올해 신설된 헬스케어인공지능사업부 통해 투자 확대·지속 예정
대웅제약이 신약 연구개발에 AI를 적극 도입하며 스마트 제약을 선도하겠다는 강력한 의지를 드러내고 있다.
대웅제약은 ‘2020년 글로벌 50위 제약사 진입’이라는 목표 아래 연매출 10% 이상을 연구개발비로 투자하며 신약 파이프라인 확보에 사활을 걸고 있는 가운데 이 과정에서 AI 활용 방안을 다각도로 모색하고 있다.
지난 2014년부터 정밀의료 및 AI 기반 신약 연구개발에 투자해 온 대웅제약은 최근 AI 분야의 핵심 역량을 강화하기 위한 행보를 본격화 하고 있다.
특히 유전체 변이 분석을 통한 맞춤형 항암제 처방 기술과 유전체 빅데이터를 활용한 신약 개발 AI 플랫폼에 필요한 기술력을 확보하기 위해 산·학 오픈 콜라보레이션을 적극 활용하고 있다.
실제로 대웅제약은 지난해 말 UNIST(울산과학기술원)와 ‘인공지능(AI) 신약개발과 바이오메디컬 분야 공동연구 관련 산학협력에 관한 협약’을 체결, 다양한 임상과 후보 물질 테스트 경험 및 전문 지식기반의 통합 데이터베이스 구축 및 최신 인공지능 신약개발 분석 기술 플랫폼 개발에 집중하고 있다.
또 의료기관과 의료 빅데이터 구축 협력을 통해 AI를 활용해 도출된 후보 물질 검증 및 임상 시험디자인, 임상 환자 배정 시스템 개발 연구 등을 진행하고 있다.
지난해 2월 네이버, 분당 서울대병원과 헬스케어 업무협약을 체결, 헬스케어 전문지식, 인공지능 기술, 고품질 의료 빅데이터 등 각 기관이 보유하고 있는 노하우를 접목해 신약 연구개발에 활용할 수 있는 방안을 구체화 하고 있다.
대웅제약은 향후 각 기관과 헬스케어 빅데이터 및 인공지능 기술을 접목한 새로운 헬스케어 서비스를 발굴하는 한편 병원 채널 네트워크를 통해 국내 의료체계 발전을 적극 지원하겠다는 방침이다.
아울러 올해 초 인공지능 관련 연구를 가속화하기 위해 신설한 헬스케어인공지능사업부를 통해 지속적으로 AI 분야의 연구개발에 투자, 회사의 국제적 경쟁력을 한 단계 끌어 올린다는 구상이다.
이처럼 대웅제약 AI에 전사적인 역량을 집중하고 있는 이유는 신약개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있기 때문이다.
한국제약바이오협회 자료에 따르면 5,000~1만여개 신약 후보물질 가운데 전임상에 들어가는 물질 10~250개를 선정하는데 평균 5년이 소요되고 전임상 과정을 통해 임상시험에 들어갈 물질을 9개 정도로 추리는데 추가로 약 2년이 걸린다. 여기에 의미 있는 물질 1개를 찾아내기 위해 임상 1상·2상·3상을 거치는데 약 6년, FDA로부터 신약 판매 허가를 받는데 평균 약 2년이 소요된다. 신약 1개를 개발하는데 평균 15년이 걸리는 셈이다.
연구개발에 드는 비용도 천문학적이다. 생명공학정책연구센터 자료에 따르면 미국 제약사들은 지난 15년간 신약 개발에 약 520조원을 투입한 것으로 나타났다. 이는 항공산업의 5배, 컴퓨터산업의 2.5배에 이르는 수준이다.
하지만 신약 후보물질 탐색과정에서 AI를 활용하면 논문 탐색 기능(100만건)을 바탕으로 연구자 수십명이 1~5년간 해야 할 일을 하루 만에 끝낼 수 있다. 또 신약 연구개발 과정 중 AI가 화합물 구조 정보와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산해 신약 후보 물질 모델을 먼저 제시할 수 있으며 병원 진료 기록을 토대로 연구하고 있는 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 찾을 수 있는 것은 물론 유전체 변이와 약물의 상호작용을 예측, 신약 설계 및 맞춤형 약물의 개발단계별 시행착오를 현저하게 줄일 수 있다.
대웅제약 관계자는 “현재 신약 연구개발 뿐만 아니라 맞춤형 진단, 처방, 사후 관리 등 질병의 전반적 관리를 할 수 있는 AI 플랫폼 기술 개발을 진행하고 있다”며 “전통적 신약 개발 연구 분야는 글로벌 빅파마들의 경쟁력을 뛰어 넘기가 쉽지 않지만 AI를 접목한 첨단 신약 개발 분야는 초기 단계인 만큼 충분히 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다.