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인공지능(AI), 신약개발 R&D 전 과정 시간·비용 절감

국내 스타트업, 신약개발 초기 단계 비즈니스 집중

[산업일보]
바야흐로, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 시대다. 다양한 산업 분야에서 인공지능과의 융합이 이뤄지고 있는 가운데, 신약개발에도 인공지능이 활용되고 있다.

KDB미래전략연구소의 ‘AI를 신약개발에 적용하는 국내 스타트업들’ 보고서에 따르면, 국내외 제약사에서 R&D 생산성 향상을 목적으로 인공지능 기술을 신약개발에 적용하는 데 많은 관심을 보이고 있다.

Insilico Medicine의 경우, 신경망에 기반한 GENTRL 시스템을 개발해 새로운 후보물질 도출부터 in Vitro Assay까지 46일 만에 진행한 사례가 있으며, 기존에는 유방암 임상시험 환자를 한 달에 3.5명 모집했지만, IBM의 인공지능 시스템으로 한 달에 6.3명을 모집한 사례도 있다.

인공지능(AI), 신약개발 R&D 전 과정 시간·비용 절감

이처럼 인공지능을 활용하면 연구개발, 환자 모집, 연구결과 정리 등 신약개발의 전 과정에서 제약사의 시간과 비용을 절감시키고 생산성을 향상시킬 수 있다.

신약개발 과정 중 인공지능이 가장 각광받는 분야는 문헌 정보 수집과 후보물질 발굴 분야다. 신약의 구조 활성 관계 또는 컴퓨터를 이용한 분자 약물 설계 기반의 후보물질 발굴 기술은 과거부터 인공지능 적용이 최우선적으로 고려됐다.

최근에는 약물 설계, 전임상 실험 설계, 임상 설계, 임상 환자 모집, 데이터 공개 등 신약개발 전 과정에서 인공지능을 적용한 다양한 비즈니스 모델들이 도입되고 있으며, 인공지능으로 신약을 개발하는 스타트업이 전 세계적으로 증가하고 있다.

보고서에 의하면, 신약개발을 위해 인공지능을 활용하는 전 세계 스타트업은 약 220여 개다. 이 중 국내에 있는 인공지능 신약개발 스타트업은 신약개발 초기 단계의 역할을 수행하는 곳이 대부분이다.

기존 유전자 분석 사업을 영위하던 기업이 바이오마커 발굴 분야로 사업을 확장하거나, 생물정보학 및 IT 기술 기반의 새로운 후보물질 발굴 또는 정보 수집 및 통합 모델로 창업하는 경우가 많다. 그러나, 해외 스타트업과 비교하면 국내 스타트업의 비즈니스 모델은 단조로운 상황이다.

이와 관련해 보고서는 ‘인공지능 신약개발 스타트업에 대한 국내 투자는 2017년까지 투자 기업이 적고, 총 투자금액도 500억 원 미만이었다’고 밝혔다. 그러나 이후부터는 2018년 총 투자금액 422억 원, 2019년 756억 원, 2020년 1천355억 원을 기록, 큰 폭으로 투자가 증가한 것으로 나타났다.

‘올해 5월까지 투자금액은 1천3억 원으로 증가세가 유지되고 있다’고 전한 보고서는 ‘많은 스타트업이 창업하고 일부는 상장하는 등 국내 기업들의 성장이 이어질 것’이라고 전망했다.
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