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인공지능(AI)을 활용한 신약 개발

2022-05-16 05:50:38 기수연 청년기자 기자 기수연 청년기자 기자 hsicam@kpanews.co.kr

전통적인 신약개발은 5천~1만 여 개의 신약 후보물질 중 1개의 최종 신약을 개발하는데 평균 약 15년의 시간을 필요로 한다. 

전임상시험을 진행할 물질을 정하는데 평균 5년의 시간이 걸리며 임상 시험 과정에서 약 6년이 소요되기 때문이다.

하지만 최근 인공지능을 활용한 새로운 신약개발 방법이 등장함에 따라 신약개발 기간이 획기적으로 단축되고 있다.

인공지능은 신약개발 주기의 여러 단계에 다양하게 활용되고 있다. 

이 때 주기별로 적용하는 인공지능의 모델이 다르기 때문에 적절한 모델을 선택하여 활용하는 것이 중요하다.

아래에서는 신약개발 과정 중 후보물질 탐색과 임상 개발 단계에서 인공지능이 어떻게 활용되고 있는지에 대해 살펴보고자 한다.

후보물질 탐색과정에서 인공지능은 화합물의 구조와 특징 정보를 학습하여 화합물 중에 Bio Active하고 Drug likeness한 약물정보에 대한 데이터를 확보한다. 

이후 deep learning 기법 중 데이터에 가장 적합한 인공지능 알고리즘을 적용하여 선도물질을 최적화한다.

마지막으로 structure based method나 ligand based method를 적용하여 선도물질을 선별한다. 

선도물질의 평가는 단백질 구조 데이터와 화학 구조 정보를 활용한 virtual screening을 통해 진행할 수 있다.

임상개발단계에서 인공지능은 임상시험 설계, 피험자 모집 및 임상시험 최적화 등에 활용되고 있다.

인공지능은 임상시험 환자 모집 과정에서 환자 의료 기록 정보를 추출해 연구하고 있는 질병과 관련성이 높은 환자군을 찾고 이를 바탕으로 등록 절차를 간소화할 수 있다.

임상시험 최적화 과정에서 인공지능은 약물 상호작용과 유전체 변이를 바탕으로 환자가 약물을 복용했을 때 나타날 수 있는 부작용을 예측하여 최적의 복약 방법을 제안할 수 있다.

기수연 청년기자

최근 인공지능 기술을 활용한 신약 개발은 후보 물질 발견에 필요한 시간을 줄이고 신약 승인을 가속화해 신약 개발의 효율성을 향상시켰다.

AI 신약 개발 시장은 매년 성장세를 보이고 있으며 글로벌 마켓인사이트에 따르면 다가오는 2024년에는 40억 달러를 넘어설 것으로 예상되어 더욱 발전할 것으로 기대된다.

이러한 추세에 따라 보건복지부는 AI 기술 분야와 제약바이오산업계의 인력을 대상으로 ‘인공지능 활용 신약개발 교육 및 홍보’ 사업을 통한 융합교육을 실시하여 전문 인력 양성을 추진 중이다.

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