신약 개발에 들어가는 비용과 기간을 크게 절감할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 일본에서 개발돼 이목이 모아진다. .

7일 니혼게이자이신문은 후지쯔와 다케다약품공업, 교토대학 등 일본 국내 100여개 기업과 연구기관으로 구성된 연구 그룹이 다수의 AI를 결합해 신약 개발 효율을 높이는 원천기술을 개발했다고 보도했다.

이어 신문은 내년 중 실용화될 것으로 전망되는 이 기술의 개발로 신약 개발 비용은 기존의 절반 수준으로 낮아지고 기간도 30% 정도 짧아질 것이라고 전했다. 

보도에 따르면, 하나의 신약을 개발하는 데는 일반적으로 2000억 엔(약 2조 원) 이상의 비용과 약 13년의 기간이 걸리는 것으로 알려져 있다. 질병과 관련된 체내 물질에 작용하는 신약 후보를 찾기 위해 세포나 동물, 사람을 대상으로 안전성과 유효성을 조사하는 실험을 해야 하기 때문이다. 이러한 실험을 바탕으로 하는 신약 개발의 성공 확률은 종래는 2만~3만분의 1로 매우 낮고 비용과 기간은 해마다 증가하는 추세이다.

신약 개발에서는 계산이 필수 요소이다. 제약회사는 슈퍼컴퓨터를 이용한 시뮬레이션(모의실험) 등을 하지만 계산 양이 방대하고 예측 정확도에 한계가 있었다. 그러나 AI를 사용하면 계산 양을 낮춰 신약 후보를 효율적으로 찾아내거나 최적의 투여방법을 발견하는 일이 쉬워진다.

이번 기술 개발에 성공한 ‘LINC’라는 약 100명으로 구성된 연구그룹에는 후지쯔와 NEC, 히타치제작소 등의 IT 기업과 다케다와 다이니혼스미토모제약 등 제약업체가 참가했다. 소프트웨어의 용도에 따라 개별적으로 팀을 만들어, 2017년부터 AI 개발을 추진해 지금까지 수십 종류의 소프트웨어를 만들었다.

예를 들어, 미즈호정보총연과 도레이가 중심이 된 연구팀은 질병에 관련된 단백질의 구조 등을 예측하는 AI를 개발했다. 도레이나 소프트웨어 개발사인 크로스 어빌리티 등은 분말이나 정제 등 약의 투여방법을 결정하는 데 사용하는 AI를 만들었다. 후지쯔와 에자이 자회사 EA 파마는 심장에 미치는 독성 등을 높은 정밀도로 예측하는 AI를 개발했다.

이렇게 개발된 AI가 신약 후보를 압축해 줌으로써 기초연구에 드는 비용이나 기간이 줄어든다. 동물실험까지 진행될 확률이 6배 높아지고 기간도 절반 이하로 떨어진다. 또한 화합물의 독성을 AI로 예측해 동물실험과 임상시험에서 간장이나 심장 등에 부작용이 발생해 개발이 중단 되는 위험성도 줄어든다.

이러한 AI를 결합함으로써 신약 개발의 성공확률은 10배로 높아진다. 연구기간은 9~9년 반으로 단축되고 개발 비용은 절반으로 줄일 수 있는 것으로 전해진다.

연구 그룹은 내년 9월까지 임상시험의 실행 방법을 결정하는 소프트웨어 등을 만들어 총 40종의 AI를 개발할 계획이다. 이 후 IT 기업은 각각 AI 기술 판매에 나서는 한편 제약회사는 이 기술을 자사 신약 개발에 활용한다.