신약 개발 혁명의 중심 : AI

각종 전염병의 위험이 끊이지 않는 현 세상에서 신약은 인간에게 반드시 필요한 존재입니다. 하지만 신약 개발에는 많은 시간과 비용이 소모되며, 인체 반응 등 다양한 요인을 고려해야 하므로 빠르게 성공적인 결과를 얻어내는 것은 어렵습니다. 이처럼 실패 가능성이 큰 신약 개발 과정을 개선하기 위해 제약회사와 각국 연구소에서는 AI를 도입하기 시작했습니다.

 

< 출처 : 픽사베이, https://pixabay.com/ >

신약 개발 속 AI의 역할

신약 개발의 초기 단계는 약으로 작용할 물질을 알아내는 '후보물질 발굴'입니다. 즉, 수십만 개가 넘는 화합물 중에서 질병에 치료 효과가 있을 것으로 예상되는 물질을 찾는 것입니다. 기존에는 연구원이 직접 실험을 통하여 후보물질을 탐색해야 했기에 5년 이상의 시간이 필요했습니다. 이젠 AI를 이용함으로써 각종 화합물에 대한 정보를 수집하고 빠르게 분석할 수 있어 1년 이내에 후보물질을 찾아낼 수 있습니다. 찾고자 하는 물질의 성질 및 구조를 입력하면 학습된 데이터를 기반으로 AI가 후보물질을 선별하며, 그를 기반으로 신속하게 신약 개발 연구가 진행됩니다.

또한 신약 개발을 위해서는 단백질 구조를 파악하는 것이 중요합니다. 단백질은 생물체를 구성하는 기본 물질이며 각종 생명 반응에 참여하므로, 이에 대한 정보는 질병의 원인을 알아내고 치료 방안을 마련해 나가는 데 큰 도움을 줍니다. 따라서 연구원들은 신약 개발을 위한 중요 단서를 찾아내고자 단백질 구조를 해석하는 데 많은 노력을 기울입니다. 구글 딥마인드에서는 단백질 구조를 쉽게 예측하는 AI '알파폴드'를 개발하였습니다. 알파폴드에 적용되는 '딥러닝'은 인공지능의 한 분야로, 학습된 데이터를 컴퓨터가 스스로 분석하고 처리하는 기술입니다. 알파폴드는 축적된 데이터를 이용하여 단백질 구조의 일정한 패턴을 찾아내고, 새 정보가 주어졌을 때 빠른 속도로 단백질 구조를 예측합니다. 이와 같은 단백질 예측 인공지능은 기존에 파악하기 어려웠던 정보를 제공해주어 약물 설계에 큰 도움을 주게 됩니다.

 

< 출처 : 10 년 걸린 연구  3 개월에 끝낸다 … 구글  AI ' 알파폴드 ' 가 주도하는 생명과학 혁명 , < 동아사이언스 >, 2022.04.22 >

 

 신약이 만들어지면 실제 약효가 있는지를 확인해야 합니다. 현재까지 주로 시행되었던 동물 실험은 윤리적 문제를 가지고 있으며, 약이 인간에게도 동물과 같은 효과를 나타낼지 확신할 수 없다는 문제점을 가지고 있었습니다. AI 기술을 활용하여 실험 결과를 예측한다면, 윤리적 문제에 부딪히지 않을 뿐만 아니라 약물이 인간의 몸에서 어떠한 작용을 일으킬지를 직접 알아낼 수 있습니다. 컴퓨터는 인체를 디지털 단위로 데이터화할 수 있으며, 수식을 함께 활용해 약물의 영향을 구현하고는 합니다. 실제 일부 연구소에서도 임상시험에 들어가기 전 컴퓨터 모델링 기술을 통해 실험을 진행하는 중입니다. 아직은 동물실험을 완전히 대체할 수는 없는 수준이지만, 이와 같이 AI 기술을 병용하여 임상시험 실패 가능성을 줄여나가면 신약 개발에 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 AI의 높은 예측 정확도가 성공적인 실험 결과를 얻어낼 수 있도록 도와줄 것입니다.

 

< 출처 : 픽사베이, https://pixabay.com/ >

 

코로나 백신과 AI

코로나19는 한동안 인류를 공포에 빠뜨렸던 바이러스 중 하나입니다. 갑작스레 등장한 바이러스였던 만큼 제대로 된 치료제가 마련되지 않은 상태였으므로, 코로나는 수많은 사람들의 목숨을 앗아가기 시작했습니다. 그러나 인류는 화이자, 모더나 등 코로나19에 대항할 각종 백신을 1년이라는 빠른 시간 안에 만들어냈습니다. 신약 개발에 걸리는 기간이 평균적으로 10년이라는 것을 고려하면 이는 무척 빠른 속도입니다. AI가 코로나 환자들의 임상 데이터를 분석하고, 후보물질을 단기간에 발굴해냄으로써 신약 개발에 드는 시간을 대폭 줄인 것입니다. 이처럼 급속도로 개발된 코로나 백신은 AI가 신약 개발에 주는 큰 효과를 전 세계가 실감하도록 했습니다.

 

미래 전망

 AI의 데이터 분석 및 예측 모델링 기술을 통해 신약 개발의 효율성을 높여줄 수 있다는 것이 드러나면서, 많은 제약회사에서도 AI 신약 개발에 투자를 아끼지 않고 있습니다. 현재에도 AI는 후보물질 발굴 시간을 크게 단축시키는 등 신약 개발 사업에 큰 기여를 하는 중입니다. 이제는 AI 기술이 더욱 발전함에 따라 신약 개발 과정 또한 더욱 정교해지고 수월해질 것으로 예상됩니다.

 

신약 개발은 많은 도전과 어려움을 동반한 복잡한 일이지만, AI는 이러한 신약 개발 과정에 또 다른 혁신을 불러일으켰습니다. AI와의 결합을 통하여 신약 개발에 들이는 시간과 비용을 절약할 수 있게 되었고, 실험의 정확도를 높임으로써 인간에게 더 좋은 약을 제공할 수 있게 되었습니다. 즉, AI는 인류 복지에 새로운 가능성과 희망을 제시했습니다. 앞으로 AI 기반 신약이 우리 인류를 질병으로부터 더욱 안전하게 만들 것으로 보입니다.

 

 

[출처]

- "엔비디아 열풍에 'AI 신약개발 기업' 후끈…신테카바이오·파로스아이바이오 열기 이을까", <약업 신문>, 2023.06.19

- "46일만에 신약 후보물질 뚝딱’…저비용·고효율 AI가 뜬다", <이코노믹 리뷰>, 2022.09.29

- 더 빠르고, 싸게···7000종 후보 물질 하루 만에 분석하는 AI, 신약 개발 가속화하나, <시사저널e>, 2023.01.13

- 신약개발 속도 확 올릴 '알파폴드' 탄생, <매일경제>, 2018.12.10

- 2023년 신약 개발 전망 키워드는 ‘mRNA 백신, AI’, <바이오타임즈>, 2023.03.09