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바이오/의료 제약에서 AI가 사람을 능가한다 - Insilico Medicine이 개척한 가능성

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-03-11 12:38:00
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제약 연구에서 AI가 사람을 능가하는 순간이 도래할지도 모른다. 미국의 벤처기업 Insilico Medicine이 지금까지 2~3년이 걸리던 신약 후보를 발견하는 프로세스를, 21일까지 단축했다는 연구 성과를 발표했다. 사람은 전부 조사할 수도 없는 양의 데이터를 모은 과거의 연구들 속에서, AI 프로그램을 통해 지금까지 존재하지 않았던 신약을 만들고 있다. Insilico Medicine을 포함하여 AI 벤처기업과 대형 제약회사의 제휴가 증가하여, 제약 업계의 새로운 트렌드를 만들고 있다.

 

신약을 21일 만에 만드는 AI

 

제약은 연구개발에 막대한 투자가 요구되는 분야이다. 하나의 신약이 시판되기까지 평균 약 7년이 걸리며, 26억 달러의 자금이 투자된다. 더 좋은 효능을 가진 약을 개발하거나 치료법이 확립되지 않은 환자에 대한 대처법을 연구하는 등, 제약 업계가 이루어야 하는 일은 아직도 많이 남아 있다.

 

의약품은 체내의 단백질과 결합하여 질병이 낫도록 작용하는 화합물이라 할 수 있다. 제약은 타깃이 되는 단백질을 특정하고, 뛰어난 효능이 나타날 것 같은 분자의 조합을 찾는 것에서부터 시작된다.

 

다으으로, 그 분자 화합물을 실험동물에 투여하고, 안전성ㆍ안정성ㆍ효능ㆍ독성을 확인하는 비임상 실험이 이루어진다. 인간에 대한 임상실험은 그 후에 이루어진다.

 

제약회사는 제약을 더욱 확실하고 저렴하게 실시하기 위해, 새로운 방법을 찾아 왔다. 특히 화합물을 탐색하는 단계에서는, 과거에 만든 수만~수십만 건에 이르는 화합물을 축적한 ‘라이브러리’ 중에서, 표적에 해당하는 단백질에 강하게 작용하는 것을 찾는 데 오랜 시간이 걸린다. 따라서 탐색 프로세스를 자동화하여, 비임상 실험을 하기까지 거릴는 시간을 단축하려는 움직임이 존재한다.

 

2014년에 창업한 Insilico Medicine은 AI를 사용하여 신약을 발견함으로써 눈부신 성과를 거두어, 최근 주목을 받고 있다. 일반적으로 분자 화합물을 특정하는 것부터 비임상 실험까지 2~3년이 걸리던 것을, 불과 21일 만에 완료하였기 때문이다.

 

과거에 연구된 화합물에 관한 데이터를 ‘라이브러리’를 통해 학습한 AI는, 먼저 3만 건 이상의 후보를 도출하고, 그 중에서 의약품이 될 가능성이 큰 6가지 화합물을 특정했다. 그런 다음 연구자가 6가지 화합물을 실제로 만들었고, 그 중에서 1가지 화합물은 동물실험까지 진행하여, 바람직한 결과를 얻었다고 한다.

 

<그림> Insilico Medicine

 

과거의 지식을 통해 새로운 분자 화합물을 찾아내는 프로세스는, 인간 의과학 연구자가 실시하는 작업과 크게 다르지 않다. Insilico Medicine의 AI는 사람이 처리할 수 없을 만큼의 방대한 데이터를 사용하여 사람보다 빨리, 가능성 있는 분자 화합물을 발견하는 데 성공했다.

 

제약에서도 AI가 사람을 뛰어넘는 순간이 도래했다

 

Insilico Medicine의 연구 성과는 DeepMind가 AI AlphaGo에 의해 바둑 챔피언에게서 승리를 거둔 사례에 빗댈 수 있다.

 

AI가 사람을 대신할 수 있는 건 아니지만, 이러한 훌륭한 계산 능력을 활용하여 더 나은 제약 프로세스가 만들어지려 하고 있다.

 

Insilico Medicine의 AI는 GAN(Generative Adversarial Network : 생성적 대립 신경망)이라는 방식을 채용한다. 이것은 ‘최근 10년간 가장 흥미로운 아이디어’라 평가되는 알고리즘이며, 입력된 데이터의 특징을 학습함으로써 실재하지 않는 데이터를 생성할 수 있다고 한다. 존재하지 않는 얼굴이나 풍경 사진을 만들어내거나 흑백의 그림을 자동으로 채색하는 것도 가능하다.

 

제약은 그야말로 존재하지 않는 화합물을 생성하는 프로세스이므로, GAN을 채용하는 것이 합리적이라 할 수 있다. 과거의 화합물의 특징을 추출하고, 그것으로부터 새로운 화합물을 만들어내며, 그 성과를 검증한다.

 

기업명에 들어있는 ‘In silico’는 ‘컴퓨터 안에서’라는 의미를 가지며, in vivo(생체 내에서), in vitro(시험관 내에서)에 대응하는 것으로 만들어진 표현이다. In silico 제약은 유전자를 코드화한 인간 게놈 계획 및 슈퍼컴퓨터가 개발됨에 따라 발전해 왔다. 하지만 Insilico Medicine의 성과는 최신 AI 기술을 사용하는 것이므로, 큰 진보라 할 수 있다.

 

Insilico Medicine은 2019년 9월에 3,700만 달러의 자금을 조달했다. 중국의 Qiming Venture Partners 및 Deep Knowledge Ventures가 중심이 되어 투자했으며, 더 많은 연구개발 및 미국ㆍ유럽ㆍ아시아에서의 사업 전개를 전망하고 있다.

 

AI를 개발자 커뮤니티에 공개하여, 정밀도를 향상한다

 

Insilico Medicine은 제약 프로세스를 연 단위에서 일 단위로 단축하는 새로운 AI 알고리즘 ‘GENTRL’을 개발했다.

 

GENTRL은 오픈 소스로 공개되었으며, 누구나 그 시스템을 열람ㆍ이용하거나 개조할 수 있다. 또한 GENTRL을 포함한 제품군은 중국의 WuXi AppTec와 공동으로 개발하였다.

 

Insilico Medicine은 고객인 제약회사에게 제약 지원 서비스를 제공한다. GENTRL의 알고리즘을 사용하여 타깃에 해당하는 단백질을 특정하거나 분자 화합물을 발견하는 비즈니스 모델이다. 또한 제약에 필요한 화합물에 관한 데이터를 축적하여, AI의 정밀도를 향상한다.

 

Insilico Medicine은 최신 개발 환경을 활용한다. AI 알고리즘을 개발하는 데에는 오픈 소스인 TensorFlow나 PyTorch를 채용했다. 병렬 계산에 특화된 GPU를 사용하기 때문에 Amazon Web Services나 Google Cloud 같은 클라우드 환경에서 계산 처리를 한다.

 

Insilico Medicine의 비즈니스 모델을 보자면, 그 핵심이라 할 수 있는 GENTRL을 오픈 소스로 공개하여 누구나 사용할 수 있도록 한 점이 흥미롭다. 일반적인 경영 전략의 상식에 따르면, 핵심 요소는 기밀정보로서 감춰두거나 따라 하지 못하도록 특허를 취득하는데 말이다.

 

AI의 알고리즘은 다양한 데이터를 접할수록 개선의 여지를 찾아내기 쉽다. 오픈 소스로 공개하면, 사외의 사용자가 적극적으로 데이터를 입력하여, 알고리즘을 개선하는 데 도움을 준다는 이점이 있다. 이를 사용하여 많은 연구 논문이 발표되면, 신뢰성 및 브랜드 인지도도 향상된다.

 

분자 화합물을 특정하는 데 그치지 않고, 제약 프로세스 전체에 적용할 수 있는 AI 기술

 

2017년에는 Insilico Medicine과 글락소스미스클라인이 제휴하여, 알츠하이머 등 고령화로 인한 질병에 대한 치료법을 개발하기 시작하였다. 이러한 대형 제약회사와 AI 기업의 제휴는 셀 수 없이 많다.

 

영국의 스타트업 BenevolentAI는 아스트라제네카와 신장 질환의 신약을 개발하고 있으며, 얀센과의 제휴도 발표하였다. AI를 통해 종양 치료법을 개발하는 Concerto HealthAI는 화이자 및 브리스톨마이어스와 계약하였다.

 

AI 및 클라우드 기술에 힘을 쏟고 있는 마이크로소프트는 Oxford Biomedica와 함께 연구 개발하여, 유전자를 사용하는 치료법을 개발하고 있다. DeepMind는 유전자 데이터를 통해 생성되는 단백질의 구조를 예측하는 AlphaFold를 발표하였고, 이는 제약에서 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

 

AI 기술은 아직 발전 단계에 있으며, 반드시 기대한 성과를 얻는 것은 아니다. IBM Watson은 과거의 문헌 및 유전자 데이터 중에서 놓치고 지나간 치료법을 발견하려 했지만, 고객의 기대를 만족시키지 못했다고 보도된 바 있다.

 

많은 데이터를 축적할수록 정밀도가 향상된다는 특성을 생각하면 처음부터 큰 기대를 할 수는 없으며, 장기적으로 지속적인 관계를 맺으면서 서서히 성과를 드러내는 접근방식이라고 생각해야 한다. 그런 의미에서는 Insilico Medicine이 GENTRL을 오픈 소스로 공개하여 개발 커뮤니티와 함께 성장하는 길을 선택한 것도 이해가 간다.

 

Insilico Medicine은 분자 화합물을 특정하는 일을 목적으로 하지만, AI는 제약 프로세스에서도 이용할 수 있는 여지가 있다. 화합물은 원래 유전자나 의료 화상 등 사람이 처리할 수 없을 만큼의 방대한 데이터가 만들어내는 것이기 때문이다. 임상실험에 대한 계획 및 최적화, 질병의 진행 상황에 따른 최적의 피험자 선정 등에서도 AI를 사용할 수 있다. 또한 항바이러스제를 수면 개선 약으로 만드는 등, 기존의 약을 다른 용도로 사용하는 ‘드러그 리포지셔닝’ 분석에서도 AI를 활용할 수 있다.

 

Insilico Medicine의 성과는 AI가 실제로 제약에 도움을 준다는 실적을 남겼다. 향후 제약 업계의 연구개발 프로세스 전체가 크게 변화하여, 인간과 AI의 협력을 전제로 하는 새로운 개념이 생겨날지도 모르겠다.

 
 
 

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