제약
5월 5주 | 인공지능 신약 개발 업계 동향
질병 없는 세상을 향해… 인공지능 손잡고 신약 개발 | AI는 신약개발을 얼마나 단축시키는가 | 김화종 "AI는 신약 개발에 필수…바이오 데이터 한계 극복해야" | 항암신약 개발사 총출동 | 20년간 '美 FDA 승인' 총 8종
송지우 경영지원팀 연구원
2024.06.033min read
제약 바이오·AI 신약 개발 뉴스 요약
- 질병 없는 세상을 향해… 인공지능 손잡고 신약 개발
- AI는 신약개발을 얼마나 단축시키는가
- 김화종 "AI는 신약 개발에 필수…바이오 데이터 한계 극복해야"
- 항암신약 개발사 총출동…'렉라자' 병용 임상 3상 발표
- 20년간 '美 FDA 승인' 총 8종… 올해 폐암 신약도 벽 넘을까
AI 신약 개발
1. 질병 없는 세상을 향해… 인공지능 손잡고 신약 개발
인류의 오랜 꿈인 ‘질병 없는 세상’은 실현될 수 있을까. 바이오 테크놀로지 혁명과 하루가 다르게 진화하는 인공지능(AI) 기술에 그 열쇠가 있다. 유전자 편집 기술로 난치병 치료에 도전하고, 생성형 AI는 수년이 걸리던 신약 개발을 수개월로 단축시킬 수 있는 게임 체인저로 등장했다. 전문가들은 질병을 극복할 키워드로 세포·유전자 치료제(CGT), 인공지능(AI) 활용 신약, 디지털 헬스케어를 꼽는다. 글로벌 제약·바이오 기업들은 이러한 신기술을 적용한 신약 개발에 각축을 벌이고 있다.
AI 신약 개발
2. AI는 신약개발을 얼마나 단축시키는가
신약 개발 비용은 25억 달러에 달하고 10년 이상 걸릴 수 있다. 바이엘, 로슈, 화이자 같은 기업들은 인공 지능(AI) 도구를 사용하여 약물 특성을 예측하고 새로운 화합물에 대한 대규모 데이터 세트를 분석함으로써 프로세스를 가속화하고 비용을 절감하고 있다. 그런 다음 AI를 사용하여 원하는 약물 특성, 흡수, 생체 활성 및 독성을 예측한다. 임상시험에서는 종양학, 심혈관 및 신경학 화합물을 개발하고 분자 및 이미징 데이터를 통합하기 위해 다기관 임상시험에서 대량의 복잡한 분류 및 미분류 데이터를 처리하는 데 AI를 사용하고 있다.
AI 신약 개발
3. 김화종 "AI는 신약 개발에 필수…바이오 데이터 한계 극복해야"
"비행기처럼 보편적 도구가 된 인공지능(AI)이 신약 개발 분야에서 필수 기술이 됐지만 AI 성능을 좌우하는 데이터가 특히 바이오 분야에서는 제한적이라 성능 향상에 한계가 있다. 데이터 공유 체계가 필요하다." 김화종 한국제약바이오협회 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY·멜로디) 사업단장이 27일 서울 중구 더플라자호텔에서 아주경제신문 주최로 열린 '제14회 글로벌헬스케어포럼'에서 이같이 말했다. 김 단장은 'AI 기술과 신약 개발 변화'를 주제로 한 발표에서 신약 개발 분야에선 공유된 데이터가 제한적이라 초거대언어모델(LLM) 같은 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 한계가 있다고 지적했다.
신약 개발
4. 항암신약 개발사 총출동…'렉라자' 병용 임상 3상 발표
세계 3대 암학회인 미국임상종양학회(ASCO)가 31일(현지시간) 미국 시카고에서 열린다. 유한양행, 리가켐바이오사이언스, 에이비엘바이오 등 국내 제약·바이오사들의 핵심 파이프라인 연구 결과가 대거 공개되는 만큼 관심이 집중되고 있다. 28일 제약·바이오 업계에 따르면 ASCO는 미국 암연구학회(AACR), 유럽 종양학회(ESMO)와 함께 세계 3대 암 학회로 불린다. 업계의 가장 큰 연례행사인 JP모건 헬스케어콘퍼런스 다음으로 큰 행사다. 지난 4월 열린 AACR이 전임상 단계 초기 연구 결과를 다뤄 항암신약 개발의 트랜드를 파악할 수 있는 기회였다면 ASCO에서는 후기 임상시험 결과 데이터와 상업화를 눈 앞에 둔 약물이 공개된다. 각사의 발표 내용으로 신약 개발의 성패를 가늠하고 기술이전 및 파트너십 논의가 활발하게 진행된다.
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