일본산업뉴스요약

신약 개발 비용, AI로 절반 가격
후지쓰∙교토대학 등 100개 기관, 내년에 실용화

후지쓰(富士通) 및 다케다(武田)약품공업, 교토대학 등 국내의 약 100개 기업 및 연구기관으로 구성된 연구 그룹은 다수의 인공지능(AI)를 조합시켜 신약 개발 효율을 높이는 기반 기술을 개발했다. 치료효과가 높으며 부작용이 적은 신약을 찾기가 쉬워진다. 신약 개발에 드는 비용을 절반으로 낮추고 개발 기간을 30% 줄일 수 있다고 한다. 2020년에는 실용화해 일본 기업의 경쟁력 향상으로 연결시킨다는 방침이다.

-- 일본의 경쟁력 향상 --
1개의 신약을 개발하기 위해서는 2,000억엔 이상의 비용과 약 13년의 기간이 소요된다고 한다. 질병에 관한 체내물질에 작용하는 신약 후보를 찾기 위해 세포 및 동물, 사람에게서 안전성 및 유효성을 조사하는 실험을 시행하기 때문이다. 이런 실험을 통해 신약을 찾아낸 과거의 성공률은 2만~3만분의 1이라고 하며 비용 및 기간은 해마다 늘어나고 있다.

신약 개발에 계산은 빠질 수 없다. 제약회사는 슈퍼 컴퓨터를 사용한 시뮬레이션(모의 실험) 등을 시행하고 있으나, 계산량이 방대해 예측 정밀도에는 한계가 있었다. AI를 사용하면 계산량이 줄어들어 신약 후보를 효율적으로 모색하거나 최적의 투여법을 찾기 쉬워진다.

‘LINC’이라는 약 100명에 의한 연구 그룹에는 후지쓰와 NEC, 히타치(日立)제작소 등의 IT기업과 다케다약품 및 다이니혼스미토모제약(大日本住友製薬) 등의 제약 기업이 참가했다. 소프트웨어의 용도마다 개별로 팀을 구성해 2017년부터 신약 개발용의 AI 개발을 비롯해 지금까지 수 십 종류의 소프트웨어를 만들었다.

예를 들어 미즈호정보총연(みずほ情報總硏) 및 도레이가 중심이 되어 질병과 관련된 단백질의 구조 등을 예측하는 AI를 개발. 도레이와 소프트웨어 개발의 크로스어빌리티(도쿄) 등은 분말 및 정제(錠劑)와 같은 약의 투여 방법을 결정하는데 사용하는 AI를 만들었다. 후지쓰와 에자이 자회사인 EA파머(도쿄)는 심장으로의 독성 등을 높은 정밀도로 예측하는 AI를 개발했다.

AI로 신약 후보의 범위를 좁혀감으로써 기초연구의 수고를 줄인다. 동물실험까지 진행될 확률은 6배 높아지며 기간도 절반 이하가 된다. 또한 화합물의 독성을 AI로 예측함으로써 동물 실험 및 임상시험에 의한 간장이나 심장 등으로의 영향으로 개발이 중단이 되는 리스크가 줄어든다.

이런 AI를 조합시킴으로써 성공 확률은 10배로 높아진다. 연구 기간은 9년~9년반으로 줄어들어 개발 비용은 절반으로 줄어들 수 있을 것으로 보고 있다.

앞으로는 2020년 9월까지 임상시험의 실시 방법을 결정하는 소프트웨어 등을 만들어 총 약 40종의 AI를 개발한다. 그 후에는 IT기업이 판매하는 것 외에도 각 제약회사가 자사용으로 개량해 신약 개발에 이용한다.

세계의 대형 제약회사에서도 AI를 신약 개발에 이용하는 활동을 추진하고 있다. 연구 그룹을 이끌고 있는 교토대학의 오쿠노(奥野) 교수는 “유럽과 미국의 대형 제약회사는 AI 개발을 각 사에서 개별적으로 추진하고 있다”라고 말한다. 각 사가 개별적으로 AI 벤처와 연대하는 사례는 있으나, 다수의 기업이 협력해 신약 개발의 각 공정의 AI소프트웨어를 어느 정도 갖추는 것은 드문 경우라고 한다.

최근, 일본의 제약회사는 항체의약 등 바이오 의약품으로의 대응에 뒤처졌다. 의약품과 의료기기를 합친 무역 적자 금액은 약 3조엔이나 된다. AI를 구사해 각 사의 신약 개발의 효율이 높아진다면 일본의 경쟁력도 향상될 것이다.

신약 개발 비용의 팽창은 신약의 가격의 상승으로도 이어진다. 오노(小野) 약품공업의 암 면역약인 ‘옵티보’의 약값으로 당초 연 3,500만엔을 책정하는 등 재정 부담이 문제가 되고 있다. 신약 개발 효율이 높아진다면 부담을 낮추는데 도움이 될 것이다.

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