신약개발 성공률↑…제약·바이오업계 'AI·데이터' 활용 확대

국내외 제약·바이오 기업들이 신약 개발 전 과정에 데이터 기반 연구 체계를 적용하며 연구개발(R&D) 방식을 바꾸고 있다. [사진=연합뉴스]

국내외 제약·바이오 기업들이 신약 개발 전 과정에 데이터 기반 연구 체계를 적용하며 연구개발(R&D) 방식을 바꾸고 있다. 과거 연구 보조 역할에 머물렀던 인공지능(AI)은 이제 환자 유래 생체 정보 분석과 시뮬레이션 영역까지 활용 범위가 넓어졌다. 신약 후보물질 발굴부터 임상 성공 가능성 예측까지 데이터 활용이 늘면서 연구개발 경쟁의 기준도 달라지는 모습이다.

신약 개발 과정서 AI 활용…데이터 핵심 자산

10일 업계에 따르면 최근 비임상 연구 분야에서는 암 오가노이드와 AI를 결합한 연구가 진행되고 있다. 암 오가노이드는 환자의 조직이나 세포를 활용해 실제 인체 환경과 유사하게 구현한 3차원 세포 모델이다. 기존 평면 세포 실험이나 동물 모델보다 인체 반응을 정밀하게 확인할 수 있어 신약 개발 과정에서 활용도가 높아지고 있다.

동물실험을 줄이고 대체 시험법을 확대하려는 글로벌 규제 기조도 이 같은 변화를 뒷받침하고 있다. 업계에서는 환자 맞춤형 치료제 개발과 임상 성공률 향상을 위해 인체 유래 데이터를 활용한 연구가 늘어날 것으로 보고 있다.

신약 개발 과정에서 AI 활용도 늘고 있다. 일반적으로 후보물질 발굴부터 임상시험 진입까지는 오랜 시간과 많은 비용이 필요하다. AI는 방대한 생물학·화학 데이터를 분석해 후보물질 탐색 범위를 좁히고 실패 가능성이 높은 물질을 조기에 걸러내는 역할을 한다.

엔지켐생명과학은 종양 미세환경을 체외에서 구현한 뒤 AI를 활용해 약물 반응성과 독성을 분석하는 연구를 진행하고 있다. 항체-약물 접합체(ADC)와 단백질 분해 유도 기술(PROTAC) 등 차세대 치료제 후보물질의 환자군별 반응 예측에도 해당 기술을 적용하고 있다.

외부 기술과의 협력도 이어지고 있다. 부광약품은 임상시험수탁기관(CRO) 드림씨아이에스, 아마존웹서비스(AWS)와 협력 체계를 구축하고 비임상 연구부터 인허가 단계까지 이어지는 개발 과정의 효율성을 높인다는 계획이다.

방대한 생물학·화학 데이터를 확보하고 이를 연구에 활용할 수 있는 자체 플랫폼 보유 여부도 기업 경쟁력의 중요한 요소가 되고 있다.

JW중외제약은 AI 기반 신약 개발 플랫폼 '제이웨이브(JWave)'를 활용해 후보물질 탐색과 최적화 과정을 수행하고 있다. 축적된 화합물 데이터와 질환 모델 정보를 기반으로 연구를 진행하고 있으며, 최근 대사질환 치료제 관련 과제가 국가 연구개발 사업에 선정됐다.

정부 지원과 연계한 연구 인프라 구축도 이어지고 있다. 프레스티지바이오파마IDC는 보건복지부의 첨단바이오 융합 인재 양성 사업을 통해 유전체와 임상 데이터 분석 역량을 갖춘 전문 인력 확보에 나서고 있다.

글로벌 협력 확대…R&D 리스크 분산 전략 강화

글로벌 시장을 겨냥한 기업들은 자체 데이터 역량을 강화하는 동시에 외부 기관과의 협력을 늘리고 있다.

셀트리온은 생물정보학(BI) 기술과 AI 알고리즘을 결합해 표적 후보물질 발굴과 최적화 과정을 진행하고 있다. 연구개발 비용 부담을 줄이기 위해 데이터 분석 역량을 강화하는 한편 외부 전문기관과의 협력도 확대하고 있다.

글로벌 제약사 사노피는 카카오헬스케어와 함께 의료 데이터 기반 연합학습 AI 모델 개발에 착수했다. 개별 의료기관의 환자 정보를 외부로 반출하지 않고도 학습이 가능한 구조를 활용해 천식과 파브리병 등 희귀질환의 조기 진단 및 맞춤형 치료 기술 개발에 나설 계획이다.

제약업계 관계자는 "실험 수행 능력보다 생체 데이터를 얼마나 정밀하게 분석하고 활용하느냐가 연구개발 성과를 좌우한다"며 "데이터 기반 연구 체계는 기업 경쟁력을 결정하는 요소가 되고 있다"고 말했다.

[폴리뉴스 김진우 기자]