신약을 개발하기 위해서는 광대한 분량의 논문을 탐색해야 하기 때문에 천문학적인 비용과 긴 시간이 소요된다. 

한국보건산업진흥원에 따르면 신약개발은 평균 15년가량 소요된다. 식품의약품안전평가원은 미국도 신약개발 소요시간을 15년가량, 개발비용은 2조~3조 원으로 추정하고 있다.

인공지능을 활용한 신약개발은 주로 초기 후보물질 발굴 단계에서 인공지능을 활용, 기존 후보물질 발굴 소요시간을 크게 단축시키고 성공률도 높이는 장점을 가진다.

한국보건산업진흥원은 인공지능(AI) 신약개발 플랫폼을 활용할 경우, 기간은 절반인 7년 정도로 줄고 비용도 6000억 원까지 감소시킬 수 있을 것으로 예상한다.

이처럼 인공지능이 신약 후보물질을 탐색하는데 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 성공 확률도 높일 수 있어 글로벌 빅파마와 격차가 큰 우리 제약·바이오업계가 선택할 수 있는 최고의 해법으로 꼽힌다.

국내 제약⋅바이오사가 AI 신약개발 플랫폼 기업을 통해 AI 기술 확보에 적극 나서고 있다. 동국제약이 온코빅스와 손잡고 AI를 활용한 약물 도출 플랫폼인 ‘토프오믹스’를 통해 신약 개발에 나선다. 회사는 지난 16일 온코빅스와 기능성 소재 제품화 관련 상생협약(MOU)을 체결했다.

이번 협약에 따라 양사는 상처 치료제나 기능성 화장품 등에 사용되는 병풀을 활용한 ‘테카’와 인사돌의 주성분인 ‘에티즘’ 등 천연물을 통한 항균 및 항염 효과의 개량신약을 공동으로 개발키로 했다.

이를 통해 온코빅스의 최신 신약개발 동향이 포함된 지적재산권을 단독으로 확보하고 파이프라인을 확충해, 항암제 신약 포트폴리오를 확대한다는 계획이다.

앞서 한미약품은 AI 기반 신약개발 기업 아이젠사이언스의 ‘AI 신약개발 플랫폼’을 활용해 항암 분야에서 신규 후보물질을 발굴 중이다. 

아이젠사이언스는 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴 및 제안하고, 한미약품은 신약개발 전문 기업으로서 축적한 R&D 역량을 토대로 해당 물질의 도입 여부를 평가하게 된다.

GC셀도 의료 AI 기업 루닛과 고형암 신약 후보물질 ‘AB201’을 공동으로 연구하고 있다. GC셀은 루닛이 개발 중인 AI 바이오마커(생체지표) ‘루닛 스코프IO’를 활용해 AB-201의 후향적 연구를 진행 중이다. 

AI 병리분석 기술 플랫폼인 루닛 스코프를 활용하면 보다 고도화된 데이터를 얻어 HER2(암세포의 사람 표피성장인자수용체2) 발현율을 판단할 수 있을 것으로 기대된다. AB-201은 유방암 등 고형암에 과발현된 HER2 인자를 타깃으로 하는 NK(자연살해)세포치료제 후보물질이다.

이밖에 대웅제약은 지난해 글로벌 과학기술 선도기업 머크 라이프사이언스와 ‘AI 기반 신약 개발 플랫폼 구축 및 신약 개발 전 주기 기술 지원’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 

회사는 머크의 AI 기반 신약 개발 소프트웨어 ‘신시아’를 이용해 신약 개발 프로세스의 효율성을 극대화할 계획이다. 

업계 관계자는 “일반적으로 AI 신약개발 플랫폼이 신약 개발의 시간과 비용을 크게 단축시킬 것으로 기대하고 있다”면서 “그러나 AI는 후보물질을 검색하는 과정에서 단서를 주는 정도에 불과해 지나치게 과신해서는 안된다”고 설명했다.