바이오인

포스트 코로나 대비 기술 확보를 위한 AIㆍBI를 활용한 약물 재창출 기술 특허분석

[목  차]

I. 분석 배경 및 목적

  1. 분석 배경

  2. 분석 목적

II. 분석 대상 기술

  1. 약물 재창출 기술

  2. AI 활용 기술

III. 분석 방법

  1. 검색 조건 및 결과

  2. 기술분류표 작성

IV. 특허동향 분석

  1. 특허동향 Landscape

  2. 주요 출원인별 기술동향

V. 중심특허 선정

  1. 중심특허 선별 기준

  2. 중심특허 선별 결과

  3. 중심특허 시계열 분석

VI. 중심특허별 정보네트워크

  1. 중심특허 기준의 확장 검색

  2. 중심특허와의 기술적 관련성

  3. 정보네트워크 작성 기준 및 방법

  4. 각 중심특허별 정보네트워크

VII. 활용전략 및 결론

  1. 약물 재창출 기술의 활용

  2. 결론

별첨: 유효특허 DB, 관련 특허/논문 요약서

I. 분석 배경 및 목적

1. 분석 배경

2019년 12월 중순 중국의 우한시에서 발생한 코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)는 유례없는 확산속도를 보이며, 단기간에 수많은 감염자와 사망자를발생시켰다. 이에 따라 많은 국가들이 국경을 폐쇄하거나 외국인 입국 금지 등의방법을 통해 봉쇄 조치를 취하였으며, 세계보건기구(WHO)에서는 2020년 3월 코로나바이러스감염증-19에 대해 범유행(팬데믹, Pandemic)을 선언하였다. 기온과 습도가 올라가면 바이러스의 위력이 약해질 것이라는 처음의 예상과 달리 계절이 바뀌어도 그 위력은 약해지지 않았고, 백신과 치료제의 개발이 절실한상황에서 미국 제약사인 길리어드 사이언스(Gilead Sciences, Inc.)사에서 개발한렘데시비르가 최근 코로나바이러스감염증-19의 치료제로 식품의약처(FDA)의 긴급사용 승인을 획득하였다. 렘데시비르는 에볼라 출혈열 치료제로 개발되었으나 그 효과가 기존 약물과 크게 다르지 않아 개발이 중단된 약품이나, 후속 연구에서 코로나바이러스 등에 항바이러스 효과를 나타내는 것으로 알려지면서, 이와 관련하여 약물 재창출(DrugRepurposing) 기술이 재차 주목받고 있다. 약물 재창출은 약물 재활용 또는 신약 재창출이라고도 불리며 이미 시판되어 사용되고 있어 안전성이 입증된 약물이나 임상시험에서 안전성은 있지만 효능이 충분히 입증되지 않아 허가받지 못한 약물을 대상으로 새로운 적응증을 규명하는신약 개발 방법 중 하나이다. 약물 재창출은 완전히 새로운 약물을 개발하는 것과 비교했을 때 다음과 같은이점을 갖고 있다. 기존의 신약 개발은 타겟 발굴, 후보 물질 스크리닝 및 최적화, 약리학적(Pharmacology) 평가, 약동학적(Pharmacokinetics) 평가, 제형 개발 등의 여러 과정을 거치므로 10년 이상 소요되는데 비해, 약물 재창출은 화합물 규명, 화합물 획득, 개발, 등록의 과정으로 신약 개발이 3년 내에도 가능하므로 약물의 개발 기간이 대폭 단축된다. 신약 개발의 경우 많은 기간이 소요됨에도 불구하고 성공률은 통상적으로 10%이하로 낮은 반면, 신약재창출은 약물의 안전성이나 약동학과 관련된 위험성이 낮은 상태에서 시작하기 때문에 성공률이 좀 더 높은 장점이 있다. 약물 재창출은 맹검법(Blind test)/스크리닝, 타겟 기반, 지식 기반, 시그니처(signature, 특정 정보) 기반, 경로 또는 네트워크 기반, 타겟 작용기전(Mechanism) 기반 등의 다양한 과학적 방법론을 바탕으로 하므로, 약물 과학에대한 지식기반이 늘어날수록 더욱 성공적으로 활용될 전망이다. 최근에는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)기술의 발달로 생물정보학(BI,Bioinformatics)의 빅데이터를 분석해 신약 개발에 활용하는 경우가 점차 증가하고 있으며, AI 기술을 신약 개발에 활용 시, 신약 개발에 필요한 천문학적인 투자비용과 시간이 큰 폭으로 감소한다는 장점이 있어서, 약물 재창출과 관련하여 질병의 원인이 되는 작용기전에 따라 적합한 신약 후보물질을 찾아내는데 활용되고있다. 미국을 비롯한 주요 국가에서는 AI 기반의 신약 개발이 예전부터 이루어져 왔으며, 2020년 2월 일본의 다이닛폰스미토모는 영국의 엑센시아의 AI 플랫폼을 활용하여 신약 후보화합물 ‘DSP-1181’의 임상 1상 시험을 시작했다고 발표했으며, 미국의 인실리코(InSilico) 제약은 중국으로부터 미화 200만불(약 2,400억 원)을투자 받았고, 미국의 아톰와이즈(Atomwise)는 슈퍼컴퓨터 플랫폼을 활용하여 아톰넷(AtomNet)을 만드는 등의 성과를 나타내고 있다.

한편 국내의 경우 SK바이오팜은 2018년 AI 기반 ‘약물설계(Drug Design) 플랫폼’을 개발하였고, 한미약품은 AI 기반 신약 개발 전문기업 스탠다임과 2020년 1월에 공동연구 계약을 체결했으며, 한국제약바이오협회와 보건산업진흥원은 2019년 3월 인공지능(AI) 신약 개발 지원센터를 개소하는 등 약물 재창출과 관련한연구개발이 시작되는 단계라고 볼 수 있다. 본 과제인 AI·BI를 활용한 약물 재창출 기술에 대한 특허와 논문 등의 정보네트워크 분석을 통해, 포스트 코로나에 대비한 약물 재창출과 관련된 다양한 접근 방법론과 그 네트워크의 중심에 위치한 정보들과 그 주변에 위치한 다양한 관련 정보들의 네트워크를 파악함으로써, 향후 국내에서 포스트 코로나에 대비한 약물 재창출 개발전략 수립에 활용할 필요가 있다.

...................(계속)

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