신약 개발에도 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용하는 사례가 늘고 있다. 개발에 필요한 시간과 비용을 모두 아낄 수 있기 때문이다.

25일 관련 업계에 따르면 AI와 빅데이터를 신약 연구·개발에 적용하는 국내 사례가 증가하고 있다. 식품의약품안전처와 한국제약바이오협회 등에 의하면 AI·빅데이터 활용 시 신약 개발 기간은 10~15년에서 6~7년으로, 개발 비용은 1~2조 원에서 6000억 원대로 줄어드는 효과가 있다.

일반적으로 유효한 물질을 찾아내는 데만 1년 이상 걸리는데 AI를 활용하면 짧은 시간 안에 여러 화합물을 검토할 수 있다.

실제로 미국은 COVID-19 백신 개발 과정에 AI·빅데이터를 도입하여 평균적으로 10.7년이 걸리던 백신 개발 기간을 1년 이내로 단축시켰다.

이에 국내 기업들도 앞다투어 신약 개발에 AI·빅데이터를 도입하고 있다.

AI 기반 신약 개발 기업 파로스아이바이오는 급성 골수성 백혈병 치료제 신약 후보 물질인 ‘PHI-101-AML’의 임상시험을 시작했다. 이것은 파로스아이바이오의 AI 플랫폼 케미버스(Chemiverse)를 활용해 탐색한 차세대 표적항암제 혁신 물질이다. 2019년에 미국 식품의약국(FDA) 희귀질환치료제로 지정된 후 현재 한국와 호주에서 임상 1상을 진행하고 있다.

파로스아이바이오는 유한양행과 기술이전 및 공동연구개발 계약을 체결하고 케미버스를 활용해 종양 성장과 증식에 관여하는 암 유전자(KRAS) 저해 선도 물질과 후보 물질을 탐색할 예정이다. KRAS는 다양한 암종의 주요 원인으로 알려졌다.

또 다른 AI 기반 신약 개발 기업 온코크로스는 AI 플랫폼 ‘랩터(RAPTOR) AI’를 개발했다. 랩터 AI는 기존에 개발된 약물이나 후보 물질이 어떠한 병이나 증상에 가장 효과적인지 탐색한다. 온코크로스는 랩터 AI로 전사체(세포나 조직에서 한순간 발현되는 전체 RNA의 모음)를 분석함으로써 약물이 효과적으로 작용하는 병이나 증세를 빠르게 찾아내고 임상 성공 확률을 높여 신약 개발 기간을 단축시킬 수 있다고 전했다.

온코크로스는 랩터 AI로 개발한 근육질환 치료 신약 후보 물질 ‘OC514’의 글로벌 임상 1상을 진행 중이며 1상 완료 후에는 근감소증을 동반한 암 환자를 대상으로 글로벌 임상 2상에 돌입할 예정이다.

국내 제약 회사들은 AI 기반 신약 개발 기업과 손을 잡고 있다.

대웅제약은 랩터 AI 이용해 당뇨병 치료 신약 ‘이나보글리플로진’과 특발성폐섬유증 신약 후보 물질 ‘DWN12088’의 적응증(어떤 약물이나 수술 등에 의해 치료 효과가 기대되는 병이나 증상)을 확대하는 연구를 진행 중이다. 그리고 합성치사 항암 신약 공동연구를 위해 에이조스바이오와 협업한다. 에이조스바이오가 자사 AI 플랫폼(iSTAs)을 통해 신약 후보 물질을 탐색하고 대웅제약은 후보 물질의 적응증 평가 및 임상 개발 등을 맡는다.

JW중외제약은 랩터 AI를 통해 신약 파이프라인을 강화하고 있다. 또한 AI 기반 신약 개발 기업 디어젠과 ‘AI 기반 혁신 신약 개발을 위한 공동연구 협약’을 맺고 디어젠의 AI 플랫폼 ‘디어젠 아이디어스(DEARGEN iDears)’를 활용해 자사 신약 후보 물질의 신규 적응증을 탐색한다.

업계 관계자에 따르면 AI 신약 개발 시장은 연평균 40%씩 성장하고 있으며 기업들은 양질의 의료 데이터에 AI와 빅데이터 기술을 접목시켜 글로벌 경쟁력을 갖추고자 노력 중이다.