제약
3월 4주차 | 인공지능 신약개발 업계 동향
2024년 3월 4주 인공지능 신약 개발 업계 동향을 알려 드립니다. 카이스트 연구팀, 분자 구조 생성 AI 개발…”다양한 생화학적 영역 적용 기대” | 윤 대통령 "AI 신약개발·디지털바이오 투자…2035년 바이오 200조 시대" | 후보물질 빠르게 찾아내는 AI…항노화제 개발 가속화 기대 | 지스트 연구팀, 암환자 약물 반응성 예측 AI 모델 개발…”맞춤형 치료 기대” | 중력 너머 우주서…인류 구할 '신약 개발 상용화' 첫발
송지우 경영지원팀 연구원
2024.03.293min read
제약 바이오·AI 신약 개발 뉴스 요약
- 카이스트 연구팀, 분자 구조 생성 AI 개발…”다양한 생화학적 영역 적용 기대”
- 윤 대통령 "AI 신약개발·디지털바이오 투자…2035년 바이오 200조 시대"
- 후보물질 빠르게 찾아내는 AI…항노화제 개발 가속화 기대
- 지스트 연구팀, 암환자 약물 반응성 예측 AI 모델 개발…”맞춤형 치료 기대”
- 중력 너머 우주서…인류 구할 '신약 개발 상용화' 첫발
AI 신약개발
1. 반응 예측 넘어 '분자 구조'까지 생성하는 AI…신약 개발 박차
국내 연구진이 각종 화학반응과 독성을 예측해 빠른 신약 개발에 도움을 줄 수 있는 AI(인공지능) 기술을 개발했다. KAIST(한국과학기술원)는 예종철 김재철 AI 대학원 연구팀이 분자의 구조와 화학적 특성을 예측하고 생성하는 분자 데이터 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 14일 온라인 게재됐다. 연구팀에 따르면 지금까지 분자 구조 자체를 분석해 화합물의 성질을 예측하는 AI 기술은 있었지만, 기존 화합물의 특성을 예측하면서도 새로운 화합물까지 생성하는 AI 기술을 개발한 건 이번이 처음이다.
[출처 : 박건희 기자, 머니투데이, 24.03.25.]
AI 신약개발
2. 尹 "AI 신약개발·디지털바이오 투자…2035년 바이오 200조 시대"
윤석열 대통령은 26일 "인공지능(AI)을 활용한 신약 개발, 디지털 치료제, AI로봇 융합첨단 의료기기 같은 디지털 바이오에 투자를 대폭 늘려야 한다"면서 "도전적 혁신적 연구가 이뤄지도록 정부는 아낌없이 지원할 것"이라고 밝혔다. 바이오 산업 생산 규모를 키워 '2035년 200조원 시대'를 열겠다는 목표다. 윤 대통령은 이날 오후 충북 청주 동부 창고에서 '첨단 바이오의 중심에 서다, 충북'을 주제로 24번째 민생토론회를 개최하고, 충북을 첨단 바이오산업의 선도기지로 육성하겠다고 말했다.
[출처 : 서소정·이기민 기자, 아시아경제, 24.03.26.]
AI 신약개발
3. 후보물질 빠르게 찾아내는 AI…15년 걸리던 신약개발, 7년으로 단축
인공지능(AI), 양자컴퓨터 등 첨단 기술이 접목되면서 노화 치료제 개발도 전환점을 맞고 있다. 일반 치료제보다 훨씬 복합적인 요소를 고려해야 하는 노화 치료제에 AI를 도입해 신속한 개발이 가능할 전망이다. 홍콩 기반의 AI 신약 개발사 인실리코메디신은 노화를 역행하는 약물을 AI로 개발하겠다고 선언했다. 이들은 AI 플랫폼으로 암, 면역질환, 섬유화질환 등 노인성 질환 치료제뿐 아니라 생체시계를 되돌릴 수 있는 물질을 개발하고 있다. 특발성 폐섬유화증 치료제 등 노인성 질환 세 개의 임상 2상을 하고 있다. 지난해에는 아랍에미리트(UAE)에 양자컴퓨터센터를 지어 신약 개발 속도를 높였다.
[출처 : 이영애 기자, 한국경제, 24.03.24.]
AI 신약개발
4. 암환자에 가장 적합한 항암 약물, AI가 알아서 척척
AI를 활용해 암 환자의 약물 반응을 예측하는 기술이 나왔다. 향후 개인 특성을 고려한 맞춤형 치료에 활용될 것으로 기대된다. 광주과학기술원(GIST)은 이현주 AI 대학원 교수 연구팀이 사람의 유전자 발현 정보와 약물 그래프 정보를 기반으로 암 환자의 약물 반응을 예측하는 AI 모델을 개발했다고 25일 밝혔다. AI를 활용한 신약 개발은 신약 후보물질의 발굴 시간을 단축하고 임상 성공 확률을 높여준다. 하지만 동일한 유형의 암 환자에게 같은 약물을 사용하더라도 개인의 유전적 특성이나 암세포의 돌연변이에 따라 약물의 반응이 달라질 수 있다. 각 개인에 맞는 약물을 찾으려면 정확한 약물 반응 예측이 중요한데, 최근에는 딥러닝이나 머신러닝과 같은 AI 기법을 사용하는 시도가 활발하다.
[출처 : 이준기 기자, 디지털타임스, 24.03.25.]
신약개발