개 요

□ 인공지능은 신약개발에 대한 접근방식을 근본적으로 변화시키며 신약개발 가속화, 효율적 임상시험, 환자 맞춤형 치료법 제공,

    신속한 규제승인 등 혁신을 주도하고 있음

❍ 높은 성공률의 최적화된 제약개발 달성을 위한 후보물질 발굴을 위해서는 단백질 3차원 구조를 예측하고 설계하는

   인공지능 접목이 필수적인 시대가 도래

※ 2012년 딥러닝 기반의 ‘AlexNet’이 개발되면서 의료, 화학, 바이오 분야에 적용을 시작으로 2016년부터 AI 신약개발

스타트업 등장. 구글 딥마인드의 2018년 AlphaFold의 발표 이후 AI 기반 신약개발의 산업 영역에 급속도로 확장됨

□ 현재 제약･바이오 업계는 고가치 자산에 대한 특허권 대거 만료*, 임상시험의 성공률 감소와 다수의 후보물질 파이프라인 보유에

     따른 개발비용 증가로 인한 수익성이 악화되고 있음
 

* 알레르기 치료제 졸레어와 골다공증 치료제 프롤리아(’25년 예정), 면역항암제 키트루다와 항암제 옵디보 및 자궁경부암 백신
   가다실(’28년), 다발성골수종 치료제 잘렉스(’29년) 등

❍ 이에 제약·바이오 분야 R&D 생산성 개선의 필요성이 높아지고 있으며 이를 돌파하기 위해서는 AI를 활용한 혁신 신약개발이

    주요 해결책이 될 수 있을 것

※ 생성형 AI를 접목한 제약개발 기술을 통해 연간 600억 달러에서 1,100억 달러 수준의 가치 창출 기대(MGI, ’24.1.)

❍ 인공지능 및 디지털 기술을 활용한 표적발견의 최적화는 AI기반 약물발견 적용, 초기단계 R&D 데이터 활용*, 신규 치료분야

    및 모달리티 모색 등의 효율성을 대폭 증가시킬 것으로 기대

* 초기 단계 양질의 후보물질 양 증가, 조기에 안정성 및 효능을 파악해 진행/중단 의사결정 가능,

   임상시험 참가자의 디지털 트윈으로 대조군 시뮬레이션 가능

국내･외 주요기업 현황 분석

□ 해외의 빅테크 기업들은 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석 기술을 활용하여 신약개발에 직접 참여하는 경향이 강하며,

    글로벌 빅파마는 빅테크 기업과 오픈이노베이션 등의 전략을 통해 생성형 AI 신약개발 플랫폼 사업을 확장 중

❍ 대표적으로 엔비디아 생성형 AI 플랫폼인 '바이오니모(BioNeMo)'에 리커전파마슈티컬스의 AI 모델을 통합하였으며,

    이를 통해 신약개발 파운드리 사업까지 협업의 범위를 확장함

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