바이오인

 2024 인공지능을 활용한 신약재창출 연구동향

[KRIBB 워킹그룹]

◈ 목차

• 1.개요

• 2.주요 동향 및 이슈

• 3.결론 및 시사점

◈본문

1. 개요

◼︎ 신약개발과정에서 인공지능의 활용

 ◦︎ 효과적인 신약개발 과정은 표적 식별(target identification), 선도 화합물 탐색 및 최적화(lead compound discovery and optimization), 전임상 시험(preclinical trials), 임상 시험(clinical trials) 단계를 거침. 기존 개발 과정은 많은 시간과 자원이 소모되며, 단일 분자를 개념화해서 허가받기까지 평균 12년, 26억 달러가 듦. 기존에는 신약을 발굴하기 위해 수만 가지 소분자 화합물 합성하고, 타겟 단백질과의 상호작용을 실험적으로 확인해야 했음

◦︎ 인공지능의 등장은 신약개발에 혁신적인 변화를 가져오고 있음. 기존의 신약개발 체계를 완전히 대체하기보다 보완하기 위해 설계된 기술로써 신약개발 과정을 크게 간소화할 잠재력을 지니고 있음. 본질적으로, 인공지능은 정교한 알고리즘을 활용해 데이터 분석과 자율적 의사결정을 가능하게 하며, 제약 산업의 판도를 바꾸고 있음

◦︎ 인공지능 응용 프로그램은 단백질-리간드 도킹, 분자 동역학 시뮬레이션, 가상 스크리닝, de novo 약물 설계와 같은 작업을 전례 없는 정확도로 촉진하여 새로운 가능성을 열고 유망한 약물 후보의 식별을 가속화할 수 있음. 또한, 시스템 약리학, 약물-타겟 상호작용 예측, 임상 시험 설계에서 인공지능의 역할이 약물 개발 전략을 재편하고 있음.

◦︎ 최근 인공지능 기반 신약 개발사인 ㈜인실리코메디슨은 인공지능을 활용해 후보 물질 도출 과정을 46일로 단축하였음. 해당 후보 물질이 임상 시험에 진입하기까지 30개월이 소요되었으며, 이는 전통적인 신약개발 과정과 비교해 비용은 10분의 1, 시간은 3분의 1로 단축되었다고 밝힘

◦︎ 한국보건산업진흥원에 따르면, 신약개발에 인공지능을 활용할 경우 기존에 소요되던 평균 2조~3조 원의 개발 비용을 약 6,000억 원까지 감소시킬 수 있을 것으로 예상됨

- 신약개발에서 소모되는 시간, 비용적 절감을 위해 인공지능의 활용은 필수적이라 볼 수 있음

- COVID-19 바이러스의 스파이크 단백질에 대해 인공지능을 활용해 신속히 백신을 개발한 사례가 있음

◦︎ 그러나 인공지능의 발전 속도에 비해 윤리적 고려, 과학적 엄격성에 대한 고민과 명확한 규제안과 이에 대한 준수가 부족한 상황임. 신약개발 분야에 인공지능을 통합하기 위하여 합리적인 근거를 바탕으로 한 균형 잡힌 접근 방식이 필요함

...................(계속)

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