바이오인

식의약 R&D 이슈 보고서 - AI 기반 신약 개발

[R&D 웹진 통권 21호]

◈ 목차

1장. AI 활용 신약 개발에 대한 이해

1.1 개념

1.2 AI 활용 신약 개발 R&D의 필요성

2장. AI 활용 신약 개발 최근 동향

2.1 AI 활용 신약 개발 산업 동향

2.2 AI 활용 신약 개발 제품·서비스 동향

3장. AI 활용 신약 개발 기술개발 현황

3.1 AI 활용 신약 개발 특허 동향

3.2 AI 활용 신약 개발 연구 동향

4장. AI 활용 신약 개발 정책 동향

4.1 국외

4.2 국내

5장. AI 활용 신약 개발 관련 이슈

6장. 고찰 및 시사점

7장. 전문가 기고문

7.1 AI 활용 신약 개발과 전략적 발전방향

7.2 신약 개발에서 인공지능 도입의 기술 활용의 전환

◈본문

01 AI 활용 신약 개발에 대한 이해

1.1 개념

[AI를 활용한 신약 개발이란]

◼ AI* 기술이 발전함에 따라 기존 전통적인 신약 개발 프로세스에 AI 기술을 접목하여 새로운 약을 개발하는 것

* AI(Artificial Intelligence, 인공지능)란 인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)을 ‘컴퓨터를 이용해 구현하는 지능’을 의미(ETRI, 2019)

∙ 신약 개발은 대표적인 고위험 고수익(high risk high return) 분야로, 비용과 시간이 많이 소요되나, 성공률이 낮고 노동집약적임

- 한 제품을 출시하기까지 평균적으로 10~12년이 소요되고 연구개발 비용은 21억 6,800만 달러로 추산되었음(글로벌 상위 12개 제약사 기준)

∙ 신약 개발에 AI 기술을 활용할 시 후보물질 도출과 임상시험 등의 과정에서 시행착오를 줄여 시간이나 비용을 크게 감축할 수 있어 개발의 효율성 및 정확성이 확대될 것으로 예상

- 전체 신약 개발의 비용 중 33% 이상이 소요되는 후보물질 발굴 단계에 AI 기술 적용 시 신약 개발 기간은 평균 7년으로, 개발 비용은 약 6,000억 원으로 축소

<신약 개발 단계별 AI 활용 및 소요기간>

*출처: 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발 국내외 현황과 과제, 한국보건산업진흥원, 2020.09

<신약 개발에서 AI 활용 분야>

*출처: How Artificial Intelligence is Revolutionizing Drug Discovery, BILL OF HEALTH, 2023.03

[신약 개발 적용 AI 모델]

∙ 신약 개발의 주기별로 AI는 다양한 활용 모델로 적용됨

<신약 개발 주기별 인공지능 활용 모델>

*출처: 한국생명공학연구원, 2019

1.2 AI 활용 신약 개발 R&D의 필요성

◼ 세계적으로 제약산업은 핵심산업으로 자리매김하고 있으며, 그에 따라 매년 투자가 증대

∙ 건강에 대한 세계인의 관심이 증가하고 감염병, 급성질환 등 현대인들에게 위험을 미치는 요소에 대한 대응 마련 등을 원인으로 제약산업에 대한 투자는 증대되고 있음

- 제약산업은 타산업 대비 연구개발 투자비 비중이 매우 높은 기술집약적 산업으로, 주요국의 제약산업 연구개발 투자금액은 매년 증가하고 있음

- 코로나19의 영향으로 임상 및 비임상 활동이 증가하며 `21년 제약 관련 연구개발 지출은 9.8%의 높은 성장률을 나타냈으며, `27년까지 3~5%대의 성장률을 나타낼 것으로 전망됨

◼ AI, 머신러닝*, 딥러닝** 등 ICT 기술이 발전함에 따라 신약 개발의 패러다임이 전환

* 머신러닝(Machine Learning, ML)이란 인간의 능력 중 학습 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술(ETRI, 2019)

* 딥러닝(Deep Learning, DL)이란 머신러닝 영역 중 깊은 인공신경망을 토대로 학습방식을 구현하는 기술(ETRI, 2019)

∙ 보다 효율적이고 신속한 신약 개발을 위해서 AI, 딥러닝 등 ICT 기반의 기술력 확보 여부가 제약회사의 주요 역량으로 자리 잡고 있음

- AI를 활용한 신약 개발은 전통적인 방식에 비해 비용·소요시간이 절감되고 효율적으로 결과 도출 가능

- 현재 제약산업의 주요 트렌드는 기업, 대학, 연구소 간 공조하는 오픈 이노베이션으로, 신약 개발 투자 비용 절감 및 효율화를 위해 제약기업-AI기업의 협업이 점차 가속화되고 있음

- AI의 도입으로 신약 출시 후 시장에 신속하게 진입할 수 있는 환경이 마련됨에 따라 혁신 신약을 개발한 기업의 높은 수익 창출로 인해 연구개발에 대한 투자금을 높이는 선순환 체계 구축 가능

◼ AI 신약 개발 R&D를 통해 국민 복지 제고 및 사회·경제적 비용 절감 가능

∙ 희귀병, 감염병, 만성질환 등 국민의 건강을 위협하는 질환에 대한 즉각적인 신약 개발을 가능하게 함으로써 국민 건강을 증진할 수 있음

- AI의 도입으로 신속하고 정확한 신약 개발이 가능해짐으로써 환자는 안전성이 보장된 신약에 빠르게 접근할 수 있고, 환자 개개별에 맞춘 환자 맞춤형 신약 개발도 가능

- 새로운 감염병의 도래 시 빠르게 치료제를 제공할 수 있는 환경을 미리 구축하여 팬데믹의 도래에 대응할 수 있는 방편을 마련

∙ 의약품 데이터의 디지털 전환으로 인해 균등한 의료서비스를 제공할 수 있고, 합리적인 비용으로 제공되어 의료비 절감에 기여

...................(계속)

☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.