한국제약바이오협회

[창간특집] 인공지능 신약개발 협업사례와 방향 - 한태동 동아ST 상무

2021년 통계청 발표에 의하면 한국인의 10대 사망원인은 암, 심장질환, 폐렴, 뇌혈관질환, 자살, 당뇨병, 알츠하이머병, 간질환, 패혈증, 고혈압성 질환 순이었으며, 최근 몇 년간 유사한 경향성을 보인다고 발표하였다. 이처럼 현대사회는 다양한 질병으로 인해 사망과 삶이 질이 떨어지고 있으나, 이에 대한 마땅한 치료제가 없는 것이 가장 큰 원인이라 할 수 있겠다.

일반적으로 신약을 개발하는 과정은 3~4년 동안 후보물질을 발굴하고, 약 1.5~2년 동안의 전임상연구를 거쳐, 임상 1~3상까지 총 10년이 넘는 시간과 수천억원이 넘는 막대한 비용이 들지만, 오히려 후보물질에서 약이 되는 비율은 10%도 되지 않는다.

또한 2017년부터 2022년까지 FDA 승인받은 신약은 평균 51개 정도 밖에 되지 않으며, 더더욱 동일한 타깃으로 같은 적응증으로 비슷한 약효를 보이는 약물을 제외한다면 더 적은 수의 신약이 승인받는다고 생각하면 된다. 이렇게 긴 시간과 많은 비용을 줄이고, 신약의 성공확률을 높을 수 있는 방법이 있다면 신약개발 연구자들은 모두 그 길을 따를 것이라 생각된다. 이에 2010년대 후반부터 대두된 인공지능을 활용한 신약개발은 모두가 가야하는 길처럼 보였으며, 지금도 끊임없이 국내외 신약개발사들은 이를 활용하고자 노력하고 있다. 이에 인공지능 신약개발 사례들을 살펴보고 앞으로 보완해서 나아가야 할 방향에 대해 얘기 해 보고자 한다.


출처 : 의학신문(http://www.bosa.co.kr)

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