[뉴스토마토 고은하 기자] 최근 제약바이오업계가 인공지능(AI) 기술을 활용한 신약 동력 획득에 역량을 집중하고 있다. 시간과 비용적인 측면에서 효율화를 거둘 수 있다는 판단으로 풀이된다.

 

14일 업계에 따르면 대웅제약(069620)은 지난달 31일 미국 크리스탈파이와 AI 기반 신약개발 플랫폼을 이용한 항암 신약 공동 연구개발 계약을 체결했다. 양사는 크리스탈파이의 양자역학 기반 AI 신약 발굴 플랫폼을 활용한다.

 

SK케미칼(285130)도 양자역학 기술 기반 AI 신약개발 업체 인세리브로와 협약을 맺고 신약개발을 공동 추진한다. 인세리브로가 특정 질환에 대한 선도·후보물질을 도출하면 SK케미칼이 초기 약효평가부터 비임상, 임상 등 검증 전반과 인허가, 생산 등을 담당한다.

 

이 밖에도 국내 제약바이오기업들은 협약 또는 공동연구 계약 등의 형태로 신약개발 과정에 AI 기술을 접목하고 있다.

 

AI가 신약개발 뿐 아니라 의약품 개발 과정에서 유용하게 쓰인 사례도 있다. 한국제약바이오협회 AI신약개발지원센터에 따르면 미국에선 2020년 10월 AI로 추천한 코로나19 약물재창출 후보물질이 임상시험을 거쳐 긴급사용승인을 받았다. 이듬해 영국에선 AI로 디자인한 신약 후보물질이 임상에 돌입했다. 

 

국내외 업체들이 AI 기술을 활용해 신약개발에 나선 것은 비용과 시간을 단축할 수 있기 때문이다.

 

AI는 머신러닝과 딥러닝 등 빅데이터 분석을 통해 인공신경망이 스스로 학습해 능력을 향상시킨다. 이런 과정을 통해 신약 후보물질의 발굴 단계부터 임상 단계까지 신약 개발 전 단계에 사용할 수 있다.

 

특히 신약 후보물질의 타깃 발굴 단계에서 AI는 많게는 수십만개의 화합물의 구조를 분석한다. 가상 시뮬레이션을 통해 후보물질과 타깃 단백질 간의 결합 및 상호작용 등을 예측한다. 또 분석 및 축적된 데이터를 바탕으로 물질 특허가 가능한 신규 화합물을 설계한다.

 

AI는 인공신경망을 통해 빅데이터를 빠르게 분석하기 때문에 인간이 수행하는 작업 속도보다 빠르게 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어 하루에 10만여개의 화합물을 분석할 수 있어 연구자들이 다년간 진행해야 하는 작업을 수개월 내에 완료할 수 있다. 또 인공신경망이 축적된 데이터를 기반으로 잠재적으로 우수한 효능과 활성을 가진 새로운 화합물을 설계할 수 있다.

 

AI를 활용하면 △빅데이터로 물질 효능·활성이 우수할 것으로 예상되는 화합물 후보 빠른 시간 내 발굴 △AI가 선별한 화합물 합성, 활성 및 효능 평가 진행 수행 등으로 더 효과적인 신약 후보물질을 발굴할 수 있다.

 

업계 관계자는 "신약을 만들 때는 질환에 적용하는 단백질 구조 등을 분석해야 한다"라며 "예전엔 사람이 실험실에서 검증을 하거나 문헌을 찾아 시간이 오래 걸렸지만, 현재 AI는 데이터베이스(DB)나 기존에 오픈된 DB를 활용해 시간·비용적인 측면에서 효율성을 추구할 수 있다"라고 설명했다.

 

한편, 정부는 AI활용 혁신신약 발궁 등 총 27개 사업을 통해 제약바이오산업의 AI 활용을 지원한다는 방침이다.

 

고은하 기자 eunha@etomato.com