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빅데이터+AI, 신약 후보물질 찾는 시간 5분의 1로 ‘뚝’


출처:셔터스톡

보건의료 빅데이터와 인공지능(AI)이 제약산업에 적용되며 신약개발을 앞당기는 데 중요한 역할을 할 전망인 가운데, 국내외 관련 정부기관과 단체 및 업계에서는 빅데이터와 AI를 신약개발에 접목하려는 시도가 활발히 진행되고 있다.

AI기술을 활용해 실시간으로 생성되고 있는 보건의료 빅데이터를 통합하고 분석함으로써 통상 4~5년이 소요되는 신약후보물질 발견 단계를 5분의 1 이상 단축시켜 경쟁력을 크게 제고할 것이라는 기대가 커지고 있다.

AI+빅데이터 신약개발 플랫폼 구축…“연구자와 기업 자유롭게 사용”

과학기술정보통신부는 정부출연연구기관이 보유한 빅데이터를 활용해 신약 후보물질을 찾는데 드는 기간을 5분의 1로 줄이는 인공지능(AI) 개발을 추진한다.

과기정통부는 이 같은 내용의 'AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축' 사업을 기획했으며, 이 사업에 오는 2019년까지 20억 원의 예산을 배정할 예정이라고 발표했다.

신약 후보물질을 발굴해주는 이 AI는 한국화학연구원이 보유한 50여만 건의 화합물 빅데이터가 활용된다. 화학연은 국가 연구개발(R&D) 사업에서 생산된 화합물을 관리하고 있다. 과기정통부는 2월 중 사업을 공고하고, 상반기 내 화학연을 중심으로 인공지능 전문기업·연구소, 신약개발 연구자가 참여하는 사업 컨소시엄을 구성할 예정이다. 이 AI가 제약사 및 병원에서 활용될 수 있게 지원하는 전문가로 구성된 컨설팅 그룹도 구성할 계획이다.

연구자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있는 AI 플랫폼을 만들어, 오는 2019년 공개하는 게 이 사업 목표다.

출처:과기정통부

후보물질 발굴 단계에서는 실험결과, 논문자료 등의 연구데이터가 주로 활용된다. 연구데이터를 학습한 인공지능은 최적의 후보물질을 제시해 평균 5년 정도 걸리는 후보물질 개발을 1년까지 줄일 수 있을 것이라는 게 과기정통부의 설명이다.

과기정통부는 신약개발의 전 단계에서 AI와 빅데이터가 활용되도록 '국가 AI 활용 신약개발 전략'을 올해 상반기 중 마련해 4차산업혁명위원회 산하 헬스케어 특별위원회에서 발표할 계획이다.

이와 함께 국내 제약바이오협회도 최근 본격적인 AI센터 설립을 추진하면서 예산 책정, 인력 배치 등 준비 작업을 본격적으로 진행해왔다.

제약바이오협회는 AI센터 설립을 목적으로 추진단을 결성해 1년의 활동기간 동안 산업계의 수요에 맞는 최적의 신약개발 인공지능을 도입하고, 빅데이터와 결합된 인공지능은 신약개발 성공률을 높인다는 계획이다. 이를 통해 디스커버리 단계(4~5년)에 소요되는 시간의 1/6을 단축시키고 비용도 크게 절감할 수 있다는 기대다.

출처:과기정통부

글로벌 제약 기업+AI 기업 공동 연구 활발

주요 선진국들도 빅데이터와 인공지능(AI) 활용한 신약개발에 적극 나서고 있다. 지난 2016년부터 화이자와 IBM 왓슨, 사노피 젠자임과 Recursion Pharmaceuticals, GSK와 Exscientia 등 주요 제약사와 AI 신약 벤처간 다양한 공동연구가 진행됐다.

화이자는 면역과 종양학 부문의 신약개발을 위해 IBM의 AI의사인 왓슨을 활용하고 있고 얀센은 지난해 영국 AI 기업인 베네볼런트와 라이선스 계약을 맺고 AI를 적용한 임상 단계 후보물질 평가와 난치성 질환 치료제 개발을 시작했다.

MSD는 항암 관련 빅데이터 활용을 위해 글로벌 항암 빅데이터 연합을 공동으로 추진하는 등 효율적인 신약개발과 임상시험 수행을 위해 빅데이터를 활용하고 있다. 일본은 다케다제약과 NEC 등 50여개 제약 및 IT 기업들과 이화학연구소, 교토대 등 산학연이 협력해 신약개발을 위한 AI 공동 개발에 착수하기로 했다.

신약개발 가속화는 임상시험 절차에서 인공지능 기술 적용이 가능한 대표적인 분야 중 하나다. 기존에는 신약개발을 위해 여러 물질들의 생물학적 특성을 실험을 통해 일일이 확인하는 방법을 사용했다. 반면 AI를 적용하면 여러 물질들의 조합을 AI 기술을 통해 빠르게 확인하고 부작용도 줄일 수 있다.

장기간 소요되는 신약 개발의 특성을 고려할 때, 실제 신약 개발의 성과를 통해 검증되기까지는 상당 기간이 소요될 전망이다. 그러나 데이터를 기반으로 한 신약개발 과정은 더 진화할 것으로 예상된다.

출처:한국제약바이오협회

제약산업의 연구개발 패러다임이 대규모 유전체 및 오믹스 데이터에 기반한 정밀의료로 빠르게 전환되고 있고, 잠재적인 약물 타겟의 수도 기존 약물의 수백개 유전자에서 최소 5000여개 이상으로 확대되고 있다. 신약개발에 직접 활용이 가능한 대규모 유전체 데이터, 약물 타겟 정보, 화학유전체 데이터, 약물 스크리닝 데이터 등도 빠르게 축적되고 있어 빅데이터 활용이 신약개발 효율성에 큰 영향을 미칠 전망이다.

이와 함께 임상시험 대상자 모집, 약물 복용 여부 판단, 데이터 수집과 분석, 환자의 정보보호 등의 분야에서 AI가 혁신을 가져다 줄 것으로 보인다. 기존에는 의사가 환자의 의료 기록을 보면서 임상시험 등재 기준에 적합한지를 확인했다면 AI는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자를 적절한 임상시험에 매칭하게 된다. 환자가 약물을 복용했는지를 확인하는 것도 기존에는 환자의 대답에 의존할 수 밖에 없었지만 AI는 얼굴 인식 알고리즘으로 환자와 약모양을 인지해 복용여부를 확인할 수 있다.

환자의 의료 데이터를 수집하고 분석하는 일도 지금까지는 정기 검진을 위해 환자가 병원을 방문하는 방식으로 행해졌다. 하지만 AI가 도입되면 바이오센서가 환자의 활역 징후를 확인해 병원에 결과를 보냄으로써 일일이 환자가 병원을 방문하지 않아도 된다.

정보 보안 부문에서도 AI의 활약이 기대된다. 그동안은 방화벽과 기존 백신 소프트웨어에 환자의 정보보호를 맡겼지만 AI가 도입되면 자동화된 모니터링을 통해 지속적으로 환자의 정보를 보호할 수 있다.

하지만 빅데이터, 인공지능 기술을 기반으로 FDA 승인을 받은 신약 개발 사례는 아직까지 없으며,이 기술에 대한 막연한 기대나 거품을 경계해야 한다는 목소리도 나오고 있다.

[메디컬리포트=강현주 기자]


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