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세계 신약개발 트렌드는…제약사부터 정부까지 인공지능 활용

영국·캐나다 등 보건의료 선진국도 산하기관 및 센터 통해 신약 연구개발 진행

기사입력시간 18-07-10 11:05
최종업데이트 18-07-10 16:09

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사진: 메디게이트뉴스

[메디게이트뉴스 권미란 기자] 보건의료 선진국 정부들이 신약개발을 위한 산하기관 및 센터를 개설해 인공지능을 기반으로 한 신약개발 연구에 나서고 있는 것으로 나타났다. 내로라하는 글로벌 제약기업들도 신약개발을 위한 인공지능 활용을 점차 확대하고 있다. 

10일 올해 1월부터 6달까지 세계 각국의 외신 등을 통해 확인한 결과 이같이 나타났다. 영국의 경우 생물노인학기초연구를 위한 정부 산하 연구재단에서 노화와 관련된 신약물질 개발에 인공지능 기업을 활용하기로 했다. 캐나다는 국립의약품연구개발센터를 통해 정부차원의 신약개발을 진행해왔고 최근에는 신약개발을 촉진하기 위해 인공지능 전문 기업과 협력에 나섰다. 이밖에 GSK, 화이자, 머크 등 기존에 신약개발을 위해 인공지능을 활용해왔던 대형 글로벌 제약사들은 추가적으로 AI기반 기업과 손을 잡는 등 인공지능 활용을 더욱 활발하게 전개하고 있다.

영국, 美 AI기업·中 바이오기업 자회사와 공동 신약개발

과학기술 전문 포털사이트인 유렉알러트(EurekAlert)에 따르면 지난 6월 14일 영국의 ‘생물노인학기초연구 임상시험수탁기관(Biogerontology Research Foundation CSO)’이 미국 인실리코 메디슨(Insilico Medicine), 중국 우시앱텍(WuXi AppTec)와 공동으로 의약품 발견을 위한 인공지능 연구를 수행했다. 생물노인학기초연구 임상시험수탁기관은 연구 커뮤니티의 격차를 해소하고자 영국이 설립한 비영리 연구재단 겸 공공정책센터(public policy center)다.

생물노인학기초연구 임상시험수탁기관은 이번 협력을 통해 노화와 노화 관련 질병에 연루된 새로운 생물학적 표적을 다룬다. 우시앱텍은 신약개발 시간을 최소화하는 동시에 간소하고 비용 효율적인 솔루션을 통해 생물약제와 의료기기 연구개발 비용을 절감할 수 있도록 다양한 서비스를 제공한다. 우시앱텍의 포괄적인 플랫폼과 서비스를 인실리코의 신약개발과 바이오마커 개발을 위한 AI 전문성과 결합시킴으로써 전임상 약물설계 단계의 비효율적인 부분을 제거한다. 

이들 기업은 신약개발 프로세스의 극적인 패러다임 전환을 유도하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

캐나다 국립의약품연구개발센터, AI 통해 항체 개발

지난 6월 1일 인사이트에이치피씨(InsideHPC)는 캐나다 국립의약품연구개발센터(National Center for Drug Research and Development, CDRD)와 슈뢰딩거(Schrödinger)가 협력을 맺고 인공지능을 사용해 새로운 치료용 항체의 개발을 촉진한다고 보도했다. 슈뢰딩거는 소분자 약물 개발에 인공지능을 적용하는 기업이다.

슈뢰딩거 사장이자 최고경영자(CEO)인 레이미 파리드(Ramy Farid) 박사는 “이번 파트너십은 소분자 의약품 발견에서 얻은 성공을 새로운 생물학적 제제 개발로 확대하려는 우리의 노력에서 한걸음 나아갔다”고 말했다.

이번 협력에서 캐나다 국립의약품연구개발센터(CDRD)와 슈뢰딩거는 AI 예측 모델링 소프트웨어를 사용해 이상적인 생물 물리학적 특성을 가진 고품질의 인체항체를 개발한다. 슈뢰딩거는 물리학적 예측과 구조 기반 전산 접근법을 통한 항체 지원을 통해 선별, 우선순위를 부여하고 생물학적 모델링 기술을 제공한다. CDRD는 특정 표적에 특이적인 항체 포트폴리오를 제공할뿐만 아니라 핵심적인 분자와 물리 화학적 실험 측정을 수반한다. 

美 Wave Life Sciences, AI플랫폼 구축기업과 협력

미국의 생명공학기업인 웨이브라이프사이언스(Wave Life Sciences)는 인공지능 기반의 플랫폼을 구축하고 있는 딥지노믹스(Deep Genomics)와 AI 기반 신약개발에 힘을 모은다.

글로브뉴스와이어(GlobeNewswire)는 지난 4월 10일 이같은 내용을 보도했다. 외신에 따르면 두 회사는 유전 신경근육 질환과 관련된 여러 유전자 내 잠재적인 치료 표적에 대해 올리고뉴클레오타이드(oligonucleotide)를 분석하고 테스트한다. 이 분석에서 딥지노믹스의 기계 학습 플랫폼을 사용해 접합제어와 관련된 신경 근육의 특정 원인과 결과에 대한 관계를 식별한다. 적합성 화학 플랫폼을 통해 합리적으로 설계된 올리고뉴클레오티드는 웨이브라이프사이언스의 파이프라인 확장을 목표로 해 대상을 검증하고 여러 유형에 걸친 타깃 개입의 의미를 밝히는데 사용된다.

이번 협력으로 웨이브라이프사이언스는 글로벌 임상 1상이 진행 중인 엑손(Exon)51을 타깃으로 한 ‘WVE-210201(뒤센 근이영장증)’ 치료제 연구개발을 연계, 수정한다. 엑손(Exon)53을 타깃으로 한 뒤센근이영장증의 다음 연구는 2019년 1분기에 시작될 예정이라고 밝혔다.

GSK, Cloud Pharmaceuticals와 AI 기반 약물 설계 협력

먼저 지난해 처음으로 인공지능 활용에 나선 GSK가 최근 또 다른 AI 기업과 손을 잡고 신약개발에 나섰다. 앞서 GSK는 지난해 7월 엑스사이언티아(ExScientia)와 10가지 질병 표적에 대한 신규 저분자 의약물질 발견에 대한 파트너십을 체결했다. 이어 지난해 8월에는 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)과 신규 생물학적 표적과 경로를 확인하는 계약을 맺은 바 있다.

지난 1일 파마포럼(pharmaphorum)에 따르면 글락소스미스클라인(GSK)과 클라우드 파마슈티컬스(Cloud Pharmaceuticals)가 신약개발 공동연구를 위해 협력을 맺었다. 클라우드 파마슈티컬스는 AI 기반 프로세스를 통해 약물을 발견하고 설계‧개발하는 기업이다.

이 외신은 이번 협력에 대해 클라우드 파마슈티컬스 최고경영자(CEO)와 최고운영책임자(COO)가 발표한 입장도 보도했다.

에드 애디슨(Ed Addison) 최고경영자(CEO)는 “우리 기술은 표적 검증에서 리드 분자까지의 시간을 획기적으로 단축시키는 것으로 입증됐다”며 “이번 협력을 통해 우수한 약물 후보의 발견을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

돈 반 다이크(Don Van Dyke) 최고운영책임자(COO)는 "임상 후보 분자에 도달하기 위한 기존의 발견 과정은 5년 이상 걸린다“며 ”클라우드 파마슈티컬스는 일관되게 이를 몇 달로 줄일 수 있었다"고 했다.

Pfizer, AI 약물 모델링을 위한 XtalPi와 협력

2016년부터 면역항암제 개발을 위해 아이비엠(IBM)의 인공지능 왓슨(watson)을 활용해온 화이자도 인공지능 활용을 확대해 신약개발에 박차를 가하고 있다.

미국의 의약전문지 피어스바이오텍(fiercebiotech)은 5월 9일 화이자와 중국의 스타트업기업인 엑스탈피(XtalPi)가 AI 기반 플랫폼을 개발하기 위해 협력한다고 보도했다. 양사는 이 프로젝트를 통해 양자 역학과 기계 학습을 결합해 광범위한 분자 화합물의 약학적 성질을 예측하는데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 또한 화이자와 엑스탈피는 유기 화합물의 잠재적인 분자 안정성을 결정하기 위해 컴퓨터 모델을 사용해 결정 구조 예측과 스크리닝에 협력한다.
 
피어스바이오텍에 따르면 엑스탈피는 성명서를 통해 “프로젝트 개발의 일환으로 공공 도메인 화합물을 사용해 생성된 분자역학변수의 일부를 공개할 예정이다”라고 밝혔다.

머크, Atomwise와 AI 통해 기존 의약품 활용 검토

머크는 2012년부터 AI 기반 회사인 뉴머레이트(Numerate)와 심혈관 질환 약물 개발에 나서는 등 인공지능을 활용하고 있다. 최근에는 자사가 보유하고 있는 기존 의약품을 다른 질환에 사용할 수 있는지 검토 중인 것으로 확인됐다.

더 퍼펙트 인베스터(the perfect investor)는 6월 18일 ‘헬스케어 분야에서 인공지능- 주제별 연구(Artificial Intelligence in Healthcare - Thematic Research)’ 보고서를 인용해 머크(Merck)가 인공지능 기업인 아톰와이즈(Atomwise)와 AI 기술을 활용해 기존 의약품들을 다른 질환 치료제로 활용할 수 있는지 조사 중이라고 밝혔다. 

이 외신에 따르면 이 프로젝트는 기밀사항이지만 하루 만에 에볼라의 감염성을 줄일 수 있는 두 가지 약제를 발견했다. 전통적인 방법으로 진행했을 경우 몇 달 또는 몇 년이 걸렸을 것이라고 했다.