신약물질 탐색조사, AI기술로 4.5년→1년 미만으로 줄여

신약 물질 탐색조사에 AI기술이 적용되면서 기간 단축이 획기적으로 감소하는 것으로 나타났다.

보건산업진흥원의 최근 글로벌보건산업동향에 따르면 2020년 1월 일본 제약사 스미토모다이닛폰파마(Sumitomo Dainippon Pharma)사와 스코틀랜드 신약개발 전문업체인 엑스사이언티아(Exscientia)사는 AI를 이용해서 만든 합성물인 'DSP-1181'을 처음으로 인간 임상 시험에 사용될 것이라고 발표했다.

엑스사이언티아는 기존의 연구 기술의 경우 평균적으로 4.5년의 기간이 필요한 반면, DSP-1181에 대한 탐색조사 단계를 완료하는 데 12개월 미만 소요된다고 발표했다.

또 글로벌 데이터분석업체인 글로벌데이터의 최근 설문조사에 따르면, 헬스케어 산업에서 향후 2년안에 가장 파괴적이고 혁신적인 기술은 AI(58%), Big Data(46%)가 될 것으로 전망했다.

신약 상용화까지의 평균비용 증가, 파이프라인 제품의 높은 소모율(attribution rate), 평균 임상주기의 증가는 제약업체의 수익감소의 원인이며, 디지털 혁신이 R&D 생산성 문제를 해결하고 보다 지속가능한 신약 개발 프로세스를 개발하는 역할을 담당할 것으로 예상한 것이다.

영국의 AI 전문회사 BenevolentAI는 현재 임상3상 단계인 일라이릴리(Eli Lilly)사의 바리시티닙(baricitinib)를 AI를 활용해 코로나19용 치료제의 유망 후보물질로 식별한 사례도 있다. 바리시티닙(Baricitinib) 약물은 보통 류머티즘 관절염 치료약으로 사용되고 있다.

한편 유럽연합(EU)집행위원회는 모두를 위한 저렴하고, 접근가능하고, 안전한 의약품에 대한 유럽제약전략(Pharmaceutical Strategy for Europe)을 채택하고 EU 제약 산업의 경쟁력, 혁신적인 역량 및 지속가능성을 지원할 계획이라고 전했다.

유럽제약전략에는 △적정가격 의약품에 대한 접근성 보장 △경쟁력·혁신·지속가능성 지원 △위기 준비 및 대응력 제고 △글로벌 EU 리더십 확보 등 네 가지 주요 목표가 설정됐다.

항생제 내성(antimicrobial resistance, AMR), 암, 희귀질환 발병 지역에서 환자를 위한 저렴한 의약품의 접근성을 보장하고, 미충족 의료 필요성을 해결하고 EU 제약 산업의 경쟁력· 혁신·지속 가능성을 지원하고 고품질이고, 안전하고, 효과적이며 친환경적인 의약품 개발에 나선다는 것이다.

또 위기 준비 및 대응 메커니즘을 강화하고 공급의 안정성을 확보하고, 높은 수준의 품질, 유효성 및 안전성 표준을 촉진해 세계에서 강력한 EU의 리더십을 확보, 이 전략은 2020년 12월 2일 'EU 고용·사회통합위원회(Employment, Social Policy, Health and Consumer Affairs Council, EPSCO)' 회의에서 정치적 의제로서 논의됐다.