신약 개발 성공 확률 1% 미만...AI로 돌파구 찾는다!

[앵커]
신약 개발은 보통 10년 넘는 오랜 기간과 수조 원에 달하는 비용이 들지만, 성공 확률은 극히 낮습니다.

이 같은 리스크를 인공지능을 활용해 극복하면서 돌파구를 찾는 바이오 기업들이 속속 늘고 있습니다.

이성규 기잡니다.

[기자]
초기 증상이 거의 없어 조기 발견이 어렵고 치료도 까다로운 췌장암.

기존 췌장암 치료제는 대부분 암세포 자체를 공격하는 방식이었습니다.

그런데 국내 한 바이오 기업은 암세포가 아니라 약물 전달을 가로막는 세포 장벽에 주목했습니다.

[최진호 / 단국대 의대 석좌교수 : 외부의 세포 기질들이 있는데, 그게 암이 생긴 주위에는 항암제가 공격하면 계속해서 거기에 단단한 기질이 생겨서 약이 더는 침투하지 못하게 그래서 화학 항암제도 안 듣고 표적치료제도 안 듣고 면역치료제도 안 듣고 이렇게 된 것이죠.]

[기자]
이런 새로운 접근 방식은 방대한 의료 데이터로 훈련한 인공지능으로 약물과 암세포의 상호작용을 분석해 도출됐습니다.

[진근우 / H 바이오 기업 공동대표 : 저희가 연구한 방대한 전임상 데이터를 AI를 통해서 학습시키고 그리고 AI를 통해 분석해서 기존의 학설과는 조금 다른 새로운 발견들을 할 수 있었는데요.]

[기자]
희귀·난치성 치료제를 개발하는 또 다른 국내 바이오 기업입니다.

이 회사는 치료 물질을 발굴하기 위해 인공지능을 도입했습니다.

화합물 데이터와 질환 정보를 학습시킨 인공지능으로 치료 물질들의 분자 구조와 반응 가능성을 예측해 우선순위를 정했습니다.

[남기엽 / P 바이오기업 신약개발 총괄사장 : 표적 발굴부터 후보 물질 탐색까지 신약 개발 전 구간에 활용 가능한 프로그램입니다. 질환과 표적 단백질과의 상관관계를 규명해 새로운 표적 단백질을 발굴하고 새로운 적응증을 제안하는 프로그램입니다.]

[기자]
전 세계적으로 인공지능에 바탕을 둔 신약개발 시장은 매년 30% 이상 성장해 오는 2030년엔 100억 달러, 약 13조 원을 넘어설 전망입니다.

양질의 의료 데이터로 무장한 인공지능이 신약 개발 기간과 비용을 대폭 줄이고 성공 확률을 높이는 새로운 돌파구가 되고 있습니다.

YTN 사이언스 이성규입니다.


영상편집 : 황유민


YTN 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)