[데일리팜=노병철 기자] A.I(인공지능)를 활용한 신약개발 트렌드가 글로벌 빅파마는 물론 국내 제약바이오기업에도 확산되고 있어 주목된다.

통상 신약개발 기간은 10~15년 정도가 걸리는데, 인공지능을 접목시킬 경우, 2-5년간 상당의 약물의 발굴(drug discovery) 기간을 수개월 내로 단축시킬 수 있어 비용절감과 특허연장 확보 부분에서 우위를 차지할 수 있다.

전문가들이 말하는 인공지능을 활용한 신약개발 당위성은 ▲질병의 치료와 예측 가능성 ▲판독의 정확성 ▲데이터 분석과 조합시간의 획기적 절감 ▲비용효과성 등이다.

신약개발에 있어 인공지능을 활용할 경우, 1명의 연구자가 조사할 수 있는 자료가 연간 200~300건에 불과한 반면 인공지능은 100만건 상당의 논문과 문헌을 검토할 수 있고, 400만명 정도의 임상 데이터를 분석할 수 있다.

여기에 더해 인공지능 알고리즘을 이용하면 진단 성과는 42% 향상, 의료비는 59% 절감할 수 있을 것으로 관측된다.

한국보건산업진흥원 보고서에 따르면 인공지능 헬스케어 시장은 2015년 800억원에서 2020년 8500억원으로 10배 가량 증가할 전망이다. 인공지능 기술이 헬스케어 산업에 혁신적 가치를 창출할 것으로 전망됨에 따라 글로벌 기업들은 이 분야에 경쟁적으로 투자를 늘리며, 일명 인공지능 패권주의를 주창하고 시장 선점을 주도하고 있다.

글로벌 제약기업은 존슨앤드존슨은 IBM 왓슨 헬스와 공동연구를 진행 중이다. IBM 왓슨은 이미 전 세계적으로 잘 알려져 있는 CDSS 시스템으로서, 이는 초기 미국 MD앤더슨암센터에 적용된 바 있는 코칭 시스템이다. 이 시스템은 현재 환자의 건강상태를 파악할 수 있는 모바일 형태의 개인맞춤형 프로그램이다.

여기에 더해 FDA 승인을 받은 머신러닝 시스템은 수술 마취자동화로 상용화를 앞두고 있다. 머신러닝 기반의 마취시스템은 환자의 회복 시간이 단축되고, 10분 이내에 마취에 대한 진정 효과가 99%까지 발현될 수 있다.

화이자 또한 IBM과 함께 전략적 동반관계를 구축한 상태다. IBM Watson for Drug Discovery라는 클라우드 기반 플랫폼을 활용, 암 치료를 위한 새로운 약물의 표적과 약물의 내성 등을 발굴해 낼 수 있다. 이 클라우드 시스템은 2500만 건의 논문 초록과 100만개의 데이터에서 신약 타겟을 추출할 수 있다.

글락소스미스클라인은 회사 내 50여명의 A.I 분석팀이 신약개발에 매진하고 있다. 엑스사이언시아와 인실리코메디슨 등의 스타트업과 함께 신약 후보군 발굴과 기전 등에 대한 부분을 머신러닝으로 분석하고 있다.

중외제약은 2012년부터 머신러닝 기반의 클로버시스템을 통해 정보 기반 약물 반응성 예측과 바이오마커 발굴 기술을 완성한 상태다. 클로버는 한국인 암환자 유래 세포 120종을 포함한 300여종의 암세포 유전자 정보를 가지고 있는 연구용 검색 포털이다.

SK바이오팜은 20년간의 신약 연구데이터가 담긴 SKBP(SK Biopharmaceuticals Discovery Portal)을 기반으로 신약개발에 관련된 정보를 받을 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 이 데이터는 실제 연구데이터와 연구 경험을 토대로 데이터베이스화돼 있으며 신약 후보군 도출에 활용되고 있다.

한편 대웅제약과 한미약품도 최근 A.I 신약개발 전담팀을 꾸리고, 기반시스템을 확장하며, 신성장동력 파이프라인으로 육성 중이다.