AI, 제약 산업에서 빛 발할까…"수 십 년 획기적 단축 가능성"

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AI가 제약 산업에서도 훈풍을 불러 일으킬 수 있을까 [사진 : 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] 오늘날 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 경이로운 성과를 보이고 있다. 이러한 AI가 제약 산업에서도 큰 도움이 될 것이란 주장이 제기됐다.

지난 26일(현지시간) 엔가젯은 AI가 우리 삶의 모든 측면에 녹아든 가운데, 신약 개발 등 제약 산업에서도 유용하게 활용될 수 있다고 전했다. 신약 설계부터 발견, 테스트 과정이 기존에는 수십 년이 걸렸지만, 이를 획기적으로 단축될 수 있다는 것.

덕신 순 미시건대 교수의 2022년 연구에 따르면, 임상 약물 개발의 90%가 실패하며 각 프로젝트에는 평균 20억달러(약 2조6748억원)이상의 비용이 투입된다. 여기에는 사전 임상 단계에서 출시가 불가능한 것으로 밝혀진 화합물은 포함되지 않는다. 10%의 가능성으로 신약 개발이 성공한다면 기존에 실패한 평균 약물 개발비용(180억달러)을 떠안아야 한다. 희귀 질환 치료제가 필요하다는 목소리에 대응하지 못하는 이유 중 하나가 여기에 있는 셈이다.

영국 AI 기반 신약 개발기업 베네볼런트 니콜라 리치먼드 부사장은 "전통적인 신약 개발 시스템은 연구팀이 질병의 원인인 비정상적 단백질을 식별한 다음, 이를 바로잡을 수 있는 분자를 찾아야 한다"며 "적합한 분자를 찾으면 환자가 복용할 수 있는 형태로 제조하고, 안정성과 효과를 테스트해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "임상 시험 도달에 수년이 걸리는데 이 단계에서 연구팀이 이론상 구현돼야 할 결과물이 실제로 구현되지 않는 경우가 많다"면서 신약 개발의 어려움을 토로했다.

크리스 깁슨 리커젼 공동 창업자 역시 "모든 승인된 약물마다 10년 이상의 연구 투자와 수십억달러의 비용이 든다"라고 동조했다.

앤 E. 카펜터 하버드 & MIT 브로드 연구소 설립자 겸 카펜터 싱 연구소 설립자는 '세포 페인팅'(Cell painting)이라는 방법을 개발하는 데 10년 이상을 투자했다. 이 방법은 세포를 염료로 강조해 컴퓨터가 읽을 수 있게 한다. 또 카펜터는 연구팀이 AI를 사용해 염색된 세포의 대량 이미지를 분석할 수 있게 하는 '셀 프로파일러'(Cell Profiler)를 공동 개발했다.

카펜터는 "AI를 통해 데이터가 그룹으로 자동 조직되어, 질병과 잠재적인 치료법에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있는 패턴을 드러낼 수 있다"라고 설명했다.

깁슨은 "AI를 통하면 어떤 약물이 물리적으로 테스트하지 않고도 어떤 질병과 상호작용할지 예측할 수 있다"라고 동의했다. AI를 약물 발견 프로세스에 적용하는 스타트업들이 희망의 빛을 볼 수 있을지 관심이 집중된다.

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