일본산업뉴스요약

AI로 신약개발, 50개 제약사 연합
다케다(武田)와 NEC, 신약 개발 단축

다케다약품공업과 후지필름, 시오노기제약 등은 인공지능(AI)를 사용한 신약 개발을 추진한다. 이 신약 개발에는 후지쓰, NEC 등 IT(정보기술) 기업 약 50개 회사, 일본 정부산하의 이화학연구소(RIKEN), 교토대학도 함께 참여한다. 신약 개발 용 AI를 개발함으로써, 신약 후보가 될 수 있는 물질을 빠르게 탐색할 수 있다. 신약 개발은 거액의 개발비가 필요한 반면 성공률은 2만~3만분의 1로 낮다. 신약 개발 과정을 효율화하여, 세계적으로 심해지는 신약 개발 경쟁에서 경쟁력을 높이는 것을 목표로 한다.

-- 성공률 높여 국제 경쟁력 갖춘다 --
AI 개발을 위해 제약회사, IT 기업, 연구기관의 연합체가 곧 발족된다. 그리고 여기에는 해외의 IT기업과 제약회사도 참가할 예정이다. 이를 통해 3년 후 AI가 개발한 신약을 보급하는 것을 목표로 하고 있다. 문부과학성은 2017년 예산안에 AI 개발 몫으로 25억엔을 책정하였으며, 최종적으로 정부 지원액은 100억엔에 이를 것으로 전망된다.

신약 개발에서는 우선, 병의 증상에 관계하는 단백질에 어떠한 작용을 일으키는 신약 후보 물질을 발견해야 한다. 그리고 동물이나 사람의 임상을 통해 효과나 안전성을 검증해야 한다. 제품화까지 10년 이상의 기간과 1000억 엔 이상의 자금이 필요하다. 더욱이 최종단계에서 문제가 발견되어 중지되는 경우도 많다. 제약기업은 투자금도 회수 못하고, 큰 부담이 되어 업적이 악화된다.

참가 기업과 연구기관 소속의 연구자들이 100명 규모의 팀을 만들어 신약 개발에 특화된 AI 개발을 진행한다. AI는 데이터를 읽고 심층학습하여 대답을 찾아낸다. 신약에 관련된 학술논문을 비롯하여 환자의 임상 데이터, 병에 관계하는 단백질, 신약 후보에 대한 정보를 AI에 입력하여 신약 후보 물질을 탐색한다.

AI의 활용을 통해, 2~3년 걸리는 신약 후보 검색 시간을 대폭 단축할 수 있다. 부작용의 위험이 있는 신약 후보 물질을 AI가 제외한다면, 신약 개발 성공률이 높아질 것이다. 고가의 약품과 동일한 효과를 나타내면서 가격이 싼 물질을 발견하여 약값을 크게 절약할 수도 있다.

AI에 의한 신약 개발 시험은 확대되고 있다. 미국의 벤처기업도 추진하고 있으며, AI기술을 활용한 미국 IBM의 「Watson」을 환자의 질병 진단에 활용하는 방안 연구도 진행한다. 일본 국립연구개발법인인 “의약기반∙건강∙영양연구소”도 내년부터 AI를 통해 신약 후보 물질 탐색에 나설 계획이다. 새로이 개발할 신약개발 용 AI는 다양한 종류의 데이터를 통한 심층학습으로 정밀도를 높인다. 또한 신약 후보가 효과가 있는 이유 등도 추적할 수 있고, 임상 응용을 진행하기 쉽다고 한다.

일본 최대 제약회사인 다케다도 전세계에서는 17위에 그친다. 규모로는 미국의 Pfizer나 스위스의 Novartis 등 글로벌 제약회사보다 순위가 크게 뒤진다. 또한 신약 연구 개발 비용도 이들 업체의 절반에 불과한 수준이다. AI를 통해 연구개발 효율을 높이지 못하면 세계 경쟁에서 살아남지 못하는 상황에 처할 수 있다.

     -- 끝 --