https://asia.nikkei.com/Business/Pharmaceuticals/AI-slashes-time-and-cost-of-drug-discovery-and-development
2021-07-25

인공지능(AI) 기술은 단 며칠 만에 코로나19 치료제 후보 물질을 발견


인공지능이 후보물질 발견과 신약 개발의 판도를 바꾸고 있다. 유망한 신약후보 물질들을 신속하게 가려냄으로써 코로나19 등 심각한 질병에 대응하는 신약 개발에 필요한 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 되고 있다.

코로나19의 경우 인공지능 활용으로 한 회사가 단 9개월 만에 미국에서 승인받는 치료제를 내놓는 데 도움을 받았다.

영국 인공지능 스타트업 베네볼런트AI(BenevolentAI)는 일라이 릴리(Elli Lily)가 류머티즘 관절염 치료제로 개발한 약물인 바리시티닙이 코로나19에도 잠재적인 효과가 있음을 단 며칠 만에 확인했다. 이 약은 미국과 일본에서 코로나19 치료제로 승인됐다. 유럽의약품청(European Medicines Agency)도 코로나19 치료제로 바리시티닙을 사용하는 것을 심사하기 시작했다.

베네볼런트AI의 한 전문가팀은 자사의 최첨단 AI(인공지능)를 사용하여 다른 용도로 승인된 기존 의약품 중에서 코로나19 치료제로 재사용될 수 있는 후보물질을 찾는 임무를 맡았다. AI를 활용함으로써 일반적으로 몇 년 걸리는 미국 식품의약품청(FDA)의 긴급 사용 승인을 불과 9개월 만에 받았다. 후보물질 발견은 보통 탐색에 오랜 시간이 걸리고 안전성을 평가하기 위한 동물 실험에서도 오랜 시간이 걸린다.

베네볼런트AI의 인공지능 기술은 임상시험 데이터와 학술 논문 및 질병, 유전자, 의약품 관련 자체 데이터베이스를 활용해 잠재적인 후보물질을 가려낸다. 표적 단백질을 찾으면 AI는 그 단백질에 작용하는 후보 물질을 탐색한다.

후보 물질 발견과 신약 개발에 AI를 활용하면 보통 9~17년이 걸리는 신약 개발 시간이 대폭 단축될 것으로 기대된다. 또한 기존 의약품을 다른 용도로 변경해서 승인받는 경우에 걸리는 시간이 절반 이하로 대폭 줄어들 수 있다.

세계보건기구(WHO)가 코로나19 대유행을 국제적 공중보건 비상사태로 선언한 직후인 2020년 2월에 베네볼런트AI는 바리시티닙이 코로나19 바이러스를 억제함으로써 치료제 후보로 사용할 수 있음을 발견했다고 영국 의학저널인 란셋에 처음으로 게재했다.

미국 국립보건원 산하 '국립 알레르기 감염병연구소'와 바리시티닙에 대한 지재권을 보유한 일라이 릴리는 미국에서 병원에 입원한 환자들을 대상으로 코로나19 치료제로 이 약의 효능과 안전성을 조사하는 연구에 착수했다. 바리시티닙이 회복 시간을 단축하고 증상을 호전시킬 수 있다는 연구 결과가 나옴에 따라 FDA는 지난해 11월, 이 의약품을 코로나19 치료제로 긴급 사용 승인을 내줬다. 일라이 릴리가 발표한 자료에 따르면 이 약은 항바이러스제인 렘데시비르와 함께 사용했을 때 입원한 환자의 사망률을 38% 감소시키는 것으로 나타났다.

베네볼런트AI는 아토피성 피부염, 루게릭병이라고도 불리는 근위축성 측색 경화증(ALS) 등 10여 가지 질병 치료제에 주력해 자체적으로 약물을 개발하고 있다.

지난 2월 베네볼런트AI는 아토피성 피부염 치료제에 대한 임상시험을 시작했다. 또한 아스트라제네카와 협력하여 만성 신장 질환 치료제를 개발하고 있다.

의약품 개발에 AI 활용이 전 세계로 확산되고 있다. 다이닛폰 스미토모 제약은 영국 옥스퍼드에 기반한 AI 신약 개발 스타트업인 엑시엔티아(Exscientia)와 협력하여 강박 장애 치료제 후보물질을 발견했다. 그 일본 제약사는 안전성을 평가하기 위해 일본에서 후보물질 임상시험을 시작했다.

다이닛폰 스미토모 제약의 한 임원은 "일반적으로 4년 반이 걸리는 데 AI를 이용해 1년도 안 돼 후보물질을 찾았다"고 말했다. 다이닛폰 스미토모 제약은 엑시엔티아의 AI 기술을 활용하여 설계된 알츠하이머 치료제 후보물질에 대해서 지난 5월부터 미국에서 임상 1상을 시작했다

AI가 모든 작업을 전부 수행하는 것은 아니다. AI는 과학 논문과 실험에서 나온 엄청난 양의 데이터를 처리하여 후보 물질을 찾고 신약 설계를 구체화하는 데 사용된다. 연구 개발 자체를 어느 방향으로 이끌지 고민하는 것은 여전히 사람의 몫이다.

엑시엔티아가 전 세계 제약 및 생명공학 기업들의 관심을 끌고 있다. 독일의 신약개발 회사인 에보텍(Evotec)이 엑시엔티아와 공동으로 새로운 암 치료제를 개발했다. 에보텍에 따르면 A2a 수용체의 길항제에 대한 임상시험이 4월에 시작되었다고 한다. 이 후보물질은 두 회사가 프로젝트를 시작한 지 8개월 만에 발견되었다.

일본 다이쇼 제약과 홍콩 기반 AI 스타트업 '인실리코 메디슨'은 세포 노화를 늦출 수 있는 후보물질을 탐색하기 위한 공동연구 프로젝트를 작년 가을에 시작했다. 인실리코는 인공 신경망을 활용하여 치료 대상을 파악하고 노화 세포를 표적으로 하는 약물 분자를 찾고 있다. 사람들이 나이가 들면서 이러한 세포가 축적되는 것은 다양한 질병의 원인으로 생각되고 있다.

인실리코의 임무는 특정 세포, 조직 및 질병에서 노화가 어떤 역할을 하는지 파악하고 각각에 대해 어떤 단백질이 관련되어 있는지 확인하고 이러한 표적을 공략하기 위한 물질 분자를 설계하는 것이다. 다이쇼 제약은 인실리코의 컴퓨터 생성 화합물들을 시험관 및 생체 테스트를 통해 검증할 것이다.

이 분야의 일본 AI 스타트업들도 해외 선두주자들과 어깨를 나란히 하기 위해서 노력하고 있다. 교토에 기반을 둔 AI 스타트업인 하카루스(Hacarus)와 도쿄대는 지난 6월 알츠하이머병과 파킨슨병 치료제 개발을 위한 공동 연구 프로젝트에 착수했다고 발표했다. 둘 다 뇌에 특정 단백질이 축적되어 발생한다. 이런 종류의 질병에 대해 약을 개발하기 위해 AI를 사용하는 것은 여전히 드문 일이다.

이 프로젝트는 후보 약물이 될 수 있는 화합물을 효율적으로 찾을 수 있는 시스템을 1년 안에 만드는 것을 목표로 한다. 도쿄대 약학부 도미타 타이스케 교수는 "AI 중심의 접근방식은 전통적으로 사람의 손과 눈에 의존해 온 연구 과정의 속도와 정확성을 획기적으로 향상시킬 것"이라고 말했다.

120개 이상의 일본 기업과 대학이 생명과학에 AI를 적용하기 위한 산학협력인 라이프 인텔리전스 컨소시엄(LINC)에 가입했다. 이 컨소시엄은 이미 약물 발견 및 개발을 위한 20여 종의 AI 시제품 프로그램을 만들었다.

오쿠노 야스시 교토대 교수는 “AI는 머지않아 신약 개발에 필수적인 기술이 될 것이다. 이 기술은 신약 개발에 10년이 걸린다는 기존의 통념을 벗어나게 해줄 것이다.”라고 말했다.

신약을 개발하는 비용은 엄청나게 상승했다. 미국 터프츠 대학교의 추산에 따르면 시판되는 신약의 평균 개발 비용은 1970년대 1억 8천만 달러에서 2000년대 29억 달러로 치솟았다. 신약 개발비용은 전반적인 인플레이션보다 훨씬 가파르게 상승했다.

수년에 걸쳐 많은 신약, 특히 암과 "생활습관 질환"에 대한 치료제가 개발되었다. 질병의 발병에 관여하는 중요한 분자에 작용하는 많은 물질이 이미 확인되었고 약물로 개발되었다. 탐색해야 하는 물질의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 신약 개발은 점점 어려워지고 있다. 그리고 안전성에 대한 강조가 높아짐에 따라 임상 시험에 필요한 시간이 늘어났다.

일본제약공업협회에 따르면 약 3만 개의 후보 물질 중 한 개만이 실제로 신약이 된다고 한다. 이 과정은 9년에서 17년이 걸릴 수 있다. 제약 회사의 R&D 지출은 연간 매출의 약 10%에 해당하며, 제조업 전체의 경우 약 4%다.

새로운 치료제를 만들기 위한 노력의 일환으로 제약회사들은 항체 약물 접합체 같은 최첨단 기술을 사용하기도 하는 바이오 의약품(살아있는 세포나 유기체로 만든 복합 의약품) 개발에 더 많은 경영 자원을 투입하고 있다. 바이오 의약품을 개발하고 제조하는 것은 복잡하고 비용이 많이 든다.

바이오 의약품 중 하나인 니볼루맙은 옵디보라는 상표명으로 판매되고 있다. 다양한 암을 치료하기 위해 2014년 일본에서 처음 사용되었으며 초기에는 치료비용이 연간 약 3,500만 엔(31만 8천 달러)이 들었다. 이로 인해 이미 많은 의료비를 보조하고 있는 정부 지출이 많은 압박을 받을 것이라는 불만이 제기되었다.

AI는 의약품 개발 시간과 개발 비용을 대폭 단축해 비용 상승을 억제하는 데 도움이 될 수 있는 기술 중 하나이며, 이에 따라 기존 난치성 질병에 대한 새로운 치료법으로 의료 접근성을 향상하고 모든 사람의 삶의 질을 향상시킬 수 있다.

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바이오/제약산업에 인공지능이 중요한 역활을 해서
혁신을 일으키고 있다고 한다.