일본산업뉴스요약

신약 후보를 수 시간 만에 선출
Eisai, AI 활용으로 효율적인 개발 체제 확립

에이자이 등 대형 제약회사가 신약 개발 및 임상시험의 정밀도 향상을 위해 AI(인공지능)를 활용한다. 에이자이는 신약 후보인 유망한 화합물을 수 시간 만에 선출 해 내는 시도를 개시. 주가이(中外) 제약은 임상시험의 정밀도를 높여, 개발비 억제로 이어나갈 방침이다. 신약의 개발 경쟁이 치열해지고 있는 가운데, AI 활용으로 효율적인 연구개발 체제를 확립한다.

-- 개발비 팽창을 억제 --
에이자이가 시행하는 것은 실험실 내에서 후보물질을 세포와 반응시켜 세포의 화상에서 원하는 변화를 가져온 것을 AI가 수 시간 만에 골라내는 것이다. 기존의 연구자가 육안으로 찾아내던 방법보다 효율이 수십 배 이상 높아질 것으로 예상. AI 해석의 핵심이 되는 빅데이터 수집도 시작했다. 2020년까지 후보 화합물과 임상시험, 제품의 부작용 정보 등 약의 라이프 사이클의 단계마다 관리했던 주요 데이터를 통합하여, 일괄로 검색할 수 있게 한다. 약을 함께 복용하는 것을 고려한 개발 등이 가능하며, 효율도 높아질 것으로 보고 있다.

주가이 제약은 임상시험에 참가한 사람의 선별 기준 및 투여 경과를 보는 스케줄을 AI가 자동으로 설계하는 수법을 2018년도부터 도입한다. 과거의 치료 실적에 준하여 성공률을 가장 높게 책정할 수 있는 방법을 제안한다. 시오노기(塩野義) 제약도 2018년도부터 AI를 이용하여 임상시험 데이터의 해석 프로그램을 거의 자동으로 작성하여 기술자의 작업량을 30% 줄인다는 방침이다.

신약 개발의 비용은 증가 일로를 걷고 있다. 일본제약공업협회 등의 시산으로는 신약 품 1개당 개발비는 평균 120억엔 정도 들지만, AI에 의해 절반 이하인 560억엔까지 줄일 수 있는 효과가 기대된다고 한다.

제약 각 사는 신약의 판매 후에도 부작용 및 기능 상태 등의 정보를 수집해, 의사들에게 전달한다. 아스테라스 제약은 미국에서 신약 판매 후의 사용데이터 등을 AI가 분석하여 약을 다른 약과 함께 복용하는 것에 대한 부작용의 가능성을 신속하게 판단하는 시스템을 시험 도입했다. 부작용을 호소하는 환자수가 늘어나기 전에 의사 등에게 주위를 환기시키는 등의 대책을 취하기 쉬워진다.

AI의 활용으로 각 환자에 대한 부작용 위험 및 기능 상태 등을 철저히 밝혀낼 수 있게 된다면, 의약품의 영업뿐만 아니라, 의사가 환자에게 투여하는 약을 선별하는 기준자체도 크게 바뀌게 된다. 불필요한 투여 및 부작용을 줄임으로써 의료비 절감의 효과를 얻을 수 있을 것으로 보고 있다.

  -- 끝 --