10개 질환 타깃에 대해 후보 발굴 합의
엑스사이언티아
GSK가 인공지능을 이용해 신약후보를 발굴하기로 엑스사이언티아와 제휴를 체결했다.
이는 슈퍼컴퓨터와 기계학습 시스템을 이용해 분자의 행동 및 어떻게 약물로 만들 수 있을 지를 예측함으로써 불필요한 검사에 드는 시간과 돈을 절감하기 위한 목표이다.
이에 따라 엑스사이언티아는 최대 10개 질환 관련 타깃에 대한 신약후보를 발굴하고 GSK는 연구 자금을 지원하며 전임상 실험 목표 달성 시 4300만달러를 지급하기로 합의했다.
엑스사이언티아에 따르면 AI 시스템을 통해 신약 후보를 기존의 접근 방식에 비해 약 1/4 시간에 1/4의 비용으로 발굴해낼 수 있다.
GSK에 의하면 현재 질환 타깃을 발굴하고 거기에 대해 작용하는 분자를 찾아내는데는 5.5년이 걸리지만 이를 1년으로 단축할 목표다.
올초에도 GSK는 미국 에너지부 및 국립 암연구소와도 컴퓨터 기술을 이용해 전임상 개발을 가속화시키는 제휴를 체결한 바 있다.
뿐만 아니라 GSK는 컴퓨터 및 데이터 처리 경험이 풍부한 천체물리학자 등을 고용하는 등 내부적 AI 투자도 증강시키고 있다.
한편, 로이터에 따르면 엑스사이언티아는 화이자와도 작업한 바 있으며 최근엔 사노피와도 제휴를 체결혔고 이밖에도 MSD, J&J, 등 역시 AI로 신약발굴의 가능성을 물색하고 있다.
이에 베르그, 뉴머레이트, 투XAR, 애텀와이즈, 베네볼런트AI 등 신약 연구에 AI를 적용시키는 여러 스타트업이 생기고 있다.
그러나 지난 2000년대 초에도 제약업계는 로봇을 이용한 대량신속처리 스크리닝 기술을 도입했지만 연구의 비효율을 푸는 데 실패해 AI 역시 신약을 낼 수 있는지는 아직 검증이 필요하다는 평이다.