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[코로나 이후 신세계]제약·바이오, 신약 찾기 '정주행'

AI 등 개발 시간 단축 기술 활용

등록 2020.04.24 06:00:00

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[코로나 이후 신세계]제약·바이오, 신약 찾기 '정주행'

[서울=뉴시스] 송연주 기자 = 코로나19 사태로 제약바이오 산업은 너나 할 것 없이 코로나 신약 찾기에 뛰어들었다. 이는 현재 진행 중이다. 아직까지 임상시험을 통해 치료 효과를 입증한 치료제는 없고, 코로나19에 안 걸리게 하는 예방백신도 없다.

코로나 사태가 잠잠해진 후에도 일단 신약개발에 뛰어든 기업들은 치료제·백신이 개발될 때까지 정주행할 전망이다. 코로나 관련 감염병이 수년 단위로 등장하는 데다 전 세계가 국가 차원에서 투자를 쏟고 있기 때문이다.

AI는 코로나처럼 미지의 세계의 답을 찾는 키워드 중 하나가 된다. 예를 들어, 미국의 AI 신약개발 스타트업 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 AI를 통해 후보물질 발굴부터 검증까지 46일만에 완성했다. 이들이 개발 중인 약물은 폐섬유증 치료제다.

또 최근 국내 신테카바이오가 역시 인공지능 기반 약물 재창출 모델을 활용해 '코로나19 치료제' 후보 약물 30종을 도출했다. 신테카바이오는 후보물질 검증 결과가 확인되면 유효한 물질의 특허(용도) 출원 및 영장류 대상 실험에 나설 방침이다.

이 밖에 AI로 에볼라 바이러스 신약을 개발한 ATOMWISE(아톰와이즈), 강박신경증 신약의 임상시험을 시작한 EXSCIENTIA(엑센시아), 나스닥에 상장한 SCHRODINGER(슈뢰딩거) 등의 사례가 있다.

부경대학교 물리학과 우상욱 교수(팜캐드 대표)는 “46일만에 후보물질을 발굴한 인실리코 메디슨의 알고리즘은 굉장히 혁신적인 것으로 평가받는다”면서 “AI 알고리즘 하나를 잘 완성하는 것은 신약개발의 가장 중요한 요소가 될 수 있다”고 강조했다.

AI는 우리 일상에 이미 익숙하게 자리잡은 기술이다. 특히 제약 및 바이오 분야에서 기존에 생각할 수 없었던 놀랄만한 일들을 이뤄가고 있다.
AI를 활용하면 어려운 신약개발을 앞당길 수 있다. 신약개발 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 대안으로 급부상해왔다.

우 교수는 “신약개발을 한다는 것은 약물과 약물의 타겟이 되는 단백질 구조를 이해하는 것이다. 그런데 단백질 구조 중 약 80%는 불명확한 구조다. 단백질 종류에 따라 구조를 파악하는 데 최소 1~2년 걸린다”고 말했다.

이어 “AI를 활용하면 단백질 아미노산 서열만으로도 단백질 3차 구조를 예측할 수 있는 작업이 가능해진다. 단백질 구조정보와 약물 정보로부터 단백질과 약물 후보가 어떻게 결합되는지 그 연구가 진행 중”이라고 설명했다.

기존에는 연구원이 신약 후보물질의 특성이나 효능을 일일이 검색하고 비교·분석해야 했는데 인공지능을 활용하면 시간과 노력을 줄일 수 있다. 모든 경우의 수를 실험하면서 증명해야 하는 기존의 임상시험 방식도 인공지능이 사람 대신 분석하고 판단한다.

AI의 딥러닝은 유효한 개발 후보를 찾는 과정에서 수백만 건의 논문과 임상 데이터를 순식간에 분석할 수 있어 결과적으로 기간과 비용을 줄일 수 있다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]