굴지의 바이오 의약품 기업들 제약, 임상실험 등에 AI 적극 활용
AI로 정밀한 데이터 분석, 단백질 구조 예측과 화합물 탐색, 성분 특정 등
[애플경제 이윤순 기자] 각종 치료제 개발을 위한 제약이나 임상실험 등 바이오 의약품 업계에서 이제 AI는 필수적인 도구가 되고 있다.
제약 산업에선 방대한 인간 유전자 정보나, 임상 데이터 등이 바탕이 되어야 한다. 이를 통해 치료의 표적이 되는 단백질 구조를 예측하고, 그에 적합한 화합물을 탐색해 의약품의 성분을 예측하는게 중요하다. 또 그 과정에서 독성을 미리 예측하고 안전성을 평가하는 것 또한 필수적이다. 이런 경우 AI는 가장 유용한 도구가 되고 있다.
효율적 임상실험, 개발 기간 단축, 비용 절감
시장분석기관 IRS글로벌이 글로벌 제약업계와 관련 연구기관의 자료를 분석한 바에 따르면 특히 임상실험의 최적화를 위해 AI를 이용, 체험 대상이 되는 환자를 효율적으로 추려내고 임상실험의 모니터링, 결과 분석 등을 하는 경우가 급속히 확산되고 있다.
즉, “AI를 활용하여 ‘제약’과 ‘임상실험’이 효율적으로 이뤄지면 개발 기간을 단축시키고 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대되며, 일부는 이미 성과를 거두고 있다.”는 것이다.
이에 따르면 이미 주요 글로벌 제약기업들은 적극적으로 AI를 도입하고 있다.
미국 암젠사, AI도입 비율 가장 높아
대표적으로 미국의 암젠사는 AI 편입 비율이 9.0%에 달해, 세계에서 가장 많은 인공지능 활용도를 보이고 있다.
이 회사는 그 과정에서 지난 2022년 1월, 미국의 제너레이트 바이오 메디슨과 협업체제를 구축했다. 제너레이트 바이오 메디슨은 AI와 기계학습(ML)을 활용하여 제약을 하고 있다. 이에 협업을 통해 “각종 치료 영역과 여러 가지 치료법에 걸친 5가지 임상 표적에 대한 단백질 치료제를 발견ㆍ창출하기 위한 연구 협력을 하고 있다”는 것이다.
또 처음 5가지 프로그램에 대한 계약 일시금 5천만 달러를 지불하고, 마일스톤으로서 최대 3억 7,000만 달러와 각 프로그램에 대해 로열티를 지불함으로써 잠재적인 거래 총액이 19억 달러에 이른 것으로 알려졌다. 암젠사는 또 지난 9월 엔비디아와 함께 2척 7천만달러의 자금을 제너레이트 바이오 메디슨에 투자하기도 했다. 그 만큼 AI제약의 가치를 중시하면서 투자를 아끼지 않고 있는 셈이다.
미 바이오젠, 프랑스 사노피 등도 AI 적극 도입
역시 미국의 제약업체 바이오젠사도 인공지능을 적극 도입하는 업체로서, 편입 비율이 5.2%에 달한다.
이 회사는 ‘코로나19’가 한창이던 지난 2021년 12월, 역시 프랑스 제약사 세라파나시아와 협업체제를 구축했다. 이는 “의료용 영상과, 임상 관련 데이터 소스를 AI 기계학습으로 분석, 환자 케어 개선이나, 의약품 개발 속도 향상, 신경질환의 근본적인 병태에 대한 이해를 촉진하는 솔루션을 창출할 목적”이라는 IRS글로벌의 설명이다.
바이오젠사는 또 AI 기계학습을 활용, 신경질환에 대한 이해를 심화하는 디지털 헬스 사이언스 전문팀을 가지고 있다.
프랑스의 사노피사도 인공지능 편입 비율 4.0%에 달하는 기업이다. 이 회사는 지난 2022년 1월, AI 기반 제약을 추진하는 기술 기업 엑센시아(영국)와 역시 파트너십을 구축했다.
이는 종양학 및 면역학 분야에서 최대 15개의 신규 저분자 화합물 후보를 일단 개발한다는 목적이다. 이와 관련해서 “계약 일시금 1억 달러를 지불하고, 장기적으로 연구, 임상 개발, 약사 승인, 상업화 등을 달성하면 최대 52억 달러를 지불하겠다”는 계약을 체결했다.
사노피는 이를 통해 표적 특정부터 환자 선택에 이르기까지 엑센시아의 AI 기반 능력과 개별화 의료 플랫폼을 활용, 치료제를 개발한다.
아스트라제네카, 흉부X레이 AI로 정밀 분석
영국의 아스트라제네가도 AI 편입 비율이 3.8%에 달한다. 이 회사는 미국의 일루미나, 영국의 베네볼런트AI, 그리고 영국의 클리니씽크 등과도 제휴, AI를 사용하여 신약 제약을 본격화하고 있다.
또한 인도의 Qure.ai와도 제휴하고 있다. Qure.ai는 의료 영상 데이터를 분석, 이상을 감지하는 AI를 개발하는 회사다. 흉부 X레이를 분석하는 데 AI를 사용할 경우, 기존 방사선학적 독영(검사 영상을 정밀하게 해독하는 것)에 비해 오히려 정밀하게 판독할 수 있는 것으로 알려지기도 했다.