에자이, 신약후보 몇시간내 선별 시스템 도입
쥬가이, 임상 참가자 선정기준 등 자동 설계
일본 주요 제약사들이 신약개발과 임상시험의 정확도 향상을 위해 인공지능(AI)을 활용한다.
AI를 활용해 에자이가 신약후보물질인 유망한 화합물을 몇시간만에 선별하는 시스템을 도입하는가 하면, 쥬가이제약은 임상시험의 정확도를 높이고 개발비를 줄인다. 신약 개발경쟁이 치열해지고 있는 가운데 AI를 활용함에 따라 효율적인 연구개발체제를 확립한다는 전략이다.
에자이는 실험실내에서 후보물질을 세포와 반응시키고 세포의 화상으로부터 원하는 변화를 보인 것을 AI를 통해 몇시간만에 선별한다. 기존 연구자가 직접 눈으로 탐색하던 방법보다 효율이 수십배 이상 높아질 전망이다. AI 도입으로 유망한 신약후보물질을 빠뜨리지 않고 발견할 수 있는 이점이 있다.
에자이는 AI 해석의 토대가 되는 빅데이터 수집에 착수했다. 오는 2020년까지 후보화합물과 임상시험, 제품 부작용정보 등 약물 라이프사이클 단계별로 관리하던 주요데이터를 통합하고 일괄적으로 검색할 수 있도록 한다.
쥬가이는 임상시험에 참가하는 사람의 선정기준과 투여경과를 관찰하는 스케줄을 AI가 자동적으로 설계하는 방법을 2018년 도입한다. 과거 임상실적을 토대로 성공률이 가장 높게 예측되는 방법을 제안한다는 계획이다.
시오노기도 2018년부터 AI를 활용해 임상데이터 해석프로그램을 거의 자동적으로 작성하고 기술자 작업량을 30% 줄이기로 했다.
신약개발 비용이 증가일로를 걷고 있는 가운데, 일본제약공업협회 등에 따르면 신약 1품목 당 개발비는 평균 1200억엔 정도 소요되지만 AI를 활용하면 절반이하인 560억엔까지 줄일 수 있다는 계산이다.
한편 아스텔라스는 미국에서 신약판매 후 사용데이터 등을 AI로 분석해 약물 병용 등에 따른 부작용 가능성을 신속하게 판정하는 시스템을 시범 도입했다. 이를 통해 부작용 환자가 증가하기 전 의사 등에 주의를 환기시키는 등 대책마련이 수월해진다.
AI 활용으로 환자별 부작용 위험이나 효과를 밝힐 수 있다면 의약품 영업뿐만 아니라 의사가 환자에 투여하는 약물 선정기준 그 자체가 크게 변화한다. 불필요한 투여나 부작용을 줄여 의료비 절감에 크게 도움이 될 전망이다.