AI 우선 약물 발견: 로봇이 과학자들이 신약을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니까?

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  퀀텀런 예측
• 2022 년 8 월 22 일

인사이트 요약

전통적인 약물 개발의 높은 비용과 실패율로 인해 제약회사는 연구 효율성을 높이고 비용을 낮추기 위해 인공지능(AI) 기술에 투자하게 되었습니다. AI는 새로운 약물 표적을 신속하게 식별하고 맞춤형 치료를 지원함으로써 업계를 변화시키고 있습니다. AI를 향한 이러한 변화는 화학자의 직업 요구 사항 변화부터 AI의 지적 재산권에 대한 논쟁 촉발에 이르기까지 제약 환경을 재편하고 있습니다.

AI 우선 약물 발견 컨텍스트

일반적인 약물 개발 프로젝트에는 2.6억 달러가 소요됩니다. 9개의 후보 치료법 중 10개가 규제 승인에 도달하지 못하기 때문에 과학자들에게 압력이 높습니다. 이에 제약회사들은 2020년대에 AI 플랫폼에 공격적으로 투자하여 연구 효율성을 높이고 비용을 절감하고 있습니다. 

기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 기술이 신약 개발에 사용됩니다. ML은 과학 문헌, 임상 시험 및 환자 기록을 비롯한 다양한 출처의 데이터를 분석합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 새로운 약물 표적을 제안하거나 보다 효과적인 치료법을 개발할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 언어 기반 예측 모델인 NLP는 기존 약물이 개발될 수 있는 새로운 방법을 강조할 수 있는 과학 문헌에서 데이터를 마이닝하는 데 사용됩니다. 마지막으로 컴퓨터 비전은 세포와 조직의 이미지를 분석하여 질병과 관련된 변화를 식별할 수 있습니다.

AI를 사용하여 신약을 개발하는 제약 회사의 예로는 면역항암제를 광범위하게 연구할 수 있는 ML 시스템인 IBM Watson을 활용하는 화이자(Pfizer)가 있습니다. 한편, 프랑스에 본사를 둔 사노피는 영국 스타트업 엑시엔티아(Exscientia)와 협력하여 대사 질환 치료제를 찾는 AI 플랫폼을 만들었습니다. 스위스 기업 로슈(Roche)의 자회사 제넨텍(Genentech)은 미국 GNS 헬스케어의 AI 시스템을 활용해 암 치료제 연구를 주도하고 있다. 중국에서는 생명공학 스타트업인 Meta Pharmaceuticals가 AI를 사용한 자가면역 질환 치료제 개발을 위해 15만 달러의 시드 펀딩을 확보했습니다. 이 회사는 또 다른 AI 지원 약물 발견 회사인 Xtalpi에 의해 인큐베이션되었습니다.

파괴적 영향

아마도 AI 우선 신약 발견의 가장 실용적인 적용은 렘데시비르(Remdesivir)라는 항바이러스제인 코로나19에 대한 최초의 치료제 개발일 것입니다. 이 약물은 처음에 캘리포니아의 생명공학 회사인 길리어드 사이언스(Gilead Sciences)의 연구원들에 의해 AI를 사용하여 바이러스에 대한 가능한 치료법으로 확인되었습니다. 회사는 알고리즘을 사용하여 공개적으로 사용 가능한 모든 DNA 서열에 대한 정보가 포함된 GenBank 데이터베이스의 데이터를 분석했습니다.

이 알고리즘은 길리어드 사이언스(Gilead Sciences)가 실험실 접시에서 코로나19 바이러스에 대해 합성하고 테스트한 두 가지 가능한 후보를 식별했습니다. 두 후보 모두 바이러스에 효과적인 것으로 밝혀졌습니다. 그런 다음 이들 후보 중 하나가 동물과 인간을 대상으로 추가 개발 및 테스트를 위해 선택되었습니다. 렘데시비르는 궁극적으로 안전하고 효과적인 것으로 밝혀졌으며 미국 식품의약국(FDA)의 사용 승인을 받았습니다.

이후 기업과 기관은 AI 시스템을 활용해 더 많은 코로나19 치료법을 찾기 위해 협력해 왔다. 2021년에는 10개 회사가 함께 뭉쳐 IMPECCABLE(더 나은 리드 평가를 통한 코로나 치료를 위한 통합 모델링 파이프라인)을 만들었습니다. 이러한 조직에는 Rutgers University, University College London, 미국 에너지부, Leibniz 슈퍼컴퓨팅 센터 및 NVIDIA Corporation이 포함됩니다.

이 프로젝트는 잠재적인 코로나19 약물 후보의 스크리닝을 현재 방법보다 50,000배 빠르게 추적할 것을 약속하는 AI 시뮬레이션 파이프라인입니다. IMPECCABLE은 다양한 데이터 처리, 물리 기반 모델링 및 시뮬레이션, ML 기술을 결합하여 데이터의 패턴을 사용하여 예측 모델을 구축하는 AI를 만듭니다. 과학자들이 신중하게 생각하고 지식을 바탕으로 분자를 개발해야 하는 일반적인 방법과 달리, 이 파이프라인을 통해 연구자들은 엄청난 수의 화학물질을 자동으로 스크리닝하여 유력한 ​​후보 물질을 찾을 확률을 획기적으로 높일 수 있습니다.

AI 우선 약물 발견의 의미

AI 우선 약물 발견 방법론의 업계 채택에 대한 광범위한 의미는 다음을 포함할 수 있습니다. 

• AI 플랫폼은 전통적으로 경력 초기 화학자가 처리했던 작업을 가정하므로 이러한 전문가는 새로운 기술을 습득하거나 경력 경로를 전환해야 합니다.
• 광범위한 유전, 질병 및 치료 데이터를 조사하고 치료법 개발을 가속화하기 위해 로봇 과학자를 고용하는 대형 제약회사.
• AI 지원 약물 발견을 위한 생명공학 스타트업과 기존 제약회사 간의 파트너십이 급증하여 의료 기관에서 더 많은 투자를 유치합니다.
• 독특한 생물학적 특성을 가진 개인, 특히 흔하지 않은 자가면역 질환이 있는 개인을 위한 맞춤형 의료 치료를 촉진합니다.
• 신약 발견에 대한 AI의 지적 재산권과 제약 부문의 AI 관련 오류에 대한 책임에 대한 규제 논의가 강화되었습니다.
• 의료 산업에서는 의약품 개발 비용이 크게 절감되어 소비자에게 보다 저렴한 의약품 가격을 제공할 수 있습니다.
• 전통적인 제약 지식보다 데이터 과학 및 AI 전문 지식에 중점을 두면서 제약 부문의 고용 역학이 변화하고 있습니다.
• 특히 개발도상국에서 더 빠르고 효율적인 약물 발견 프로세스로 인해 전 세계 건강 결과가 개선될 가능성이 있습니다.
• 정부는 AI가 발견한 약물에 대한 공평한 접근을 보장하고 독점을 방지하며 더 넓은 건강 혜택을 육성하기 위한 정책을 제정할 가능성이 있습니다.
• AI 기반 신약 발견으로 인해 환경에 미치는 영향이 줄어들면서 자원 집약적인 실험실 실험 및 시험의 필요성이 줄어듭니다.

고려해야 할 질문

• AI 우선 약물 발견이 의료 서비스를 어떻게 바꿀 것이라고 생각하십니까?
• 정부는 AI 우선 약물 개발, 특히 가격 및 접근성을 규제하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?