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신약 개발에 투입되는 막대한 연구 비용과 긴 연구 기간.
전통적 연구 방법의 한계를 극복할 인공 지능 기술!
효율적인 신약 개발을 위한 인공 지능의 역할과 활용을 알아본다
■ 김선 / 서울대학교 컴퓨터공학과 교수
서울대학교 생물정보연구소 소장
목암생명과학연구소 소장
전) 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 추진위원
전) 미국 인디애나대학교 컴퓨터정보학과 학과장
전) 미국 듀퐁중앙연구소 선임 연구원
YTN 사이언스 배경호 ([email protected])
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“인공지능(AI) 기술을 활용한 신약 개발 열풍!” 대웅제약의 AI …
‘AI’는 사람이 할 수 있는 사고, 학습, 추론 등의 행동을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 프로그램으로 실현한 기술을 뜻합니다. 이러한 AI의 특성을 이용한 ‘ …
Source: newsroom.daewoong.co.kr
Date Published: 6/20/2021
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AI를 이용한 똑똑한 신약 개발 – Deloitte
딜로이트는 신약 개발에 AI를 사용하는 기업이. 노력을 기울이고 있는 다섯 가지 핵심 과제를 파악했다. 표적으로 삼는 질병의 신약 후보를 찾는 일은.
Source: www2.deloitte.com
Date Published: 11/30/2021
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AI 신약개발 지원센터 – 한국제약바이오협회
AI 신약개발 지원센터. 설립 목적. 인공지능 활용기술 지원, 전문인력 양성, 조사연구 …
Source: www.kpbma.or.kr
Date Published: 4/14/2022
View: 778
AI가 만든 신약 등장하나 – 메디칼업저버
[메디칼업저버 양영구 기자] 인공지능(AI)이 설계한 신약이 세상에 등장할 수 있을지 관심이 모인다. 주인공은 미국 AI 신약개발 기업 슈뢰딩거다.Source: www.monews.co.kr
Date Published: 11/14/2021
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[KISTI과학향기]’신약개발 AI’, 우리에게 약일까, 독일까? – 전자신문
일본의 스미모토 제약과 협력해 이뤄낸 성과는, AI 설계 물질로서 임상시험에 진입하는 데 성공한 최초 사례였다. 엑사이언티아에 따르면 임상시험에 …
Source: www.etnews.com
Date Published: 3/21/2021
View: 9932
신약개발 속도 높이는 AI 기술 – Sciencetimes – 사이언스타임즈
신약개발 분야에서 AI 기술은 많은 시간이 소요되는 신약후보물질 탐색, 임상 데이터 분석 등에 접목되고 있다. 신약 개발을 위한 기술력 확보는 이제 …
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Date Published: 6/13/2022
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Source: www.khidi.or.kr
Date Published: 4/10/2021
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AI와 신약개발이 만나면…일주일만에 후보물질 ‘뚝딱’ – 데일리팜
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Date Published: 10/18/2022
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게임 체인저 된 ‘AI 신약개발’…플랫폼 기술 개발·도입 급물살
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- Author: YTN 사이언스
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- Date Published: 2022. 5. 16.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=Y9UxhLapIRY
“인공지능(AI) 기술을 활용한 신약 개발 열풍!” 대웅제약의 AI 신약 개발 현황은?
“인공지능(AI) 기술을 활용한 신약 개발 열풍!” 대웅제약의 AI 신약 개발 현황은?
4차 산업혁명의 핵심 기술로 꼽히는 인공지능(이하, ‘AI’)이 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 최근 AI의 발전 수준이 나날이 업그레이드되고 있음을 증명하는 사례가 발표됐는데요. 알파고를 개발한 구글의 자회사 딥마인드(DeepMind)에서 새로 개발한 AI 시스템이 컴퓨터 프로그래밍 대회에 참가해 인간 개발자와 같은 수준의 코딩 실력을 보인 것입니다. 이는 전 세계에 놀라움을 안겼습니다.
AI 기술은 IT 산업뿐 아니라, 제조업, 금융업, 서비스업 등 전 산업군에 접목되며 새로운 패러다임을 만들고 있습니다. 제약·바이오산업에도 역시 막대한 영향을 미치고 있죠. 이에 대웅제약을 포함한 전 세계 제약·바이오 기업들은 AI 기술을 활용한 사업에 적극적으로 나서고 있습니다.
그중에서도 가장 각광받는 분야는 ‘AI 기술을 활용한 신약 개발’인데요. 제약·바이오 업계가 AI 기술에 관심을 갖고, 이를 신약 개발에 활용하려는 이유는 무엇일까요? 그리고 대웅제약은 현재 AI 신약 개발을 위해 어떤 노력을 하고 있을까요?
오늘 대웅제약 뉴스룸에서는 제약·바이오 업계의 가장 큰 화두, ‘AI 신약 개발’에 대해 살펴봅니다!
‘AI 신약 개발’이란?
‘AI’는 사람이 할 수 있는 사고, 학습, 추론 등의 행동을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 프로그램으로 실현한 기술을 뜻합니다. 이러한 AI의 특성을 이용한 ‘AI 신약 개발’은 임상 데이터와 신약 개발에 적합한 AI 알고리즘을 활용해 신약을 개발하는 것을 뜻합니다.
이때 AI 알고리즘은 딥러닝(머신 러닝의 일종으로, 학습 과정 동안 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축하는 인공 신경망)을 활용한 ‘AI 플랫폼’을 사용하는데요. AI 플랫폼은 오랜 기간 축적된 방대한 연구 자료와 병원 진료 기록 등을 기반으로 데이터를 분석하고, 혁신적인 신약 개발 후보 물질을 찾아내 약의 효능을 예측하는 등 신약 개발 과정을 안정적이고 효율적으로 만드는 역할을 합니다.
제약 업계가 ‘AI 신약 개발’에 주목하는 이유는?
그렇다면 제약사들이 신약 개발에 AI 기술을 적극적으로 도입하려는 이유는 무엇일까요? 결론부터 짚으면 AI 기술이 신약 개발에 드는 막대한 기간과 비용을 획기적으로 줄여주기 때문입니다.
일반적으로 신약 개발은 후보 물질을 도출하는 단계부터 시작되는데요. 제약사들은 신약을 개발할 대상 질환을 정하고, 수백 개의 관련 논문을 살펴 데이터를 수집, 분석해 후보 물질을 탐색합니다. 한국보건산업진흥원 자료에 따르면 이 과정을 통해 소요되는 신약 개발 기간은 평균 10년 이상, 비용은 약 2~3조 원이 넘죠. 하지만, 이렇게 오랜 시간과 막대한 비용을 들여도 실패 확률이 92%에 달합니다.
만약 이 과정에 AI를 투입한다면 어떤 변화가 생길까요? AI는 한 번에 100만 건 이상의 논문을 탐색할 수 있어 수십 명의 연구자가 1~5년간 해야 할 일을 하루 만에 진행할 수 있습니다. 이에 전문가들은 AI가 신약 개발 전 단계에 활용될 경우 개발 주기가 15년에서 7년으로 단축되고, 개발 비용도 약 6,000억 원 수준으로 줄어들 것으로 전망합니다.
AI 기술은 임상시험 단계에서도 중요한 역할을 합니다. 화합물 구조 정보와 생체 내 단백질 결합능력을 계산해 신약후보 물질을 제시합니다. 또, 약물 상호작용 등을 예측해 임상시험 설계 단계에서 나타날 수 있는 시행착오도 줄여준다는 이점이 있습니다.
그 밖에도 AI 기술은 의약품 제조 단계, 인허가 의사결정, 약물감시 등에도 사용됩니다.
AI 신약 개발 시장 전망과 앞으로의 과제는?
신약 개발 과정에 드는 막대한 시간과 비용을 단축해주는 AI 기술의 특장점에 힘입어 국내외 제약사들은 AI 신약 개발에 앞다퉈 뛰어들고 있습니다.
스위스 제약사 로슈나 미국의 얀센과 화이자, 독일의 바이엘 등 다수의 글로벌 빅파마들은 일찌감치 AI 플랫폼 기업과 협력해 신약 개발에 AI 기술을 적극적으로 도입했으며, 세계적으로 신약 개발 AI 스타트업이 계속해서 늘어나는 추세죠. 국내에서도 대웅제약을 비롯한 유한양행, 한미약품, CJ헬스케어, JW중외제약 등 많은 제약사들이 자체적으로 AI 기술을 도입하거나, AI 전문기업과 협업해 AI 신약 개발에 적극적으로 나서고 있습니다.
이러한 흐름에 발맞춰 AI 신약 개발 시장의 규모는 앞으로 더욱 성장할 것으로 예상됩니다. 시장조사기관 글로벌 마켓 인사이트는 AI를 활용한 신약 개발 시장 규모가 매년 40%씩 성장해 2024년 40억 달러(약 4조 7,500억 원)에 이를 것으로 전망했습니다.
하지만 아직까지 국내에서는 AI 신약 개발 사례가 부족한 실정입니다. 많은 기업이 AI 기술 도입 과정에서 시행착오를 겪기 때문인데요. 전문가들은 AI 신약 개발 활성화를 위해선 무엇보다 신약 개발을 전문으로 하는 제약사와 AI 기술을 연구하는 AI 전문기업 간 협업이 중요하다고 강조합니다. 이를 뒷받침해 줄 AI 기술에 대한 이해와 데이터 구축, 전문 인력 확보도 필수겠죠!
때문에 현재 국내에서는 제약사와 AI 전문기업 간 효과적인 협업을 촉진하기 위한 토대가 마련되고 있습니다. 대표적으로 지난 2019년 한국제약바이오협회와 한국보건산업진흥원이 민관 공동으로 설립한 AI신약개발지원센터는 올해 하반기에 ‘신약 개발 연구자를 위한 AI 플랫폼’을 출시한다는 계획을 밝힌 바 있습니다. AI신약개발지원센터는 △협업 활성화 △전문 인력 교육 △AI 기술 지원 △데이터 확보 등을 통해 제약사와 AI 전문기업 간 협업 비즈니스를 촉진하는데 역량을 집중한다는 방침입니다.
대웅제약 AI 신약 개발, 어디까지 왔나?
대웅제약은 다수의 AI 전문기업과 협업을 통해 AI 신약 개발에 적극적으로 나서고 있습니다.
지난달 31일 대웅제약은 미국의 크리스탈파이(XtalPi)와 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 이용한 항암 신약 공동 연구 및 개발 계약을 맺었습니다. 크리스탈파이는 미국 매사추세츠공대(MIT)의 양자물리학 전문가들이 설립한 AI 신약 연구개발 기업입니다. 이번 계약을 통해 양사는 합성 치사(synthetic lethality)* 원리에 기반한 항암 타깃 신약 개발을 공동 진행하게 됐는데요. 크리스탈파이가 신약 개발 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 이용해 신약후보 물질을 발굴하면, 대웅제약은 전임상 및 임상시험을 수행하고 사업화를 진행할 예정입니다.
*합성 치사(synthetic lethality) : 1개 유전자 이상으로는 세포사멸을 일으키지 않지만, 2개 이상의 유전자가 변이, 억제, 발현되어 그 복합적 결과로 세포사멸이 유도되는 현상. 종양 유전자의 돌연변이를 갖고 있는 세포에만 세포 사멸을 일으키는 신약 후보 발굴을 위해 사용됨
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대웅제약, 美 XtalPi와 AI 플랫폼 활용한 항암 신약 개발 진행
이와 함께 대웅제약은 지난해 3월부터 AI 기반 신약 개발 전문기업인 온코크로스와 공동 연구 개발을 진행하고 있습니다. 온코크로스는 신약후보 물질과 신규 적응증을 찾아내는 AI 플랫폼 기술과 관련 빅데이터를 보유한 기업입니다. 대웅제약은 현재 개발 중인 신약 ‘이나보글리플로진’과 ‘DWN12088’에 온코크로스가 보유한 유전자 발현 패턴 기반의 AI 플랫폼 ‘RAPTOR AI’를 접목해 적응증을 확대하고 있습니다.
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대웅제약, AI 전문기업과 손잡고 신약 적응증 확대 나서
또한, 대웅제약은 지난 2020년 1월 미국 바이오기업 A2A 파마(A2A Pharmaceuticals, Inc., 이하 ‘A2A’)와 파트너십 계약을 체결하고 항암 신약 공동 연구 개발을 진행해오고 있습니다. A2A는 자체 개발한 AI 신약 설계 플랫폼 ‘SCULPT’를 활용해 신규 화합물을 설계하고, 대웅제약은 이를 기반으로 물질 합성 및 평가를 수행해 항암 신약 후보 물질을 도출하는 역할을 담당합니다. 양사는 AI 플랫폼 활용을 통해 후보물질 탐색으로 신약 개발에 투자되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
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대웅제약, 미국 A2A 파마社와 AI 기반 항암 신약 공동연구 돌입
한편, 대웅제약은 신약 개발 연구원과 임직원이 빅데이터와 AI 관련 지식 및 기술을 습득해 업무에 적용할 수 있도록 돕는 DABA(대웅 인공지능 빅데이터 아카데미)를 개설해 운영하고 있습니다. 대웅제약은 AI 전문기업과 개방형 협력을 통한 혁신 신약 개발에 집중하는 한편, 자체 AI 전문 역량 강화에도 힘쓸 계획입니다.
살펴본 것처럼 AI 신약 개발은 이제 피할 수 없는 제약·바이오산업의 대세가 되어가고 있습니다. 대웅제약 역시 AI 신약 개발에 적극적으로 나서고 있는데요! 앞으로도 전문 역량을 갖춘 다양한 기업들과 경계 없는 협업을 통해 AI를 활용한 신약 파이프라인을 확대해 나갈 계획입니다. 많은 관심과 성원 부탁드려요!
AI가 만든 신약 등장하나
이미지 출처 : 게티이미지뱅크
[메디칼업저버 양영구 기자] 인공지능(AI)이 설계한 신약이 세상에 등장할 수 있을지 관심이 모인다. 주인공은 미국 AI 신약개발 기업 슈뢰딩거다.최근 슈뢰딩거는 미국식품의약국(FDA)으로부터 점막 관련 림프조직 림프종 전위 단백질1(MART1) 억제제 계열 비호지킨 림프종 치료제 신약 후보물질의 임상시험 개시를 승인 받았다고 밝혔다.
AI 설계 신약 개발 시작
이 후보물질은 슈뢰딩거의 물리학 기반 플랫폼이 활용됐다.
MALT1은 NF-kB 신호전달 경로의 BTK 하류에 존재하는 프로테아제로, 여러 비호지킨 B세포 림프종의 잠재적 치료 표적으로 간주된다. NF-kB의 지속적인 활성화는 림프종 하위 유형의 특징이기도 하다.
이를 위해 슈뢰딩거는 지난 10개월 동안 후보물질로서의 잠재력을 확보하기 위해 총 82개의 화합물을 분류, 가장 유망한 후보물질 발굴을 위해 전임상을 진행, 78개를 식별했다.
SGR-1505로 명명된 이 후보물질은 MALT1 억제제다. MALT1 억제제는 신체 면역반응을 제어하는 생물학적 경로를 구동하는데 도움이 되는 표적이다. 앞서 재발했거나 다른 치료에 반응하지 않는 B세포 관련 혈액암에서 가능성을 보이기도 했다.
이에 슈뢰딩거는 재발성 또는 불응성 비호지킨 B세포 림프종 환자를 대상으로 올해 하반기 임상1상을 진행한다는 방침이다.
임상1상에서는 SGR-1505의 안전성과 활성을 입증하기 위한 용량증량시험이 될 것으로 보인다.
슈뢰딩거는 권장 용량을 발견하면 연구를 B세포 악성 종양을 가진 환자로 추가적으로 확장하고 BTK 억제제, BCL-2 억제제를 포함한 다른 약물과의 병용요법 가능성까지 살펴본다는 계획이다.
슈뢰딩거는 “재발성 또는 불응성 B세포 림프종은 상당한 의학적 미충족 수요가 존재한다”며 “올해 말 SGR-1505의 임상1상이 진행될 수 있길 기대한다”고 말했다.
슈뢰딩거 시작으로 AI 신약개발 다시 붐업?
그동안 슈뢰딩거는 물리학(physics) 기반 소프트웨어와 AI 플랫폼으로 다양한 화합물을 디자인하는 소프트웨어를 개발했다.
슈뢰딩거는 소프트웨어 사업과 신약 약물발굴 사업 등 크게 두가지의 사업 분야를 진행 중이다. 매출 대부분은 소프트웨어 판매로부터 나오지만, 최근 약물 발굴 사업분야가 차지하는 매출 비중이 증가하고 있다.
2017년에는 약물발굴사업 매출이 전체 매출의 9%에 불과했지만, 2019년에는 22%까지 올랐다.
이에 슈뢰딩거는 향후 약물발굴사업 매출 비중이 더 늘어날 것으로 전망, 이를 미래 성장동력으로 보고 있다.
이를 기반으로 슈뢰딩거는 지난해 바이엘, 써모피셔사이언티픽, 아스트라제네카, BMS 등과 파트너십을 맺었다.
바이엘과 1000만유로의 파트너십을 시작으로 아스트라제네카와는 계약을 확장했다. 이후 써모피셔사이언티픽과는 전략적 협업을, BMS와는 27억달러의 빅딜을 체결했다.
투자업게 한 관계자는 “슈뢰딩거의 신약 파이프라인이 전임상 데이터를 확보하지 못한 상태지만, 후보물질 도출까지 기존 신약개발 과정보다 1~2년 단축됐다는 점에서 AI 기반 신약개발 플랫폼의 강점을 확인할 수 있다”고 말했다.
[KISTI과학향기]’신약개발 AI’, 우리에게 약일까, 독일까?
오늘날 AI는 제약 산업의 여러 방면에서 활약하고 있다. 신약 후보 물질 탐색, 기존에 있던 약물을 다른 질환 치료제로 개발하는 약물 재창출(repositioning), 약물 적응증과 반응성 예측, 약물의 화학적 성질과 유전체 데이터를 기반으로 한 임상시험 성공률 예측, 약물이 작용할 표적 단백질 구조 예측이 그 예다. 제약 업계에서는 막대한 시간과 비용을 투입해야 했던 과거에 비해 전반적으로 효율성을 높일 수 있게 되었다는 점에서 신약개발 지름길이 열렸다는 전망이다. 앞다퉈 신약개발 인공지능(AI) 시장에 뛰어드는 수많은 스타트업과 연구소들이 그 증거일 것이다.
◇AI, 신약개발 기간을 크게 줄이다
한 예로 2012년 영국에서 설립된 AI 스타트업인 엑사이언티아(Exscientia)는 신약 후보 물질 탐색을 위한 AI 알고리즘을 개발해 기술 상용화를 거친 후 2020년 초 강박장애(OCD) 치료를 위한 약물(DSP-1181) 후보 물질을 발표했다. 일본의 스미모토 제약과 협력해 이뤄낸 성과는, AI 설계 물질로서 임상시험에 진입하는 데 성공한 최초 사례였다. 엑사이언티아에 따르면 임상시험에 이르기까지 평균적으로 5년가량 걸리던 개발 과정은 AI를 이용하면서 12개월로 단축됐다. 이후 회사는 신약개발 AI 플랫폼의 뛰어난 효율성을 과시하듯 2년도 지나지 않아 면역항암제(EXS-21546), 알츠하이머 치료제(DSP-0038)까지 추가로 발표하였으며 그 결과 현재 총 세 종류의 임상 후보 물질에 대해 임상 1상을 진행하고 있다.
약물 표적 부위인 단백질의 구조, 그리고 약물과 단백질 상호작용을 예측하는 ‘구조기반 신약 개발’ 분야에서도 AI에 거는 기대가 크다. 2020년 말 알파고를 개발한 것으로 잘 알려진 인공지능 회사 구글 딥마인드는 단백질 구조 해독 AI인 ‘알파폴드2(AlphaFold2)’를 발표했다. 과거 X선 결정법이나 저온 전자현미경법(Cryo-EM) 실험 등을 이용해 길게는 수십년이 걸리던 일을 컴퓨터를 이용해 단 몇 분에서 몇 시간 정도로 단축하는 혁신이 일어난 것이다.
뒤이어 2021년에는 미국 워싱턴대 데이비드 베이커 교수가 이끄는 연구팀이 ‘로제타폴드(RoseTTAFold)’를 개발하는 데 성공했다. 로제타폴드는 알파폴드2보다 더 적은 데이터로도 구조를 예측할 수 있는 효율적인 AI로 평가받아 국제학술지 ‘사이언스’에서 ‘2021년 최고 연구성과’로 선정되기도 했다.
◇신약개발 AI, 6시간 만에 독성물질 4만종 생성
이처럼 신약개발 AI는 다른 분야의 AI와 마찬가지로 과학자들의 손과 발이 돼 그 어느 때보다 빠르고 효율적으로 성과를 낼 수 있도록 도와주고 있다. 그러나 새로운 기술에는 탁월한 혁신성만큼이나 의도치 않은 위험성이 따르게 마련인 걸까? 선한 목적으로 개발돼 우리에게 이롭기만 할 것 같던 신약개발 AI에 대해 엄청난 부작용을 우려하는 연구 결과가 최근 발표됐다.
지난 3월, 미국 노스캐롤라이나의 신약 개발사 컬래보레이션스제약(Collaborations Pharmaceuticals)은 AI와 머신러닝이 오용될 경우 생화학 무기를 만들어내는 데 쓰일 수 있다는 내용의 논문을 국제학술지 ‘네이처 기계지능’에 게재했다. 이 연구는 첨단 기술 동향을 살피고 그와 관련된 잠재적 안보 문제에 대비할 목적으로 2년마다 개최되는 ‘국제 생화학무기 회의’로부터 요청받아 이루어진 것이었다.
신약 물질을 물리적으로 실험하기에 앞서 분자 설계를 주로 하는 이 연구진은 “수십년 동안 우리는 인간의 건강 악화가 아닌 개선을 위해 컴퓨터와 AI를 사용해 왔다”면서 이 기술이 오용될 가능성에 대해 순진하고 안일했음을 반성했다. 그들은 건강에 해가 될 만한 약물을 걸러내기 위해 독성 예측의 전문가가 된 사람들이었고 독극물과 관련된 보안 문제와는 거리가 멀다고 스스로 생각해왔다.
연구진은 적절한 약물 후보를 탐색하는 데 사용하던 ‘메가신(MegaSyn)’이라는 머신러닝 알고리즘을 조금 변형해 써 보기로 했다. 원래 메가신은 일반적으로 물질의 독성이 예측될 경우 감점하고 반대로 생체적합성이 예측되면 점수를 더하는 식으로 학습하는 AI였다. 하지만 이번 연구에서는 독성과 생체적합성 모두에 가점하는 방식으로 알고리즘을 바꾸었다. 즉, 의도적으로 인체에 치명적으로 작용할 독성물질을 찾고자 한 것이다. 연구진은 누구나 접근할 수 있는 공개 데이터베이스에 있는 정보로 AI를 훈련시켰으며 살충제, 환경 독소 및 기타 약물로 구성된 반수치사량(LD50) 모델을 기준 삼아 새로운 가상 분자에 점수를 매겼다.
논문에서 ‘치명적인 분자 생성기’라고 불린 이 AI는, 결과적으로 6시간이 채 되지 않아 40,000개의 독성 분자 후보들을 생성해냈다. 새롭게 설계된 독성물질 중에는 지구상에서 가장 독성이 강한 물질로 여겨지는 신경독 ‘VX’보다 더욱 강력한 것으로 예측되는 물질이 수백 가지나 존재했다. 더욱 놀라운 점은 연구진이 AI를 훈련하는 데 사용한 데이터세트에 신경독 종류가 포함되지 않았음에도 불구하고 이러한 물질이 생성되었다는 사실이었다. 살충제, 환경 독소, 약물 데이터로부터 이처럼 강력한 신종 독성물질이 고안된 것은 그들도 예상하지 못한 부분이었다.
연구진은 머신러닝 기술을 이용할 수 있는 누구든 공개된 정보를 통해 이와 같은 AI를 개발할 수 있다고 우려하면서 논문 말미에 “여러 분야에 걸쳐 신약개발 AI에 대한 진지한 논의가 당장 이루어져야 한다”고 촉구했다.
그나마 다행스러운 점은 이처럼 수많은 잠재적 후보 물질이 설계되더라도 이를 실제로 합성하기는 무척 어렵다는 것이다. 그 장벽이 얼마나 높은지는 10년 남짓한 신약개발 AI 역사상 AI로 발굴한 후보 물질이 최종 임상을 통과한 성공사례가 단 한 건도 없는 것을 보면 알 수 있다. 분명 신약개발 AI는 여러 방면에서 연구 효율성을 높였으며 막대한 자본을 끌어모으고 있는 매력적인 도구지만 아직 보완될 점이 많은 기술이다. 그러니 신약개발 AI가 다음 도약을 이루어 내기 전 지금은 희망을 품고 치열하게 토론을 나눌 골든타임이다.
글: 정유희 과학칼럼니스트
신약개발 속도 높이는 AI 기술 – Sciencetimes
코로나19로 인해 새로운 질병에 대한 대비와 신약의 개발에 대한 중요성이 더욱 높아지고 있다. 언제 어떻게 새로운 위기를 맞이할지 모른다는 불안감과 바이러스에 대한 공포는 체계적이고 신속한 신약 개발 프로세스의 필요성을 더욱 높게 만들고 있다. 이에 AI 기술을 신약 개발에 접목해 신약 개발의 리스크를 줄이고자 하는 노력이 국내외에서 진행되고 있다.
신약 개발은 평균 10년 이상의 개발 기간과 약 2,3조원의 개발비용이 소요되는 위험 부담이 많은 분야이다. 특히, 엄청난 금액이 투자되는 것에 반해, 실패율이 92%에 달해 리스크를 줄이기 위한 다양한 노력이 필요하다.
이에 글로벌 제약회사와 IT 기업들은 신약개발에 요구되는 시간, 경제적 비용 및 노력을 줄이기 위해 인공지능 모델을 적극적으로 활용하고 있다. 신약개발 분야에서 AI 기술은 많은 시간이 소요되는 신약후보물질 탐색, 임상 데이터 분석 등에 접목되고 있다.
신약개발 기간 및 비용 단축하는 AI 기술
AI 기술은 신약개발 관련 사전지식 데이터베이스를 통합해 빅데이터를 구축하여 신약개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 전망되고 있다.
그렇다면 실제로 AI 기술은 신약개발에 어떻게 활용될 수 있을까.
신약개발의 후보물질 도출 단계에서 기존 제약사들은 전통적인 방법으로 연구개발을 하면 신약개발 대상 질병을 정하고 관련 논문 400~500개를 필터링하여 후보물질을 탐색해왔다. 그러나 인공지능은 한번에 100만 건 이상의 논문 탐색과 10개의 화학물 탐색이 가능해 연구자 수십 명이 1~5년간 해야 할 일을 하루 만에 진행할 수 있다.
또 임상시험 단계에서도 실패율을 낮추는 데 중요한 역할을 한다. AI 기술은 화합물 구조의 정보와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산해 신약 후보 물질들을 먼저 제시할 수 있으며, 병원 진료 기록을 토대로 연구하고 있는 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 찾을 수 있다.
이처럼 AI 기술은 약물의 상호작용을 예측해 임상 시험 설계 및 개발단계에서의 시행착오를 현저하게 줄일 수 있다는 장점이 있다.
국내외 제약회사 AI 기술 접목 활발
이에 국내외 제약기업들은 신약 개발 단계에서 AI 기술을 접목하는 데 속도를 내고 있다. 국내 AI 기업 중 스탠다임, 디어젠, 닥터노아바이오텍 등이 AI 기술을 활용해 신약 개발 연구를 수행해 플랫폼 개발을 진행 중이다. 또 이러한 AI 기업들은 국내 제약기업들과 협업을 통해 질환 치료를 위한 신약 개발 공동연구를 진행 중이며 이 같은 연구 개발은 신약 개발 활성화에 기여하고 있다.
이 외에도 IBM 왓슨, Benevolent AI, Atomwise 등의 글로벌 인공지능 전문기업들도 글로벌 제약회사들과 공동기술 개발을 추진하고 있어 향후 2024년에는 AI 기반 신약시장이 2024년 약 40억불(4조5천억원)까지 성장할 것으로 전망되고 있다.
실제로 신약개발에 AI 기술을 접목하고 있는 IBM 왓슨 연구소 강승구 박사는 복잡하고 체계적인 신약개발 파이프라인에 AI가 들어갈 틈이 많다고 이야기한다.
강 박사는 “신약개발 단계에서 실험 디자인과 결과 분석, 예측 등 전 단계에서 AI는 중요한 역할을 한다”며 “많은 비용과 시간이 소요되는 신약개발 단계를 줄이기 위해 AI가 접목되어 많은 연구가 진행되고 있으며 연구 결과가 확립된다면 신약개발 비용, 시간, 개발에 대한 접근 등이 수월해질 것”이라고 말했다.
이어 “신약개발에서 중요한 것은 ‘다음번에는 무엇을 합성할 것인가’인데, 이것에 대한 대답을 AI 기술들이 가까운 미래에 해답을 내놓을 수 있을 것으로 보인다”고 말했다.
지속적 기술 동향 파악 및 협력 모델 발굴 중요
전 세계 인류가 코로나19 바이러스로 인해 신약 개발의 중요성을 체감하면서, 국내외 제약기업들의 기술력 확보는 인류를 구할 숙제라고 여겨질 정도로 중요한 문제가 되고 있다. 이에 국내외 제약기업과 AI 기업들이 신약 개발의 효율성을 높이기 위한 기술 접목을 추진하고 있는 것이다.
이 같은 글로벌 기업과 국내 제약기업의 기술 개발 동향은 빠른 시간내에 신약 개발의 리스크를 줄이는 데 활용될 것으로 보인다. 기술의 상용화와 현실화를 위해 국내 기업들은 지속적인 기술동향 파악 및 협력모델 발굴, 글로벌 기업과의 협력 등의 노력을 지속해야 하는 상황이다.
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[데일리팜] AI와 신약개발이 만나면…일주일만에 후보물질 뚝딱
일주일만에 후보물질 5개를 뚝딱 골라낸 ‘베네볼렌트 AI’
▲ 베네볼런트 홈페이지(출처:https://benevolent.ai/)
▲ 아톰와이즈 홈페이지(출처:https://www.atomwise.com/)
▲ 한국제약바이오협회가 인공지능을 통한 신약개발 추진단을 꾸린다는 입장을 발표한 기자간담회 모습.
인공지능으로 ‘9회말 역전 만루 홈런’ 노리는 국내 제약사들
▲ 과학기술정보통신부가 내놓은 인공지능을 활용한 신약개발 로드맵
인공지능과 제약사 협업은 이미 진행 중…”인공지능도 진화하고 있다”
▲ 한국제약바이오협회 R&D정책위원회 4차산업 전문위원 배영우 박사
정부가 인공지능 신약개발에 쏟아붓는 돈 ‘1조5960억원’ 정부가 2022년까지 맞춤형 헬스케어와 혁신신약 개발에 4조3500억원을 투자한다.
과학기술정보통신부 등 관계부처가 지난달 28일 국가과학기술자문회의에서 이같이 논의했다. 특히 신약개발에 투자하는 예산은 1조5960억원 규모이며, 과기정통부를 비롯해 보건복지부, 산업통상부가 합동으로 참여한다.
구체적인 복안은 2022년까지 글로벌 신약개발 성과를 15개 창출하고, 신약 후보물질 129개를 개발하는 것이다. 그러기 위해 인공지능이 적극 활용될 전망이다.
과기정통부는 2월에 발표한 보도자료에서 인공지능을 활용해 신약 후보 물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축한다고 밝혔다.
2월 사업공고를 거쳐 올해 상반기 화학(연)을 중심으로 인공지능 전문 기업, 연구소, 연구자가 참여하는 컨소시엄을 구성, 플랫폼을 개발할 계획이다. 이 플랫폼은 검증을 거쳐 연구자와 기업이 실제 활용할 수 있도록 2019년 개방한다는 방침이다.
14년에서 4년으로, 20조원에서 1조원으로. 하나의 신약이 탄생하는 데 필요한 시간과 비용이 이만큼 절약될 수 있을까.줄어들 수 있다. 인공지능을 활용한다면 가능한 일이다. 신약개발의 가치와 어려움을 이미 알고 있다면, 신약개발에 인공지능처럼 ‘절대적으로 효율적인 수단’이 절실하게 필요하다는 데에 이견이 없다.어떤 인공지능 프로그램이 수십만 개 기보로 바둑을 학습하는 사이, 어떤 인공지능은 수천, 수만 건의 논문과 수십, 수백만 건의 연구자료를 바탕으로 질병을 치료할 신물질을 빠르게 찾고 있다. 또 다른 인공지능은 지금까지 실험 결과를 모두 스크리닝해, 실험하지 않고도 정확도 높은 결과를 예측하는 방법을 학습하고 있다.이미 알려진 사실이지만, 다시 봐도 놀라운 건 신약개발 분야에 인공지능을 활용해 나온 지금까지 성과들이다.얀센과 후보물질 독점 라이센스 계약을 체결한 인공지능 개발사 베네볼렌트의 인공지능은 한나절 만에 루게릭병을 치료할 잠재적인 방법 리스트를 작성했다. 과학자 검토를 거친 후 인공지능은 그로부터 또 일주일만에 리스트 중 루게릭병 치료 가능성이 가장 높은 치료제 5가지를 추려 연구소로 보내왔다.또 다른 인공지능 개발사 엑스사이엔티아가 찾아낸 정신질환 치료제 후보물질은 임상시험을 앞두고 있다. 엑스사이엔티아는 후보 물질을 단 1년 만에 찾아냈다. 기존 방식으로 4.5년이 걸리는 일이었다.이외에도 아톰와이즈의 아톰넷, IBM 등 수많은 IT 기업과 벤처회사가 제약사와 손잡고 신약이 될 물질을 찾고 임상시험 결과를 예측하면서 ‘신약개발’ 업무를 수행하고 있다.지금 이 시점에서 우리가 무엇보다 먼저 받아들여야 할 것은, 인공지능을 활용한 신약개발이 더 이상 ‘아직 오지 않은 미래’의 막연하고 모호하며 지금 일상과는 관계 없는 일이 아니라는 점이다.이르면 당장 내년 즈음 약국에서 인공지능이 골라낸 후보물질에서 기인한 파킨슨 병 치료제를, 지금 이 글을 읽고 있는 의사가 처방하고 약사가 조제하고 있을 지 모른다.이 기사를 쓰는 기자 역시 이르면 1년 안에 ‘인공지능으로 개발한 첫 신약, 식약처 허가 완료’라는 제목의 기사를 쓸 지 모른다고 생각하면 믿기지 않긴 마찬가지지만 말이다.그렇다면 어떻게 이런 일들이 가능할까. 교육받은 전문인력 수십, 수백 명이 투입돼 해온 일을, 인공지능 혼자 1, 2년만에 해낸 건, 바로 인공지능이 방대한 정보를하고,해 결과를하고하도록 ‘학습’하기 때문이다.인공지능의 무수히 많은 주요 기능을 이해하기 위해 배영우 전문위원과 기자의 대화 일부를 소개한다.한국IBM에서 26년간 인공지능을 연구해온, 그러다 신약개발을 위한 인공지능이라는 분야가 ‘내 일이다’라는 확신에 퇴사 후 현재 한국제약바이오협회 R&D정책위원회 4차산업 전문위원으로 활동하는 배영우 박사는 ‘인공지능을 알아보니, 마치 계산기를 쓰던 사람이 엑셀을 만난 것 같다’는 기자의 말에 “좋은 비유”라고 동의했다.매커니즘은 이렇다. 신약을 개발하는 데에 셀 수 없을 만큼 많은 학문과 연구, 전문가, 지식, 기술이 복합적이고 유기적으로 필요한데, 여기에서 후보물질 도출에서부터 인공지능의 데이터 취합과 분석, 연계, 도출 기능이 힘을 발휘한다.배 위원은 인공지능에 대한 전문가들의 우려가 무엇이냐는 질문에 ‘엑셀과 같다. 기능을 숙지하는 과정이 필요하고, 낯섦에 대한 막연한 거부반응 정도’라고 답했다. 효과와 효율이라는 빛에 비하면 ‘부작용’이라 할 만한 어둠은 미미한 수준이다.그는 “신약개발은 화학, 생물학, 물리학, 의학, 약학 등 수많은 단계에 수많은 학문이 복합적으로 필요한 분야다. 그만큼 각기 다 다른 단계마다, 각각의 기능마다 서로 다른 인공지능 프로그램이 필요하다”며 “이 모든 인공지능을 제공하는 회사는 없다. 각각의 프로그램을 사용하기 위해 그 프로그램의 수만큼 각기 다른 많은 업체와 협력해야 한다”고 밝혔다.현장에서 전문가들이 가장 원하는 툴은 ‘원하는 주제 별 필요한 정보를 요약하는 기능’, 즉 서머라이제이션(summarization)이다. ‘폐암’에 관련된 모든 자료와 논문을 모아 그 중 내가 원하는 주제에 따른 데이터를 정리해 일목요연하게 볼 수 있길 원한다는 것이다. 현재, 이 기능이 가장 잘 구현된 인공지능은 IBM이 개발한 암 진단 인공지능 ‘왓슨 포 온콜로지’다.배 위원은 “의사들은 내가 간과한 걸 제시해주면 좋겠다고 말한다. 인간은 어쩔 수 없이 자신이 중요하다 여기는 쪽으로만 지식과 연구가 함몰될 수 밖에 없다. 그래서 내가 놓치고 있었던 정보를 보완해주는 기능이 꼭 필요하다. 전문가들이 놓친 후보물질을 빠르고 정확하게 제시하는 것, 인공지능이 그 자리를 채울 수 있다”고 강조했다.또한, 인공지능의 예측 기능을 통해 임상 효율성은 높이고 비용은 줄일 수 있다.그는 “전임상 단계에서만 평균 15만 마리의 쥐가 죽는다. 인곤지능이 기존 자료를 통해 도출한 결론으로 실험 결과를 정확도 높게 예측한다면 동물실험을 줄일 수 있다. 더 나아가 생체, 인체 내 반응, 안전성이 어떨지를 예측하면 좋지 않겠나”라며 “여기에 인공지능이 또 많이 발전하고 있다. 학습을 통해 예측 신뢰도가 높아진다는 뜻이다”라고 말했다.업계는 인공지능의 예측 정확도가 높아지면 개량신약 정도의 약물에서 아예 시험 패스가 가능하지 않을지 조심스레 내다보고 있다.그러기 위해 필요한 것은 정부의 적극적인 지원과 규제 완화다. 다행인 것은 정부도 그 중요성을 감지하고 있다.미국 FDA만 해도, FDA 자체가 AI전문 인사를 영입하는 등 이 분야에 적극적으로 나서고 있다. 의료비가 증가하고 있어 대안이 필요하며, 무엇보다 국민건강에 도움이 된다는 판단 때문이다.과학기술정보통신부는 지난 2월 인공지능을 통한 신약개발 지원에 거대 예산은 물론 제도적 지원도 아끼지 않겠다고 발표했다.과기정통부는 “별도의 법령 제·개정 없이 가이드라인 마련 만으로 활용할 수 있는 연구데이터를 통해 단기에 성과 창출이 기대되는 후보물질 발굴 단계 프로젝트를 우선 추진하기로 했다”며 당장 법적 규제 없이 연구가 가능하다는 점을 강조했다.배 위원은 “현재 인공지능의 신약개발에 대해 정부 태도는 상당히 전향적이다. 가이드라인을 마련하는 것 만으로도 지금까지 정부의 태도에 비해 상당한 오픈마인드를 보이는 것이다. 당장 병원에 왓슨이 도입되는 것을 보면 정부의 적극적인 의지가 느껴진다”고 설명했다.이어 “우리나라 법률도 포지티브에서 네거티브로 전환해 좀 더 자유로운 연구와 상용화 환경을 만들어줘야 한다”고 주장했다.이러한 분위기에서 제약바이오협회가 설립한 ‘인공지능을 이용한 신약개발 추진단은 지난해 TF에 참가하는 국내 제약사 R&D 담당 관계자들과 IBM 본사 연구진들이 웹콘퍼런스를 여는 등 의욕적으로 돌아가고 있다.협회 관계자는 “수요 조사 끝에 국내제약사 17곳이 참여하기로 결정해 TF가 꾸려졌다. 올해 초 추진단을 통해 현재 왓슨디스커버리 프로그램 무료 테스트(체험판)를 진행하고 있다”고 설명했다.배 위원은 “인공지능 사용 경험을 쌓자는 취지에서, 인공지능 프로그램을 시범 사용(pre-trier)하되, 인공지능 회사가 제공하는 기능을 유료로 사용하는 수준으로 제한 없이 모두 사용할 수 있도록 국내 뿐 아니라 해외 유수의 인공지능 업체들과 접촉하고 있다”고 설명했다.앞으로 가능한 모든 인공지능 업체에 접촉하고 세션도 계획하고 있다. 국내제약사가 인공지능을 통해 발굴한 신약 후보 물질로 임상에 들어갈 날이 곧 올 가능성이 가시화되는 것이다.그는 이러한 트렌드가 당연한 결과라고 말한다. 결과적으로 제약사들이 인공지능을 쓸 수 밖에 없다고 말한다. 너무 뻔한 정답을 외면할 제약사가 있겠냐는 것이다.그는 “계산기에 익숙한 사람은 엑셀이 불편할 수 있다. 그러나 계산기로 안 되는 것들을 엑셀로는 할 수 있다. 인공지능은 그저 툴이다. 다만 전문가가 사용하는 툴로, 그 효과가 아주 혁신적이라는 점이 다르다”고 강조했다.이어 “이미 신약후보 물질 리스트를 확보한 인공지능 업체들이 제약사에 이 후보군을 두고 협업하고 계약을 맺고 있다. 신약개발 생태계가 완전히 달라지는 것”이라고 말했다.마지막으로 “결국, 사람들이 실험과 시험에 따라 만들어 놓은 데이터를 인공지능이 학습해 우리가 활용하는 것”이라며 이 분야의 변화에 대해 이렇게 예측했다.”지금 현재 모든 질병과 모든 성분, 모든 데이터베이스를 통합적으로 다 가지고 있는 인공지능은 없다. 만들려 해도 불가능하다. 앞으로는 적응증 별로, 질병 별로 각각 데이터베이스를 구축해 이를 연관 분석하는 식으로 가지 않을까 생각한다. 예를 들어 ‘폐암 전문 인공지능’, ‘백혈병 전문 인공지능’과 같은 식으로 말이다. 인공지능도 각자 영역을 구축해 전문화되지 않겠느냐.”
게임 체인저 된 ‘AI 신약개발’…플랫폼 기술 개발·도입 급물살
제약사들, AI 신약개발 업체 합종연횡 분주
AI로 신약 후보물질 발굴부터 임상까지 성과 기대
AI 신약 개발… 비용ㆍ시간 대폭 단축하는 차세대 기술로 주목
[바이오타임즈] 인공지능(AI) 기술이 의료계 및 제약바이오 산업의 판을 뒤바꾸는 게임 체인저가 될 것으로 기대되고 있다. 업계는 AI기업과 오픈 이노베이션을 통해 ‘AI 신약개발’의 혁신적 성과를 가시화하고 있다.@게티이미지뱅크
◇ AI 신약개발, 선택 아닌 필수 시대
4차 산업시대를 맞아 제약·바이오 업계가 AI 기반 신약개발에 공격적으로 나서고 있다. 이들은 기업 한계를 극복하고 신성장동력을 모색할 수 있는 해법으로 AI 신약개발에 주목, 속속 성과를 내고 있다.
신약개발 성공률이 줄고 개발 비용은 기하급수적으로 커지는 상황에서 AI를 통해 최적의 신약개발 환경을 조성하겠다는 전략이다.
그간 제약사들이 꼽는 신약개발의 고질적 문제점은 막대한 비용과 오랜 개발 기간이었다. AI 기술은 이를 해결할 수 있는 최적의 솔루션으로 평가되며, 앞으로 모든 신약개발에 필수 요소로 자리할 것으로 전망된다.
AI를 활용한 신약개발은 평균 10년~15년 이상의 개발 기간을 절반 이상 단축하고, 1조 원 이상의 개발 비용을 3분의 1 이내로 줄일 수 있다. 실제로 국내 보다 앞서 신약 개발에 AI 기술을 접목한 글로벌 회사들은 신약개발에 걸리는 시간을 크게 단축했다.
코로나19 백신 개발에 성공해 회사를 크게 키운 글로벌 제약사 모더나가 가장 성공적인 사례 중 하나로 꼽힌다. 모더나는 AI 기술을 활용해 백신 후보 물질을 다른 기업보다 빠른 시간 내에 발굴했다.
업계가 바라보는 AI 신약개발 시장 전망은 밝다. 시장조사업체 더비지니스리서치컴퍼니에 따르면 관련 글로벌 AI 기반 신약개발 시장 규모는 2021년 9억 1,000만 달러에서 2022년 39% 성장한 12억 7,000만 달러다. 2025년까지는 연평균 47% 성장해 59억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측된다.
또 다른 시장조사업체 얼라이드마켓리서치는 2022년 10억 7,300만 달러에서 2024년 35억 6,000만달러가 될 것으로 내다봤다.
@게티이미지뱅크
◇제약 업계, AI기업과 맞손…패러다임 전환 나서
보수적인 산업으로 여겨지던 제약업계가 AI 신약개발을 신성장동력으로 주목하면서 기존 시장 판도를 뒤흔들고 있다. 전통 제약사들은 AI 기술로 무장한 바이오 스타트업과의 적극 협력을 통해 글로벌 제약사를 목표하고 있다.
미국의 경영 컨설팅 회사 딜로이트의 제약업계 동향 분석에 따르면, 오픈 이노베이션 모델을 적용하면 신약 개발 성공 확률이 기존 폐쇄형 모델보다 3배 이상 높은 것으로 분석됐다.
대웅제약은 온코크로스와 협약을 맺고 신약개발에 속도를 내고 있다. 현재 개발 중인 제2형 당뇨병 치료 후보물질 ‘이나보글리플로’와 섬유증 치료제 ‘DWN12088’에 온코크로스가 보유한 AI 플랫폼 ‘랩터AI’를 접목해 적응증을 확대할 계획이다.
동아에스티는 심플렉스와 손을 잡았다. 양사는 중추신경계(CNS) 질환 신약개발을 위한 공동 연구개발을 진행하고 있다.
JW중외제약도 신테카바이오와 질환 특이적 특정 단백질에 작용하는 혁신신약 연구개발 과제를 공동으로 기획한다. 신테카바이오의 AI 신약개발 플랫폼과 약물 3D 시뮬레이션 기술을 활용해 후보물질을 발굴한다는 계획이다.
한미약품은 스탠다임과 신약개발 초기 연구 단계에서 AI를 활용해 항암, 비알코올성지방간염(NASH) 등 다양한 혁신신약 후보물질을 개발해 상용화한다는 방침이다.
최근 SK케미칼은 닥터노아바이오텍과 비알코올성 지방간 2종, 특발성 폐섬유증 1종의 복합신약 후보물질을 발굴했다.
업계 관계자는 “AI를 활용해 신약개발 프로세스를 간소화하고 질병 대응 수준을 높여 삶의 질을 바꿀 수 있을 것”으로 기대감을 내비쳤다. 이어 “AI기업들은 자사 기술을 이용해 신약 후보물질을 발굴하고, 제약사의 적극 지원으로 임상으로까지 이어질 수 있는 포트폴리오를 만드는 것이 매우 중요하다”고 말했다.
@게티이미지뱅크
◇AI 기반 신약개발 활성화를 위한 해결과제는?
일각에서는 전통 제약사들을 포함해 제약·바이오 기업들이 AI 신약발굴에 공격적으로 나서고 있지만 아직 검증이 필요하다는 의견이 나온다. 최근 글로벌데이터에 따르면 인공지능으로 150개 이상의 신약후보가 규명됐다. 하지만 대부분 발굴 및 전임상 단계에 머물고 있다.
AI 신약개발이 고품질 데이터 전제 하에 적용이 가능한 만큼, 유의미한 결과를 위해서 최종 성공 여부를 염두에 둔 사전 검증이 필요하다는 지적이다.
한 제약 연구원은 “AI 신약개발은 데이터의 양과 품질이 중요하다”고 강조했다. 이어 “퍼블릭 데이터만으로는 분명한 한계가 있으며, 국내 대형병원의 데이터는 품질이 우수하지만 접근하기 어렵다“면서 접근권 제한 규정 완화를 주문했다.
한편 최근 한국제약바이오협회가 신약개발에 있어 AI도입 현황을 조사한 결과, 62명의 제약바이오기업 응답자 중 54명(87.1%)이 내·외부를 통해 신약개발에 AI를 활용 중이거나 활용 계획이 있다고 응답했다
그러나 AI기술을 자체 활용하는 제약·바이오 기업 24명의 응답자 중 절반은 불만족 또는 보통이라고 응답했다. 아웃소싱을 통해 AI기술을 활용하는 제약·바이오 기업 24명의 응답자 역시 절반 이상(17)이 불만족 또는 보통이라고 응답해 만족도에서는 아쉬움이 있는 것으로 파악됐다
[바이오타임즈=김가람 기자] [email protected]저작권자 © 바이오타임즈 무단전재 및 재배포 금지
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