대웅제약(대표 전승호∙이창재)은 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고, 이를 재료로 신약후보물질을 발굴해내는(Drug Discovery) 독자적 ‘AI 신약개발 시스템’까지 구축했다고 19일 밝혔다. 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발(Drug Development) 전주기로 AI 활용을 확대할 계획이란 설명이다.
대웅제약은 이 같은 DB와 신약개발 시스템을 결합해 비만과 당뇨, 항암제 분야에서 주목할 만한 연구 성과를 내고 있다고 강조했다. 예컨대 비만과 당뇨질환 치료제 개발을 위해 자체 AI 시스템으로 두 가지 표적 단백질에 동시에 작용하는 ‘활성물질’을 발굴하고 최적화 단계에 돌입시키는 데 단 두 달이 걸렸다. 대웅제약은 “연구원들이 1년 넘게 고민하던 난제를 AI를 통해 해결한 사례”라고 설명했다.
또 AI 시스템을 활용해 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고, 최적화를 통해 특허까지 가능한 ‘선도물질’을 확보하는 데 단 6개월이 걸렸는데, 기존 방식으로 진행했을 경우 최소 1~2년 소요될 프로젝트였다는 것이다. 고비용, 저효율이라는 신약개발의 난제를 해결하고자 지난 2년간 ‘AI 신약개발 시스템’ 구축에 몰입한 결과가 가시화되고 있다.
한국보건산업진흥원 자료에 따르면, 신약개발은 평균 15년이 걸리고 통상 1만여 개 후보물질 중 단 1개만이 성공한다. 연구자들이 처음 신약후보물질을 찾는데 평균 5년이 걸리고 임상시험에 들어가는 후보물질을 추리는 데 2년이 더 걸린다. 여기서 의미 있는 물질 1개를 발견하고자 임상 1상, 2상, 3상을 거치는데 6년이 추가로 걸린다. 글로벌 진출을 위해 미국 FDA 승인을 받으려면 또 2년이 걸린다. 이 긴 15년의 과정 역시 최상의 시나리오로 가정했을 때 이야기다.
식품의약품안전평가원이 지난해 11월 발간한 ‘식의약 R&D 이슈 보고서’도, 미국의 경우를 전제로 신약개발 기간 15년, 개발비용 2~3조원을 상정하고 있다. AI 기술을 적용할 경우 개발 기간은 7년, 비용은 약 6000억원으로 절감할 수 있는 것으로 이 자료는 분석했다.