AI기반 신약 개발 시도 늘어 '블록버스터 신약' 비용 부담 커…AI가 돌파구 '신약 발굴' 단계,AI이용해 자동화 "10년 후에는 모든 약품AI가 만들 수도"
인공지능(AI)을 이용한 신약 개발 시도가 늘어나고 있다. / 사진=연합뉴스
지난해 2월, 인공지능(AI) 기반 제약업체 '엑사이언티아'가 세계 최초로AI기반 신약 후보 물질의 인간 임상 시험에 진입해 주목받았습니다.AI가 고른 신약 후보 물질이 임상 단계에 이른 것도 처음이지만,AI가 이 물질을 찾는 데까지 걸린 시간도 기록적입니다. 고작 12개월이 채 걸리지 않았기 때문입니다.
AI를 신약 개발에 응용하면 기존 인간 과학자들만으로 진행하던 때보다 훨씬 신속하고 저렴하게 약물을 만들 수 있습니다. 제약업계의 판도를 완전히 뒤엎어 버릴 잠재력이 있는 셈입니다.
영국의 신예 스타트업인 엑사이언티아는 일본의 제약업체 '다이닛폰스미토모제약'과 협력해 강박장애 치료제 임상 시험에 들어갔습니다.
사측에 따르면, 보통 신약을 개발해서 임상시험에 이르기까지 평균 4.5년이 걸리지만, 이번에 엑사이언티아가 개발한 약물은 단 1년 만에 임상 단계까지 도달했습니다. 개발 기간을 크게 단축했을 뿐 아니라 수조원에 이르는 연구개발(R&D) 비용까지 줄이는 효과를 가져옵니다.
'전세계에서 가장 성공 가능성 높은AI신약 개발 기업' 타이틀을 거머쥔 엑사이언티아는 지난달 미국 유가증권시장인 나스닥에 상장, 무려 5억달러(약 5920억원)가 넘는 자금을 유치, 올해 바이오테크 기업 공모액 중 최대 수준을 기록했습니다. 그만큼AI신약 개발에 대한 투자자들의 관심이 높아졌다는 뜻입니다
AI는 신약 개발에 드는 기간과 비용을 극적으로 단축할 수 있다. / 사진=연합뉴스
AI신약 개발을 시도하는 기업은 비단 스타트업뿐만이 아닙니다. 화이자, 아스트라제네카, 로슈 등 유명한 글로벌 제약 대기업들도 테크 기업들과 손잡고R&D에AI를 투입하는 실험을 추진하고 있습니다.
특히 제약 대기업들 입장에서AI신약 개발은 새로운 돌파구로 여겨지고 있습니다. 왜냐하면, 그동안 제약사들의 신약 개발 비용이 너무 높아져 새로운 약물을 만드는 일이 힘들어졌기 때문입니다.
통상 글로벌 제약사들은 신약을 만들어 다른 복제약 제조 기업 등과 라이선스 계약(Licensing)을 맺는 방식으로 돈을 벌어들입니다. 이 가운데 제약사들의 매출을 책임지는 약물은 이른바 '블록버스터 신약'이라고 불리는, 연 매출 1조원 이상을 거둬들일 수 있는 제품들입니다.
하지만 블록버스터 신약은 개발 비용이 너무 많이 들고, 실패 위험도 큽니다. 수조원의R&D비용만 날리고 아무 소득도 못 얻을 가능성도 있습니다.
블록버스터 신약 개발이 힘든 이유는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫번째는 수천개가 넘는 신약 후보 물질 중 가장 가능성 큰 것을 고르는 과정인 '신약 발굴', 그리고 발굴한 신약을 인체에 실험하는 임상시험의 복잡성 때문입니다.
'블록버스터 신약'은 글로벌 제약사들의 매출을 담당하는 주요 제품이지만, 실패 가능성이 높다는 게 문제였다. / 사진=연합뉴스
생명공학정책연구센터의 '신약개발 현황 및 신약 개발비 분석' 보고서에 따르면, 블록버스터 신약 개발에는 평균 10~15년의 기간이 걸리며, 그 비용은 10억달러(약 1조1840억원)에 달합니다.
AI는 이처럼 복잡한 신약 개발 과정 중 신약 발굴 단계를 담당할 수 있습니다. 과학자들이 1만여개 가까운 숫자의 신약 후보 물질을 일일이 분석하는 대신, 빅데이터로 무장한AI가 대신 후보군을 걸러내 추천하는 방식입니다. 약물 개발 전체R&D예산의 약 3분의 1을 차지하고, 3~4년 이상의 기간이 걸리는 신약 발굴 과정을 극적으로 단축할 수 있습니다.
신약 개발AI를 구축하는 과학자들은 머지않은 미래엔AI가 제약 산업 자체를 바꿔버릴 거라고 예견하기도 합니다.
엑사이언티아를 창업한 앤드루 홉킨스 영국 던디대 교수는 'BBC' 방송과 인터뷰에서 "신약을 개발할 때 올바른 분자를 찾아내려면 수십억번의 판단 작업이 이뤄져야 하는데, 인공지능 덕분에 일반적인 신약 화합물 후보군의 5분의 1인 350개 화합물만 제조함으로써 테스트를 할 수 있었다"며 "이는 기록적인 생산성 증대다"라고 강조했습니다.
그러면서 "인공지능이 설계한 신약이 탄생하는 것은 이번이 최초다. 하지만 앞으로 10년 후에는 인공지능이 모든 약품을 만들어낼 수도 있다"라고 전망했습니다.
