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신약개발을 위한 AI, ICT 기술발전 동향

< 목  차 >
 
 1. 서론
 2. 본론
   2.1. AI를 이용한 신약개발
   2.2. ICT를 이용한 신약개발
 3. 결론
 4. 참고문헌

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< 요약문 >

인체 내부의 효소 및 수용체에서부터 유전자까지 질병 치료 타겟이 확장되고 있으며 이에 대 응하는 신약도 저분자, 중분자, 핵산, 기능성 항체, 유전자치료, 디바이스 융합의약품 등 다양화 되고 있다. 이에 맞춰 신약개발의 성공확률을 향상시키고 연구개발 기간을 단축하여 개발비용 을 감소시킴으로써 보다 효율적으로 신약을 개발함이 필요하다. 본 원고에서는 AI (Artificial Intelligence, 인공지능), ICT (Information and communications technology, 정보통신기술)로 대 표되는 정보과학기술을 융합시킨 신약개발의 RPA화(Robotic Process Automation, 로봇 등에 의한 업무 자동화)에 대한 최신 연구 개발 동향에 대해 소개한다.
 

1. 서론 [1, 2] 
 
전 세계적으로 사업을 전개하는 대표적인 4대 IT기업(GAFA: Google, Apple, Facebook, Amazon)이 정보통신기술(Information and communications technology, ICT)을 의료분야에 응용 및 전개 하는 방향으로 사업 규모를 확장해나가고 있다. 예를 들어, Apple사는 스탠포드대학과의 협력을 통 하여 휴대 디바이스 Apple Watch에 ECG(심박도 측정 앱)을 탑재하였고, 이는 심방세동(심방이 불규 칙적으로 움직이는 질환)의 예방 및 조기발견에 유효하게 사용될 것이 기대된다. ICT의 기본축이 될 수 있는 스마트폰이 전 세계적으로 보급되면서, 스마트폰 앱을 사용하여 수집할 수 있는 건강 및 의 료에 관한 생체정보 등이 빅데이터로 축적되어 그것이 인공지능(Artificial intelligence, AI)에 의해 해 석되어 건강인의 건강 유지 및 환자의 질병 관리에 이용되고 있다. 이러한 데이터의 해석 결과는 IT 기업 및 의약품 생산 기업의 활동에도 이용되고 있다. 이는 더 나아가서 병원에 환자가 내방하였을 때 진단서에 기록되는 의료 정보, 의료 빅데이터를 AI를 통하여 해석함으로써 진단 및 치료를 최적 화하여 시장화로 발전시킬 수 있는 가능성을 나타낸다.

  의료정보가 특정 질병을 가진 환자의 신약개발, 즉 치료제로 사용 가능한 표적분자의 추정에 관한 연구에 이용될 경우, 우선적으로 방대한 양의 의료정보가 구조적으로 정리될 필요가 있다. 많 은 환자를 진단하고, 구체적인 증상을 파악한 후 약을 투여하여 치료하고, 재발을 방지하는 일련의 과정을 거치는 동안에 얻어지는 거대한 데이터를 바탕으로 환자군의 질병에 대한 분자 메커니즘을 밝혀냄으로써 신약개발로 이어질 수 있는 표적분자를 추정할 수 있다. 이때 표적물질의 구조, 표적 물질과 화합물의 친화성 및 화합물의 물성치 등을 포함하는 약물 합성 화학의 빅데이터 해석이 요 구되는데, 이에 AI의 장점을 살려 적합하게 사용할 수가 있겠다. 뿐만 아니라 화합물의 구조를 최적 화하기 위한 분자설계 및 합성은 장시간이 소요되며 고비용이 필요한데 AI를 이용하여 정확성 높게 구조 최적화를 시뮬레이션 가능하다면 신약 개발 기간 및 비용의 삭감으로 이어진다. 그리고 의약품 의 임상실험에 있어서, 예상하지 않은 부작용이 일어날 수 있을 뿐만 아니라 의약품 자체는 아닐지 라도 전자 디바이스 등에 이용되는 기능성 화합물이 사람에게 끼치는 독성 및 안정성 관리에 주의 가 필요하며 이러한 사항에 대한 데이터 취득이 필요하다. 국내외에서 신약후보물질에 대한 다량의 정보가 데이터베이스화 되어있는데, 화합물의 흡수정도, 분포, 대사에 관한 데이터, 독성발견에 관한 세포 내 단백질 상호작용 등의 오믹스 데이터를 실측하여 정보를 수집할 때 AI를 사용하면 독성발 현 메커니즘에 근거한 신약 예측 모델의 개발로 이어질 수 있다.

  지놈해독이 완결되면서 전 세계적인 신약개발 동향은 분자 표적 신약의 개발로 나아가고 있 다. 질병 치료의 표적이 되는 새로운 분자를 밝혀내면 그다음 단계로는 신규 표적분자와 결합하여 작용하는 화합물(약물)의 스크리닝이 이루어진다. ‘Hit화합물’을 얻기 위해 상당수의 스크리닝이 필요 한데, 스크리닝을 성공적으로 수행하기 위해서는 화합물 라이브러리의 질과 양 향상 및 분석 시스템 의 성능을 지속적으로 발전시키는 것이 필요하다. 이렇듯 신규 표적분자 및 화합물을 찾아내는 과정 으로 대표되는 신약개발의 난문을 해결해나가기 위한 방법으로 AI 및 ICT이 도입되고 있다. 슈퍼컴 퓨터가 작동되어 복잡한 계산을 빠르고 확실히 행하는 어플리케이션이 개발되면서, 신약개발에 있어 서의 현존하는 기술적 과제를 해결 할 수 있는 가능성이 높다. 예를 들어 신약개발을 위해서는 약효 평가, 약물기능, 독성 등의 검증이 필요한데, AI를 통하여 데이터베이스를 중심으로 한 통계모델링, 수치모델링을 사용할 수 있다. 또한 bioinformatics 기술을 바탕으로 한 생체분자 시뮬레이션을 통하여 단백질과 리간드의 docking을 조사하는 기술개발이 행해지고 있다. 그리고 신약개발의 주축이 되 는 항체의약품을 제작할 때 AI기술을 도입하여 항원과의 결합성 및 생체 내 안정성이 높은 항체를 모델링하고 이를 바탕으로 하여 입체 구조 측면에 초점을 둔 항체의약품의 설계제작이 가능하다.

2. 본론
 
2.1. AI를 이용한 신약개발 
 
 전 세계적으로 고령화가 증가함에 따라 질병을 효율적으로 치료하기 위한 신약개발이 더욱 중요해지고 있다. 국내에서 조사된 평균 기대 수명치가 계속적으로 증가 추세를 보이고 있으며 (그 림 1), 인구 고령화 비율이 증가되는 만큼 의약 제품의 중요도는 더욱이 상승하게 될 것이 예상된다.

그림 1. 국내 인구 고령화 비율 및 기대수명 추이

신종 질병의 발생 및 항생제 내성 바이러스의 증가도 제약 산업의 중요성을 더욱 증가시키 고 있으며, 약의 판매는 해마다 증가하는 추세를 보인다 (표 1, 그림 2). 이에 맞춰 해가 지날수록 세 계 제약 산업은 R&D 수요와 성장세가 증가하고 있으며, 상기한 바와 같이 인류의 수명이 점점 늘어 나는 만큼 의약 발전도 빠른 속도로 이루어질 필요가 있다 (그림 3).

 
표 1. 전세계 주요 질환별 시장 규모 및 성장율 (자료: IMS Health, 단위: 10억달러)

그림 2. 세계적인 약제 판매 경향 및 추세

그림 3. 세계적인 약제 R&D 및 소비 추이

...................(계속)

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