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글로벌 제약·바이오 업계가 AI에 주목하는 이유는, AI가 방대한 화합물 정보와 질병 관련 단백질 구조 등 빅데이터(대용량 정보)를 학습해 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 후보물질을 찾아낼릴게임 정보
수 있기 때문이다. 한국보건산업진흥원에 따르면 AI 신약 개발 글로벌 시장은 2023년 9억270만 달러(한화 1조2651억원)에서 2028년에는 28억9360만 달러(4조553억원)로 성장할 전망이다.
◇구글·엔비디아 뛰어든 AI 신약 개발
4일 정치권에 따르면, 국회 보건복지위원회는 최근 보건복지부와 과학기술정보통신신천지
부가 함께 마련한 AI 신약 개발 관련 추가경정예산안을 의결했다. 이번 예산안에는 ‘AI 전임상·임상 모델개발’과 ‘AI 모델을 활용한 항체 바이오베터 개발·실증’ 사업이 포함됐다.
우선 K-AI 전임상 모델개발 사업에는 21억8400만원이 신규 편성됐다. 후보물질 발굴에서 임상시험으로 이어지는 과정을 AI로 설계·지원하는 플랫폼과 기술을릴게임먹튀검증 방법
개발하는 것이 골자다. 정부는 올해부터 2029년까지 총 495억 원을 투입할 계획이다.
또 다른 신규 사업인 항체 바이오베터 개발·실증에는 33억원이 편성됐다. 바이오베터는 기존 바이오 의약품의 약효나 투여 편의성을 개선한 신약으로, 이중 항체 기술을 접목한 후보물질 발굴과 임상시험 실증이 핵심이다. 이 사업은 2027년까지 총 404대동스틸 주식
억 원 규모로 추진된다.
보건복지부 AI 신약 개발 실증사업 현황./국회예산정책처
정부가 이 같은 지원 정책을 내놓은 배경에는 최근 글로벌 시장에서 조(兆) 단위 투자가 잇따르고 있는 AI 신약 개발 열풍이 있다. 스카이뉴팜 주식
특히 구글, 아마존, 엔비디아 등 글로벌 IT(정보기술) 공룡들이 AI 신약 개발 분야에 통 큰 투자를 단행하면서 산업이 빠르게 성장하고 있다.
구글 모회사 알파벳의 AI 신약 개발 기업인 아이소모픽랩스(Isomorphic Labs)는 지난해 미국 제약사 일라이 릴리와 2조4000억원, 스위스 노바티스와 1조7000억원 규모의 신약 공동 개발 계약을 맺었다. AI 신약 개발 기업 미국 리커전 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)는 영국 AI 신약 개발사 엑센시아(Exscientia)를 약 1조원에 사들였다.
◇국내 AI 신약 개발, 성과는 아직
반면 국내 AI 신약 개발 산업은 아직 초기 단계에 있다. 현재까지 AI 플랫폼으로 찾아 임상시험에 진입한 신약 후보물질은 10개 남짓으로 파악된다. 대부분 1상 단계에 머물러 있으며, 2상을 마친 건 국소 흉터 치료제 ‘INV-001′를 개발 중인 이노보테라퓨틱스가 유일하다.
그마저도 대부분 적자를 기록 중이다. 개발 속도가 가장 빠른 이노보테라퓨틱스는 지난해 약 130억원의 적자를 냈고, 국내 AI 신약 개발 기업 가운데 가장 먼저 임상시험에 진입한 파로스아이바이오도 지난해 약 126억원의 손실을 냈다. 첫 해외 투자를 받아 주목받은 스탠다임은 최근 구조조정을 통해 임직원을 80명에서 27명으로 줄였다.
그래픽=손민균
AI가 찾은 후보물질이 실제 상용화된 사례는 아직 없다. 기대와 달리 실패 사례도 많이 나온다. AI가 주로 신약 개발의 임상시험 이전 단계에만 활용되고 있기 때문이다.
신약이 나오려면 먼저 후보물질을 찾고 전임상을 거쳐 안전성을 확인해야 한다. 그 뒤에 사람을 대상으로 한 임상시험을 통해 효과를 입증하고, 보건당국의 허가를 받는다. 이 과정만 통상 10~15년 걸린다.
AI가 이를 절반으로 줄여줄 수 있다고 하지만, 아직 AI 신약 개발 기술은 초기 후보물질 발굴 단계에 해당하는 몇 년 정도만 도와주는 수준이다. 한 AI 신약 개발 업체 관계자는 “후보물질을 빨리 찾는 데는 AI가 큰 역할을 할 수 있지만, 실제 임상시험과 허가 절차는 여전히 시간이 많이 걸리는 병목 구간”이라며 “AI가 발굴 단계에서 그치는 게 아니라, 이후 본 임상시험에서도 역할을 할 수 있는 기술 고도화가 필요하다”고 말했다.
특히 신약개발에 AI를 쓰려면 데이터를 줘야 하는데 근본적인 한계가 있다. 신약 개발에서 임상 2상 이후 실제 환자 데이터가 핵심 자원이다. 하지만 한국은 병원의 임상시험 데이터에 대한 접근성이 낮고, 환자 임상시험 수치는 민감한 개인정보에 해당돼 활용이 어렵다.
김용우 한국보건산업진흥원 제약바이오산업단장은 “기업들이 기술력을 입증하려면 병원 데이터를 더 많이 활용할 수 있는 환경이 마련돼야 하는데, 아직 국내는 부족한 상황”이라며, “이번 정부의 AI 신약 개발 지원이 초기 후보물질 발굴을 넘어 본격 임상과 상용화 단계까지 확대돼, 기업들의 데이터 접근성 확대와 후속 연구개발 역량 강화로 이어지기를 기대한다”고 말했다.
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