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제약산업 분야 신기술 특허 동향

 [보건산업브리프 Vol. 412]

◈ 목차

• I.배경

• II.분석방법

• III.특허 현황

• IV.IPC분류 현황

• V.특허 영향력 및 경쟁력 분석

• VI.요약 및 종합

◈본문

 I 배경

• ●제약산업 분야에 인공지능(AI), 빅데이터 등과 같은 4차 산업혁명 기술이 융합되어 신약 개발 속도가 빨라지고, 가상 임상시험 및 블록체인 등 효율적으로 임상시험을 진행함으로써 비용을 절감하는 등 신약 개발 패러다임의 획기적인 전환을 촉진하고 있다.
  * 신약 후보물질 탐색(5→1년) 및 개발(15→7년) 단축, 개발비용(2~3조원→6,000억원) 감소 추정
  - 차세대 항체의약품의 신속한 개발을 위해 단백질 구조예측 및 항체 설계가 가능한 ‘(가칭) 한국형 로제타폴드*’ 개발을 추진하고 있으며, 이를 포함한 신약 개발 플랫폼** 고도화·개발 등으로 신약 개발의 효율성 향상을 기대한다.
  * 알파폴드(AlphaFold), 로제타폴드(RoseTTAFold) 등은 딥러닝을 적용한 단백질 3차 구조예측·분석 프로그램으로 신약 개발 경제성을 향상
  ** (사례1) 공공 인공지능 플랫폼(KAIDD) 고도화 : 신약 후보물질 및 발굴, 부작용 예측 등 플랫폼 구축·개발(’19~’21, 복지부, 과기부)
  ** (사례2) 비임상·임상에서 활용 가능한 공공 신약 개발 플랫폼 개발 추진 : 비임상 - 비임상 설계, 독성 예측 / 임상 - 임상 설계, 합성대조군 생성, 임상시험 최적화 등 (’24~, 복지부, 과기부)
  
  

<표 1> 딥러닝을 적용한 단백질 구조 예측•︎분석•︎설계 AI

• ●세계 각국은 첨단기술과 정책지원을 통해 신약 개발 플랫폼을 고도화하고 있으며, 이를 통해 의료 혁신을 촉진하고 있다. 제약산업 분야 신기술 관련 특허 동향* 파악을 통해 시장의 방향성과 기술 발전 속도를 이해하고 세계시장에서의 한국 시장 상황을 점검해 볼 필요성이 제기됨에 따라, 2023년 제약산업 분야의 신기술 관련 특허 키워드 탐색과 특허 현황 분석을 수행하였다.
  * 신기술 동향 파악뿐만 아니라 주요국의 기술 경쟁력을 가늠하는데 유용하게 활용

• ●본 브리프는 혁신 기술(AI, 빅데이터 등)이 제약산업 분야에 융합되어 나타난 기술을 '제약산업 분야 신기술'이라 정의하고, 관련 특허 분석을 통해 국내 특허의 영향력 및 경쟁력을 파악하고자 하였다.
  
  

<특허지표를 활용한 기술 동향 분석 장단점>

• ■특허지표는 객관적이고 표준적인 기술정보로서, 기술수준과 기술혁신 흐름뿐만 아니라 기술혁신 동향 등을 조망하는데 유용하게 활용됨

• ●특허지표는 최신 기술에 관한 구체적인 내용을 포함하고, 다양한 분야의 기술정보 획득이 가능하며, 특허지표의 양식이 표준화되어 있어 활용이 용이함
  - 대부분 국가에서 조기 공개제도를 운용하고 있어 기술 수준과 기술개발의 방향을 파악할 수 있으며, 정보의 수집이 용이하고 DB 구축이 잘 되어 있음

• ●미국 스탠포드대의 "AI 인덱스"는 연구개발, 기술성능, 경제, 교육 등 다양한 분야에서 인공지능 수준을 비교하고 있는데 이중 연구개발 항목에서 인공지능 관련 특허 수, 인구당 인공지능 특허 수, 전체 특허 중 AI 관련 특허 비율 등을 분석에 활용

• ●국내에서도 연료전지, 반도체, 항공기반 산업 등의 정량적 기술수준평가를 진행할 때 대부분 개별 특허지표인 특허출원수, 특허인용지수 등을 분석에 활용

• ●그러나 기존의 특허분석 방법은 특정한 특허지표만을 이용하여 기술수준(또는 기술경쟁력)을 평가한다는 점에서 국가, 산업을 대상으로 하는 거시적인 수준의 기술수준을 평가하기에는 분명한 한계가 있음

...................(계속)

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