[칼럼] 인공지능으로 치매 신약을 개발하다
[칼럼] 인공지능으로 치매 신약을 개발하다
  • 양현덕 발행인
  • 승인 2020.07.31 08:36
  • 댓글 1
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하나의 새로운 약을 개발하기 위해서는 후보약물의 선택, 세포실험, 동물실험, 그리고 1상부터 3상까지의 임상시험을 거쳐야 한다.

일반적으로, 임상시험 1상 단계에 진입한 후보물질의 13.8%가 최종 3상까지 성공적으로 마치고 승인을 받게 된다. 하지만, 이 과정까지는 3조원에 이르는 막대한 비용과 15년이라는 긴 시간이 소요된다.

현재 사용하고 있는 알츠하이머 치매약은 증상만 경감시켜줄 뿐, 병의 원인을 치료하는 약은 없다. 그래서, 알츠하이머병을 근본적으로 치료할 수 있는 신약 개발이 매우 간절한 상황이다.

미국국립보건원이 운영하는 임상시험정보사이트(clinicaltrials.gov)에 등록된 알츠하이머 치료제 개발을 임상시험 현황을 보면, 현재 121개의 신약 후보물질을 대상으로 136개의 임상시험이 진행되고 있다. 하지만, 지난 10여 년간 어느 것도 최종 관문을 통과하지 못했다는 점을 고려하면 신약 개발 성공을 기대하기는 매우 어려운 상황이다.

최근, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술의 발달로 신약 개발에 대변혁이 일고 있다. 신약 개발에 AI를 활용하면 개발 비용과 기간을 1/5로 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다. 그만큼 신약 개발을 앞당길 수 있다는 희망을 가지고 관련 연구가 한창 진행 중이다.

AI가 신약 개발 연구에 어떻게 응용되고 있는 지에 대하여 알아보면, 먼저 특정 질환에 효과를 보일 만한 후보물질을 선택하는 것이다. AI는 수백만 개의 화학물질에 대한 대량의 정보를 고속으로 가상검색(virtual screening)하여 치료 후보물질을 찾아내거나 새로운 물질을 합성하는 데 활용된다.

다음 단계는 후보물질의 약물학적 특성을 고려하여 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 과정이다. 이러한 화학변형 과정에도 AI가 활용되며, 이 과정을 거친 후보물질은 세포실험, 동물실험, 임상시험 단계를 거쳐 효능을 검증 받게 된다. AI는 임상시험에서 적절한 대상 환자를 선정하는 과정에서도 활용되며 임상시험의 성공 가능성을 높여준다.

알츠하이머병 치료제 개발이 실패를 거듭하고 있기 현실에서, AI의 역할이 기대되는 이유이다. 다행히, AI를 활용한 신약 개발 연구가 알츠하이머병 연구에도 시도되고 있으며, 알츠하이머병 치료제 후보물질 발굴에 매우 유용하다는 것이 입증되었다.

AI의 활용 범위가 후보물질 발굴을 넘어, 신약 개발 전 과정에 걸쳐 적용되어 치료제 개발 비용과 시간을 줄여 치매 신약 성공 가능성을 높여줄 것으로 기대한다.

 

참고 문헌

Mak KK, Pichika MR. Artificial intelligence in drug development: present status and future prospects. Drug Discovery Today. 2019 Mar;24(3):773-780. DOI: 10.1016/j.drudis.2018.11.014.

Carpenter KA, Huang X. Machine Learning-based Virtual Screening and Its Applications to Alzheimer's Drug Discovery: A Review. Curr Pharm Des. 2018;24(28):3347-3358. doi:10.2174/1381612824666180607124038

Unlearn.AI enhances Alzheimer’s drug through machine learning
https://www.clinicaltrialsarena.com/news/unlearn-ai-enhances-alzheimers-drug-through-machine-learning/


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곽용태 2020-07-31 09:52:55
약물 개발 기간이 줄어 든다니 좋기는 한데, 점점 인간의 역할이 없어진다고 생각하니 씁쓸하기도 하네요. 암튼 좋은 약이 빨리 나왔으면 좋겠습니다.