이 돈에는 시행착오 비용이 포함돼 있다. 임상 3상을 거쳐 약으로 출시되기까지 버려진 수많은 시도들이 그것이다. 인류는 이 비용을 줄이기 위한 방법을 고안해냈다. 바로 인공지능(AI)의 힘이다.
◇빅데이터의 힘… '확률'을 지배하다 = 한국제약바이오협회에 따르면 신약 하나 개발하는 데 보통 5000~1만개 후보 물질을 탐색한다. 이 기간만 평균 잡아 5년 걸린다. 여기서 살아남은 물질은 10~250여개. 전임상, 즉 동물실험에서 한 번 더 거른다. 이것만 2년 정도다.
이제 인간 임상에 들어간다. 임상 1상까지 살아남은 건 9개. 임상 3상까지 끝내고 비로소 시판되는 약은 단 1개다. 임상만 8년, 그러니까 후보물질 탐색부터 꼬박 15년이 걸린다.
AI는 신약 후보물질이 품고 있을 독성이나 부작용을 예측해준다. 여기서 추려진 물질만이 전임상 대상이 된다.
AI의 힘은 빅데이터에서 나온다. 단일 조직 샘플에서 14조개의 데이터 포인트를 훑는다. 인간이 조사할 수 있는 연구논문은 1년에 많아야 300건이다. AI는 한 번의 시도로 100만건을 탐색한다. 동시에 400만명 이상 임상 데이터도 분석한다.
◇제약사 경쟁에서 IT기업 경쟁으로 = 현재 세계에서 신약 연구개발에 가장 많은 돈을 쓰는 곳은 로슈와 노바티스다. 연간 각각 85억달러(약 9조6000억원)를 쓴다. 매출액 대비 20% 정도다. 또 다른 글로벌 바이오기업 리제네론은 매출액 대비 연구개발비가 60%에 이른다.
AI를 이용한 신약개발은 당연히 연구개발비를 많이 투여하는 기업들이 주도한다. 화이자의 경우 IBM과 손잡았다. IBM 과제는 면역항암제 후보도출이다. 화이자는 자신이 보유한 암 빅데이터를 제공한다. IBM의 대형 고객은 또 있다. 테바다. 테바와는 호흡기와 중추 신경제 질환 분석과 만성질환 약물 복용 후 분석을 진행한다.
얀센은 영국 AI업체 버네벌런트AI와 손잡았다. 난치성 신경질환 치료제 개발이 목표다. 머크는 아톰와이즈와 제휴 중인데 단 하루만에 에볼라(급성열성전염병) 치료 후보를 2개나 도출 해냈다.
이런 움직임은 IT 기업들이 신약개발 허브로 발전할 가능성을 말해준다. 제약사가 AI를 개발하는 것보다 AI 서비스사에 외주를 주는 편이 합리적이기 때문이다. 신약개발 성공사례가 많아질수록 해당 AI 기업은 유명세를 타게 되고 시장은 선두 업체들 위주로 재편될 것으로 관측된다.
일본만 하더라도 이 시장을 선점하기 위해 정부가 나섰다. 정부 산하 이화학연구소와 교토대학 프로젝트에는 과학자와 엔지니어 100명이 모였다. 신약개발에 특화된 AI를 만드는 게 목표다.
◇AI 신약개발, 우리에게도 기회는 열려 있다 = AI 기반 신약개발은 이제 출발단계여서 한국이 치고 나갈 여지는 충분하다. 싹수가 보이는 기업들이 하나둘 고개를 내밀기 시작했다.
스탠다임은 신약개발에 들어가는 시간과 비용을 최대 30%까지 줄여주는 게 목표다. 스탠다임 AI를 이용하면 신약 개발회사의 이익이 최대 120%까지 확대될 것으로 회사는 기대한다. 스탠다임은 현재 암, 파킨슨, 자폐증, 지방간 등에 적용할 수 있는 약물후보군을 발굴, 검증을 진행 중이다.
파로스IBT는 현존하는 약물 관련 데이터베이스에서 1200만개 화합물 정보와 200만개 표적 단백질 약효 데이터, 2억 편 논문 정보를 학습하고 분석한다.
한국제약바이오협회는 AI 신약 개발 지원센터 설립을 추진 중이다. 회원사들이 활용할 수 있도록 시스템을 개방할 계획이다. 센터 설립을 위해 실무자 20여명이 투입됐다. 센터는 장기적으로 정부가 추진 중인 보건의료 빅데이터 시스템을 활용하는 방안도 추진할 계획이다.
AI 전문가 배영우 아이메디신 대표는 "한국은 신약개발에 후발주자고 규모도 작지만 AI는 이런 상황을 획기적으로 바꾸고 글로벌 선두 주자로 부상할 수 있는 기회를 제공할 수 있다"고 말했다.
[저작권자 @머니투데이, 무단전재 및 재배포 금지]