[청년보건의료칼럼] 신기술을 적용한 신약 개발 연구의 필요성
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[청년보건의료칼럼] 신기술을 적용한 신약 개발 연구의 필요성
  • 양채원 칼럼니스트
  • 승인 2020.11.06 17:02
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인공지능 약물 설계 플랫폼으로 신약 개발 기간 단축할 것으로 기대 모아
▲양채원 보건의료통합봉사회 칼럼니스트
▲양채원 보건의료통합봉사회 칼럼니스트

[한국청년신문] 제약 산업은 하이리스크-하이리턴(High risk-High return) 산업이다. 신약 개발은 고수익을 창출할 수 있는 고부가가치 산업이지만, 그 과정은 집약된 기술과 더불어 많은 시간과 돈을 필요로 한다. 약 하나를 개발하는데 평균적으로 10년 이상의 시간과 1조 이상의 비용이 든다. 이 때문에 지금까지는 제약 산업에 대한 적극적인 투자가 이루어지지 못했다. 그러나 코로나 19로 인해 제약 산업의 중요성이 대두되는 상황에서, 세계 속 국가 경쟁력을 기르기 위해 제약 산업에 대한 투자가 필요하다는 인식이 확대되고 있다.

국내 제약 산업은 세계와 비교하여 어떤 위치에 자리 잡고 있을까?

전문가에 의하면, 국내 제약 산업은 현재 글로벌 신약 개발을 위한 프로세스를 이해하는 단계에 이르렀다고 한다. 국내 제약 산업은 90년대까지는 신약 개발을 위한 인프라를 구축하였고, 2000년에 들어서는 국내 신약 개발의 프로세스를 연습하였다. 이후 2010년부터는 국내 신약 개발 단계를 넘어 글로벌 신약 개발을 준비해왔고, 2020년 현재는 글로벌 신약 개발을 위해 힘쓰고 있다. 전문가들은 지금부터 20년 후인 2040년 정도에는 세계적인 영업망을 갖춘 제약 산업이 자리 잡을 것이라고 예상했다. 

새로운 약 하나를 개발하기 위해서는 약 1만개의 후보 물질을 검토해야하고, 이를 위해서는 한 명의 연구원 당 한 해 200~300건의 연구 자료르 분석해야 한다. 이후에도 전임상 시험과 임상 시험을 거쳐야 비로소 신약으로 인정받을 수 있다. 이러한 과정은 보통 12년에서 15년이 걸린다고 한다. 그마저도 중간에 실패하면 다시 새롭게 연구를 시작하기 때문에 사실상 신약 개발과정은 불투명하다고 할 수 있다. 제약 산업이 보다 활발하게 일어나기 위해서는 제약 산업에 소요되는 시간과 돈을 줄이는 기술이 필요하다. 이를 위해 새로운 기술들을 제약 산업에 융합시키는 연구가 이루어지고 있다.

신기술을 융합한 제약 기술의 일환으로 AI(인공지능) 기술을 활용한 신약 개발 연구가 전 세계적인 주목을 받고 있다. AI 기술을 통해 신약 개발 기간을 단축시키고 실패를 줄일 수 있을 것으로 기대된다. AI 모델은 화합물의 실험 정보와 특허 정보가 포함된 데이터를 학습 데이터로 가공하여 딥러닝 하는 방식으로 작동한다. 크게 두 가지 기능으로 나눌 수 있는데, 하나는 화합물의 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성)을 프로파일링하고 약물작용 기전을 확인할 수 있는 '약물특성 예측' 모델이다. 나머지 하나는 이 예측 결과를 활용하여 데이터에서 약물의 숨겨진 패턴과 속성을 파악해 새로운 화합물을 설계 및 제안하는 '약물설계' 모델이다. '약물특성 예측' 모델은 이전에도 활성화되어 있었으나, '약물설계' 모델은 새롭게 연구되고 있는 분야이다. 국내에서는 SK바이오팜이 지난 2018년 인공지능 약물설계 플랫폼 '에이브릴(Aibril)' 개발에 성공하여 국내 제약 산업에 적용하고 있다.

▲사진=SK주식회사C&C ‘[DNA 2018, AI 트랙] 3.2 AI기반 신약개발 솔루션 (SK바이오팜 맹철영 소장)’ 영상화면 캡쳐
▲사진=SK주식회사C&C ‘[DNA 2018, AI 트랙] 3.2 AI기반 신약개발 솔루션 (SK바이오팜 맹철영 소장)’ 영상화면 캡쳐

국내 제약 산업은 그 특성 때문에 투자가 적극적으로 이루어지지 않았고, 상대적으로 느리게 성장해왔다. '코로나 19'라는 국제적인 위기는 제약 산업의 필요성을 드러내는 계기가 되었고, 코로나 19 이후의 미래 사회에서도 신약 개발을 위한 투자는 지속적으로 이루어져야 한다. 현재의 전통적인 신약 개발 연구는 천문학적인 시간과 돈이 들기 때문에 새로운 연구 방법에 대한 고민이 필요한 시점이다. 이 과정에서 AI 기술과 같은 새로운 기술들을 신약 개발 연구에 적용하려는 노력은 계속되어야 할 것이다.


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