AI 신약 발견은 대형 제약회사에 500억 달러 규모의 기회입니다

잠재적인 블록버스터 의약품을 찾는 데는 일반적으로 유망한 후보를 발굴하기 위해 연구자 팀이 체계적으로 데이터와 테스트 결과를 선별하여 실험실에서 수년간의 광범위한 분석이 필요합니다. 그러나 일본 다케다제약이 지난 2월 보스턴의 한 스타트업으로부터 실험용 건선 치료제를 40억 달러에 인수했을 때 인공지능을 활용해 단 6개월 만에 선별된 화합물을 얻었다.

앞으로 몇 달 안에 AI와 기계 학습 알고리즘을 통해 수천 개의 잠재적 분자 중에서 선별된 이 약물은 임상 시험의 최종 단계로 진행될 것입니다. 성공한다면 AI의 도움으로 발견된 최초의 치료법 중 하나가 될 수 있습니다. Jefferies의 분석가들은 연간 매출이 최대 5,000억 엔(37억 달러)에 달할 것으로 추정합니다.

일본 제약회사의 이러한 추진은 전 세계적으로 제약회사들이 컴퓨터에 능숙한 스타트업과 계약을 체결하고 자체 데이터 과학자를 더 많이 추가함으로써 AI를 수용하고 있는 시점에 이루어졌습니다. 그들의 희망은 비용을 절감하고 출시 기간을 단축하는 것입니다. Morgan Stanley는 향후 10년 동안 초기 단계 약물 개발에 AI를 사용하면 매출 500억 달러 이상의 가치가 있는 50가지 새로운 치료법이 추가로 탄생할 수 있을 것으로 추정합니다.

연구 회사인 Deep Pharma Intelligence는 AI 기반 신약 발견 회사에 대한 투자가 지난 4년 동안 3배 증가하여 2022년에는 246억 달러에 이를 것으로 추정합니다. 작년 1월 Sanofi는 영국에 본사를 둔 Exscientia Plc에 선불로 1억 달러를 지불하기로 합의했습니다. AI 시스템을 사용하여 새로운 의약품을 연구하고 종양학 및 면역학 분야에서 최대 15개의 후보를 개발하는 데 최대 52억 달러의 마일스톤 지불 가능성이 있습니다.

Bayer, Roche Holding 및 Takeda는 솔트레이크시티의 Recursion Pharmaceuticals Inc.와 협력하여 기계 학습을 사용한 약물 발견을 탐구하는 회사 중 하나입니다. 한편, AstraZeneca Plc는 유사한 노력을 위해 영국의 BenevolentAI 및 샌디에고의 Illumina Inc.와 파트너십을 체결했습니다.

McKinsey & Co.의 파트너이자 제약회사에 디지털 프로세스 및 분석에 대해 조언을 제공하는 Alex Devereson은 "바이오제약 기업이 R&D에 AI를 성공적으로 적용하면 상당한 영향을 미칠 수 있습니다."라고 말합니다. "5년 안에 우리는 이러한 접근 방식이 제약 R&D 프로세스에 더욱 구조적으로 내장되어 대규모로 더 많은 영향을 미칠 것으로 기대합니다."

AI가 도움이 될 수 있지만, 과학자들은 분자가 선택된 후에도 여전히 많은 전통적인 발품 작업을 수행해야 합니다. 다케다 화합물은 계속해서 인간을 대상으로 한 임상 시험과 기타 테스트를 수년 더 필요로 했습니다. 그리고 AI에는 다른 한계도 있습니다. 예를 들어, 화합물의 효능 및 부작용과 같은 복잡한 생물학적 특성을 예측할 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 차세대 블록버스터 치료법을 식별하기 위한 기술을 사용하면 유망한 분자를 식별하기 위해 일반적으로 수년에 걸쳐 수백 번의 실험실 실험이 필요한 추측을 일부 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Big Pharma는 Google 모기업인 Alphabet Inc.의 DeepMind 부서가 AlphaFold라는 AI 프로그램을 사용하여 기본 구성 요소인 단백질의 모양을 예측하는 데 생물학자를 이겼던 2018년 이후 AI 및 기계 학습(ML)에 대한 투자에 더욱 진지해졌습니다. 질병의. 생물학에서 가장 어려운 문제 중 하나인 단백질의 모양을 알아내는 것은 마약 사냥꾼이 단백질과 상호 작용할 수 있는 분자의 범위를 좁히고 질병을 공격하는 약물을 식별하는 데 도움이 됩니다.

신약을 시장에 출시하는 데는 전통적으로 약 30억 달러의 비용이 소요되며, 실험 의약품의 약 90%가 실패합니다. 따라서 프로세스 속도를 높이는 기술은 이익의 큰 원동력이 될 수 있습니다. DeepMind 웹사이트에서 인용한 캘리포니아 스크립스 연구 번역 연구소(Scripps Research Translational Institute)의 설립자이자 이사인 Eric Topol에 따르면 단백질의 3D 구조를 결정하는 데 수개월 또는 수년이 걸리던 것이 이제 AlphaFold를 사용하면 단 몇 초 만에 결정됩니다.

제약회사의 AI 채택 증가는 코로나19 팬데믹으로 인해 업계가 알려지지 않은 바이러스에 맞서기 위한 무기 개발에 서두르면서 가속화됐다. 팬데믹 기간 동안 Pfizer Inc.는 AI를 활용하여 BioNTech SE와 파트너십을 맺고 코로나 백신 Comirnaty를 개발했습니다. 또한 코로나19 알약인 팍슬로비드(Paxlovid)의 화학적 제제화를 가속화하기 위해 중국에 본사를 둔 AI 약물 발견업체인 XtalPi Inc.와 선전(Shenzhen)과의 파트너십을 확대했습니다. 두 가지 모두 2년 이내에 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받았습니다. 이는 대부분의 약품이 시장에 출시되기까지 일반적으로 걸리는 10년보다 훨씬 빠른 것입니다. 규제 당국이 코로나19에 맞서 무기를 대중에게 공개하기 위해 서두르는 것도 속도에 도움이 됐다.