AI기술을 활용해 신약을 개발하면 후보물질 탐색에서부터 임상3상을 거쳐 완제의약품 상업생산까지에 드는 시간과 비용을 기존 방식에 비해 3분의 1~5분의 1로 줄일 수 있다.
최근들어 글로벌 제약사들까지 R&D 자금부족으로 신약개발보다 복제약 생산에 힘쓰는 가운데 신약개발에 AI를 도입하는 국낸 제약사도 늘고 있다.
제약바이오협회가 앞장서 신약개발을 돕는 AI플랫폼 개발에 박차를 가하고 있다.
한국제약바이오협회 등에 따르면 AI·빅데이터를 활용할 경우 신약개발 기간은 10~15년에서 6~7년으로, 개발 비용은 1조~2조원에서 6000억원대로 줄어드는 것으로 나타났다.
후보물질 발굴에만 1~2년년 이상 소요되는데, AI를 적용하면 단기간내에 여러 화합물을 살펴볼 수 있다는 것이다.
미국은 코로나19 백신 개발 과정에서 AI와 빅데이터를 활용해 평균 10.7년이 걸리던 백신 개발 기간을 1년 이내로 단축시킨 것으로 전해졌다.
JW중외제약이 R&D 효율을 높이기 위해 인공지능(AI) 기술을 신약 연구에서 원료의약품 연구 분야까지 확장한다.
JW중외제약은 독일 머크 라이프사이언스(Merck Life Science, 이하 머크)와 AI를 이용한 신약의 원료의약품 연구 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 30일 밝혔다.
이에 앞서 중외제약은 AI신약개발기업 파로스아이바이오와 AI로 탐색한 신약후보물질 ‘PHI-101-AML’로 임상시험에 착수했다.
협약에 따라 머크는 JW중외제약에 자사의 AI 소프트웨어 ‘신시아(Synthia)’를 제공한다. 신시아는 신약 개발 단계 원료의약품의 합성 루트를 신속하게 분석·제공하는 프로그램이다.
머크는 자체 주문합성연구소 ‘CS랩(Custom Synthesis Lab)’의 신규 물질 합성 노하우를 JW중외제약에 컨설팅한다.
JW중외제약의 원료연구센터는 자체 신약후보물질의 합성연구에 신시아를 적극 활용할 방침이다. 비임상, 임상 시험에 사용할 화합물(주성분) 제조방법에 대한 연구 시간을 줄이고 비용도 절감하는 효과가 기대된다.
이와 함께 신시아가 제시한 합성 조건을 바탕으로 로봇이 연구원을 대신해 24시간 원료합성을 하는 무인 자동화 실험실 환경을 구축할 계획이다.
이남구 머크 사이언스 앤 랩 솔루션 비즈니스 대표는 “신시아는 10만개 이상의 규칙과 정교한 알고리즘으로 솔루션을 도출해 신약 개발은 물론 특허 출원 및 논문 용도로도 활용할 수 있다”며 “JW중외제약 등 한국 제약바이오 기업이 AI를 활용한 신약 파이프라인을 적극 강화하고 있는 가운데 머크의 세계적인 기술력이 업계의 오픈 이노베이션에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
신영섭 JW중외제약 대표는 “JW중외제약은 자체 R&D 플랫폼을 통해 발굴한 신약 파이프라인 강화를 위해 혁신 AI 기술을 보유한 바이오기업과의 오픈 이노베이션 활동을 다각적으로 펼치고 있다”며 “이번 머크와의 자동화 합성 연구 협력은 앞으로 진행할 JW의 다양한 신약 연구를 효율적으로 수행할 수 있게 하는 초석이 될 것”이라고 밝혔다.