인공지능을 활용한 바이오 신약개발
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인공지능을 활용한 바이오 신약개발
  • 남해타임즈
  • 승인 2020.05.28 16:19
  • 호수 698
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임 수 정 와이즈넷 대표남면 유구 출신
임 수 정
와이즈넷 대표
남면 유구 출신

 코로나19 바이러스로 인해 지역사회는 물론 온 인류의 건강이 위협받는 어려움을 겪고 있지만 관련 신약개발에 성공했다는 소식은 들려오지 않고 있다. 왜일까? 바이오 신약개발을 위해서는 순수과학 연구를 통한 후보물질 선정부터 임상을 거쳐 승인 및 신약 출시에 이르기까지 여러 단계를 거쳐야 한다. 연구개발에 소요되는 평균 기간은 10년 이상이며 평균 소요비용은 약 38억 달러(약 4조원)에 이른다. 

 이렇게 막대한 시간과 비용이 드는 이유는 무엇일까? 신약 후보물질을 찾는데 상당한 시간과 비용이 투입되기 때문이다. 하지만 천문학적인 시간과 비용을 들여도 정작 성공 가능성은 매우 적다. 때문에 신약개발은 흔히들 복권에 당첨되는 것과 비교되기도 한다.

 그래서 업계 관계자들은 늘 이런 고민에 빠지게 된다. 신약개발에 드는 시간과 비용을 많이 줄이는 방법은 없을까 하는 것이다. 그래서 최근 급부상하는 대안에 주목하게 되는데 바로 인공지능이다. 그렇다면 신약개발에 있어 인공지능은 어떻게 활용되는가에 대해 알아보기로 한다.

 신약개발의 핵심은 얼마나 유효한 개발 후보를 선정하느냐에 달렸으며 이를 찾아내기 위해서는 간편하고 신속하며 정확한 검색법이 필요한데 바로 여기서 주목받는 것이 `인공지능 딥러닝`이다.

 바이오 신약 개발연구에 인공지능 기술을 활용하면 신약 후보물질 발굴의 정확도 향상이 가능하고 개발기간을 크게 단축할 수 있으며, 임상단계 이전에 신약 후보물질의 효능과 부작용을 충분히 검증하여 실패를 미연에 방지할 수 있다. 신약 후보물질을 생물학적 실험으로 증명하기 전에 인공지능을 활용해 방대한 문헌분석, 독성예측, 컴퓨터시뮬레이션 등의 다양한 방법으로 신약 후보물질 발굴의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 것이다. 보통 신약개발을 위해 한 명의 연구자가 조사할 수 있는 자료는 한 해에 200~300여 건이나 인공지능은 100만 건 이상의 논문을 읽을 수 있는 동시에 400만 명 이상의 임상데이터 분석이 가능하다. 향후에는 소규모 제약사에서도 비용과 기간을 대폭 줄여 블록버스터급의 대단한 신약을 개발할 수 있을 것으로 보인다.

 우리 주변에는 희귀병으로 고생하며 치료제가 없어 고통 가운데 죽음으로 내몰리는 사람들이나 약이 있어도 가격이 너무 비싸 치료는 엄두를 내지 못하는 의료 사각지대가 많다. 이런 현실 속에서 연구 시뮬레이션 인공지능을 신약개발에 적용하면 희귀 의약품 가격을 대폭 낮출 수 있고 이러한 변화는 미래의 의료 사각지대에 놓인 사람들에게 새로운 희망이 될 수 있을 것이다.

 그리고 많은 양의 약품을 비싼 로열티를 내고 수입하는 우리나라와 같은 국가들에게는 인공지능 시스템의 도입으로 의료 선진국으로 도약할 수 있는 기회가 될 것이다.


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