.

AI 신약 개발 바이오테크인 엑신시아(Exscientia)는 일본 스미토모 다이닛폰 파마(Sumitomo Dainippon Pharma)와 함께 개발 중인 강박장애 신약후보물질 DSP-1181을 비롯해, 면역항암제 신약후보물질 EXS-21546, 알츠하이머 신약후보물질 DSP-0038이 임상1상에 진입하는 성과를 보였다.

또 홍콩 기반의 AI 기업 인실리코 메디신(Insilico Medicine)은 AI가 설계한 특발성폐섬유증(IPF) 신약후보물질 ISM001-005에 대한 첫 임상 시험을 2021년 11월 호주에서 시작했다.

한 위원장은 “다국적 제약사와 AI 기업 간 협업은 계약 숫자뿐 아니라 규모 또한 증가 추세를 보이고 있다”며 “회사들은 신약 개발 과정 전주기에 걸쳐 빅데이터 활용을 통해 R&D 프로세스를 최적화하고 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 감소시키고자 노력하고 있다”고 전했다.

이에 대해 김 대표는 “국내 제약사보다 글로벌 제약사의 인프라가 훨씬 잘 갖춰져 있고 자동화도 잘 이뤄져서 AI로 도출된 결과를 빨리 확인할 수 있는 장점이 있다”며 “AI로 도출된 결과는 예측이기 때문에 실행 여부는 밸리데이션 및 실험적인 면이 잘 받쳐줘야 하지만 국내선 부족한 상황”이라고 말했다.

국내 제약사들 역시 시대적인 요구에 맞춰 AI 신약 개발에 적극 나서고 있다.

2019년 7월 SK케미칼은 국내 AI 기업인 스탠다임과 항암 신약후보물질을 발굴하는 공동연구를 진행한다고 발표했으며, 같은 해 11월 유한양행은 캐나다 AI 기업인 사이클리카와 2개 과제를 진행한다고 발표했다.

사이클리카는 2022년부터 삼진제약, SK케미칼과도 신약후보물질 도출에 대한 공동연구를 진행 중이다.

또 온코크로스는 개발 플랫폼 ‘RAPTOR AI’를 활용해 신규 적응증 발견에 나서고 있다. 회사 측에 따르면 해당 플랫폼은 개발 중인 신약 또는 이미 승인된 약물의 새로운 적응증 탐색, 병용치료 약물 조합 도출에 활용하고 있다.

온코크로스는 올해 보령과 MOU를 체결해 고혈압 치료제 카나브(성분명 피마사르탄)의 새로운 적응증을 확인할 전망이다. 회사는 대웅제약, 제일약품 등과도 협업을 진행 중이다.

이밖에도 스탠다임, 신테카바이오, 심플렉스 등도 하나의 국내 제약사가 아닌 2~3개 이상의 제약사와 공동연구를 진행하고 있다.

한 위원장은 “2018년 네이버의 AI 기술, 분당서울대병원의 의료 데이터, 대웅제약의 헬스케어 지식을 토대로 보건·의료 빅데이터 활용 연구개발을 공동으로 진행하고 있다”며 “또 SK바이오팜은 현존하는 약물 관련 데이터베이스와 논문 정보가 집약된 빅데이터를 학습하고 분석해주는 AI 기술을 개발해 이를 활용하고 있다”고 전했다.

한국제약바이오협회 AI 신약 개발 지원센터에 따르면 현재 국내 AI 신약 개발 기업은 약 50여 개사로 추정된다.

이 중 정보가 공개된 기업에 대한 누적 투자금은 약 6000억원으로, 신약 개발에 있어 AI 활용에 대한 기대감을 보여주고 있다. 지금은 국내 제약사와 AI 기업의 협업 사례는 쉽게 찾아볼 수 있을 정도다.

한 위원장은 “다국적 제약사와 마찬가지로 동아에스티를 비롯한 유한양행, 대웅제약 등 국내 제약사는 최근 4~5년 동안 개발 단계 및 적응증에 따라 다양한 AI 기업들과 협업하고자 노력하고 있다”며 “현재까지 투자비용 대비 보여준 결과물은 없지만 국내에서 활성화된지 4~5년밖에 되지 않은 기술을 당장 성과가 없다고 도움이 되지 않는 기술로 판단할 시기는 아니다”라고 말했다.

이어 “지금은 향후 어떤 방향으로 나아가야 할지와현 기술이 신약 개발의 어느 단계에서 도움이 될 수 있을지에 대한 많은 고민이 필요한 시기”라고 강조했다.

김 대표는 “국내 AI 신약 개발 기술은 세계적 수준과 크게 떨어져 있다고 생각하지 않는다”면서도 “아무래도 제약 시장 자체가 미국이나 유럽 등에 집중돼 있다 보니 해외 AI 기업은 글로벌 제약사에 좀 더 쉽게 접근 할 수 있어 기회가 많은 것으로 보여진다”고 전했다.

이어 “아직은 AI 신약 개발 기술이 성숙되지는 않았고 발전하는 중”이라며 “AI 기술이 잘 발전되고 있음을 벨리데이션 면에서 많이 보여줘야 한다”고 덧붙였다.