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| (연합뉴스) |
제약사의 신약 개발을 돕는 ‘보조 무기’가 점차 다양해지고 있다. 신약 개발 전단계의 정확성과 효율성을 높일 것으로 기대되는 다양한 장치들이 제약 업계의 신약 개발 역량을 끌어올릴 수 있을지 주목된다.
27일 제약 업계에 따르면, 신약 개발을 위해서는 평균 10년의 기간과 1조2000억원의 비용이 필요하다. 이러한 기간과 비용을 인공지능(AI), 빅데이터, 3D 프린팅 등을 활용해 절감하고 효율성도 높이겠다는 게 제약사들의 목표다.
AI는 이미 몇 년 전부터 신약 개발 단계에서 활용도가 높아진 상태다. 한 개의 신약을 개발하기 위해서는 1만개 이상의 후보 물질을 검토해야 하는데, AI를 활용할 경우 한 번에 100만건 이상의 논문을 탐색할 수 있기 때문이다. 이를 통해 신약 개발 기간을 3~4년으로 줄이고, 비용 역시 기존의 절반 수준인 6000억원까지 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
대웅제약·보령제약·JW중외제약·휴온스 등은 이미 신약 개발에 AI를 활용하기 위해 바이오벤처와 손을 잡았다. 한미약품도 AI 신약 개발 기업 스탠다임과의 공동연구를 통해 AI를 기반으로 전임상 물질을 발굴해 T세포 타깃 항암제 후보물질을 도출하고 있다.
‘빅데이터’도 신약 개발을 돕는다. 이노엔(inno.N)은 국립암센터 암 빅 데이터 플랫폼 사업단 등과의 협업을 통해 ‘커넥트(CONNECT)’ 플랫폼을 활용할 계획이다.
커넥트 플랫폼은 국립암센터 등 11개 헬스케어 플랫폼 센터가 생산한 ‘암 임상 데이터’를 한 데 모은 다기관 임상 라이브러리 플랫폼으로, 유방암·갑상선암·난소암·폐암 등 총 10종의 암 임상 데이터들을 연구목적으로 활용할 수 있다.
회사 측은 현재 개발 중인 선택적 RET 저해제 계열 표적 항암 신약 ‘IN-A013’과 차세대 EGFR 저해제 계열 표적 항암 신약 ‘IN-A008’ 등에 해당 플랫폼을 적용할 예정이다.
회사 관계자는 “연구 정확도와 효율성을 높이기 위해 암 빅 데이터를 활용하게 됐다”면서 “빅 데이터를 통해 국내 환자들의 특성을 파악해 최적의 임상시험 설계가 가능할 뿐 아니라 새로운 암 관련 변이 유전자, 바이오마커를 발견하거나 이를 기반으로 한 항암제를 연구할 수 있을 것”이라고 내다봤다.
차세대 핵심 기술로 꼽히는 ‘3D 프린팅’ 기술도 신약 개발에 활용된다. 동아제약은 국내 최초로 3D 프린팅을 융합한 환자 맞춤 의약품 개발에 나선다. 이 회사는 최근 산업통상자원부가 주관하는 바이오산업 기술 개발사업 ‘3D 프린팅 기술 기반 맞춤형 의약품 개발’ 과제의 주관 기관으로 선정되기도 했다.
3D 프린팅 기술 기반 맞춤형 의약품 개발 과제는 의료기기 및 바이오 분야에서 활용 중인 3D 프린팅 기술을 경구용 의약품 제조에 적용하는 국내 첫 사례다. 회사 측은 이번 과제를 통해 개인 맞춤형 3D 프린팅 의약품을 제조하기 위한 원천기술을 확보해 나갈 계획이다.
동아제약 관계자는 “개인 맞춤형 의약품 제조 기술을 통해 환자 개인에게 맞는 의약품을 제공해 치료 효과를 높이고 부작용을 줄일 수 있을 것”이라며 “의약품뿐 아니라 건강기능식품·화장품 등 다양한 헬스케어 제품에도 기술을 적용해 나가겠다”고 말했다.
안상준 기자 ansang@viva100.com
