생활경제

제약바이오 업계, 신약개발에 AI 도입…시간·비용 획기적 절감

기자정보, 기사등록일
안서희 기자
2024-05-14 06:01:00

동국제약, 온코빅스·아론티어와 MOU 체결…AI 신약 개발 강화

대웅제약, 독자적 AI 신약개발 시스템 '데이지' 구축

대웅제약 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 통해 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다 사진대웅제약
대웅제약 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다. [사진=대웅제약]
[이코노믹데일리] 최근 제약바이오 기업들이 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감하기 위해 AI를 활용한 신약개발 시스템을 도입하고 있다.
 
AI 신약개발 시스템은 수백 개의 관련 논문 자료 수집과 분석으로 높은 인력 소모를 필요로 했던 후보 물질 도출 단계를 비롯해 임상실험에 이르기까지 신약 개발 기간 및 비용을 눈에 띄게 단축하고 절감할 수 있다.
 
13일 한국보건산업진흥원에서 발표한 ‘AI를 활용한 신약개발 국내외 현황과 과제’에 따르면 AI 활용으로 신약 개발기간은 10~15년에서 7년으로 절반 가까이 줄었고, 약 2~3조원이던 개발비용은 약 6000억원으로 대폭 감소했다. 제약사들은 신약 개발에 따른 고비용, 저효율이라는 난제를 해결하기 위해 AI 기술 도입에 힘을 쏟고 있다.
 
동국제약-온코빅스 AI 플랫폼을 활용한 혁신신약 및 개량신약 개발 MOU 사진동국제약
동국제약-온코빅스 'AI 플랫폼을 활용한 혁신신약 및 개량신약 개발 MOU' [사진=동국제약]
동국제약의 경우 지난 2월 온코빅스와 AI 플랫폼을 활용한 기능성 소재 제품화 관련 협약을 체결하면서 개량신약 개발의 출발을 알렸다.
 
동국제약은 이번 계약을 통해 테카(TECA)와 인사돌의 주성분인 에티즘(ETIZM) 등을 온코빅스의 약물 도출 플랫폼인 토프오믹스(TOFPOMICS)를 이용해 천연물 항균ㆍ항염 효과를 지닌 개량신약 공동개발 및 다양한 질환군의 약물 설계에 적용할 예정이다.

동국제약은 일부 유효성분과 효력에 한정된 제품이 출시된 상황에서 온코빅스의 토프오믹스(TOFPOMICS) AI 약물 도출 플랫폼 기술을 활용해 혁신적인 개량신약 발굴과 함께 다양한 질환의 치료제 및 전문의약품 개발로 확대할 예정이라고 밝혔다.

3월에는 AI 신약 개발 플랫폼 기업 아론티어와 AI 기반 첨단의약품 개발 공동 연구에 대한 협약을 체결하고, AI와 빅데이터 분석 기술을 더욱 효과적으로 활용함으로써 연구개발(R&D) 프로세스의 가속화를 추진 중이다.

동국제약은 AI 신약 개발 분야에서 강점을 가진 아론티어와 함께 첨단의약품 개발을 가속화 할 새로운 신약 파이프라인 확보로 시장의 니즈를 만족하는 차별화된 첨단의약품 개발에 박차를 가할 계획이라고 밝혔다.

이처럼 동국제약은 온코빅스와 아론티어 등 분야별 강점을 가진 AI 플랫폼 기술기업들과 연달아 업무협약(MOU)을 맺고 첨단 기술을 활용한 지속적인 신성장동력 발굴에 집중하고 있다. 이를 통해 R&D의 효율성과 효과를 극대화하고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 제품 개발에 한층 박차를 가할 것으로 전망된다.
 
화합물질 3D 모델링 사진대웅제약
화합물질 3D 모델링 [사진=대웅제약]
대웅제약은 지난 2월 신약 개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스(DB)화 하고, 이를 이용한 독자적 AI 신약개발 시스템인 ‘데이지’(DAISY, Daewoong AI System)를 구축했다. 따라서 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약 개발(Drug Development) 전주기로 AI 활용을 확대할 것으로 전망된다.
 
대웅제약은 자체 구축한 8억 종의 화합물질 분자 모델 DB의 이름을 ‘다비드’(DAVID, Daewoong Advanced Virtual Database)라고 지정했다. 대웅제약의 화합물질 8억 종은 지난 40여년간 신약연구를 통해 확보한 화합물질과 현재 신약 개발에서 이용할 수 있는 대부분의 화합물질 결합체다.
 
다비드는 복잡하지만 필수적인 화합물질 구조에서 불필요한 정보를 분리, 제거하는 전처리 과정(Preprocessing)을 거쳐 AI가 활용할 수 있는 데이터로 가공해 DB에 기반한 ‘AI 신약 후보물질 탐색’을 가능하게 했다. 양질의 데이터가 확보되지 않으면 무용지물인 AI에게 다비드 데이터는 자양분이라 할 수 있다. 연구자들이 추정하는 신약 후보물질이 될 수 있는 화합물질 수치는 약 10의 60제곱 정도이며, 대웅제약이 확보한 화합물질 8억 종은 10의 9제곱 수준이다.
 
대웅제약은 “비만과 당뇨질환 치료제 개발을 위해 자체 AI 시스템으로 두 가지 표적 단백질에 동시에 작용하는 ‘활성물질’을 발굴하고 최적화 단계에 돌입시키는데 걸리는 시간은 단 두 달”이라며 “연구원들이 1년 넘게 고민하던 난제를 AI를 통해 해결한 사례”라고 설명했다.
 
또 “AI 시스템을 활용해 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고, 최적화를 통해 특허까지 가능한 ‘선도물질’을 확보하는데 단 6개월이 걸렸다”며 “기존 방식으로는 최소 1~2년 소요될 프로젝트였다”고 설명했다.


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