AI와 신약개발: 현재 동향 및 교육 프로그램 분석

1. 요약

• 이 리포트는 AI 기술을 활용한 신약개발의 최신 동향과 교육 프로그램, 글로벌 협력 사례, 그리고 빅테크 기업들의 경쟁을 종합적으로 분석합니다. 한국제약바이오협회의 LAIDD 멘토링 프로젝트와 AI 신약개발 부트캠프 등 다양한 교육 프로그램을 다루며, AI 기술이 신약개발에 어떻게 적용되고 있는지 설명합니다. 글로벌 협력 사례로는 노바티스와 드렌바이오의 이중항체 항암제 개발 협력과 구글 딥마인드의 알파폴드3 기술 사례 등을 포함하여, 빅테크 기업들인 구글, 엔비디아, 마이크로소프트의 경쟁 상황을 살펴봅니다. 또한, AI 기반 신약개발의 효율성 향상 요소와 데이터 표준화 문제, 기술 격차 문제를 다룹니다.

2. AI 신약개발 교육 프로그램

• 2-1. 한국제약바이오협회의 LAIDD 멘토링 프로젝트

• 한국제약바이오협회는 AI 신약개발 인재 교육생 54명을 선발하여 LAIDD(AI신약개발 교육 플랫폼) 멘토링 12주 팀 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 AI 신약개발 현장에 즉시 투입이 가능한 융합인재를 양성하는 것을 목적으로, 보건복지부와 한국보건산업진흥원의 'AI 활용 신약개발 교육·홍보사업'의 일환으로 실시되는 교육과정입니다. 작년에 이어 올해 두 번째로 진행되는 프로젝트로 멘토별 주제는 유전역학 기반 복잡질환 신약 타겟 발굴 및 검증(김상수 숭실대 명예교수), 저분자 화합물 생성 및 표적 단백질에 대한 활성 예측(남호정 광주과학기술원 교수), 단백질-리간드 결합 자유에너지 예측 모델(염민선 나무ICT 연구소장), 딥러닝을 활용한 저해제 후보물질 거대 가상 스크리닝 실습(이주용 서울대 교수), 멀티오믹스 데이터 통합분석을 통한 암치료 약물 타겟 발굴(황대희 서울대 교수) 등입니다.

• 2-2. 54명의 인재 선발 과정

• 멘토링 프로젝트 지원자 95명을 대상으로 1차 지필 테스트와 2차 멘토 면접을 거쳐 54명의 교육생을 최종 선발했습니다. 이들 교육생 중 24명은 석·박사 학위 소지자로, 제약·바이오 기업 재직자 10명, AI 관련 기업 재직자 10명을 비롯해 연구기관 재직자와 대학 및 대학원생 등으로 구성됐습니다. 교육생들은 생물정보학, 유전체학, 화학정보학, 데이터사이언스, 약학, 의과학, 한의학 등 다양한 전공자로 구성되어 있으며, 전문성을 바탕으로 멘토가 제시한 AI 신약개발 팀 프로젝트를 12주 동안 수행할 예정입니다.

• 2-3. 멘토링 주제와 수행 방식

• 멘토링 주제는 유전역학 기반 복잡질환 신약 타겟 발굴 및 검증, 저분자 화합물 생성 및 표적 단백질에 대한 활성 예측, 단백질-리간드 결합 자유에너지 예측 모델, 딥러닝을 활용한 저해제 후보물질 거대 가상 스크리닝 실습, 멀티오믹스 데이터 통합분석을 통한 암치료 약물 타겟 발굴 등으로 다양합니다. 교육생들은 각각의 배경지식과 전문성을 활용하여 멘토가 제시한 AI 신약개발 팀 프로젝트를 12주 동안 진행하게 됩니다. 프로젝트 우수 사례는 오는 10월 31일에 열릴 예정인 2024 AI 파마 코리아 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.

• 2-4. 2024 AI 파마 코리아 컨퍼런스

• 한국제약바이오협회는 지난해와 동일하게 2024 AI 파마 코리아 컨퍼런스를 예정하고 있으며, 이 자리에서 멘토링 프로젝트의 우수 사례를 발표할 계획입니다. 또한, 프로젝트를 완수한 교육생에게는 직무능력인증서와 디지털 배지를 발급하여 재직자에게는 직무 전환을, 취업 준비생에게는 AI 신약개발 분야 진출을 지원할 예정입니다.

• 2-5. AI 신약개발 부트캠프

• 한국제약바이오협회는 올해 처음으로 AI 신약개발 초급자를 대상으로 'AI 신약개발 부트캠프' 교육과정을 개설했습니다. 이 부트캠프는 8월 26일부터 28일까지 3일간 총 24시간의 교육으로 구성되었으며, 60명의 교육생이 참가합니다. 부트캠프는 이론과 실습으로 구성된 단기 집중교육 과정으로, 관련 연구자들의 높은 관심을 반영하듯 1분 만에 모집이 마감되었습니다.

3. 글로벌 협력 사례

• 3-1. 노바티스와 드렌바이오의 이중항체 항암제 개발 협력

• 스위스 제약사 노바티스와 미국 바이오기업 드렌바이오가 암 치료를 위한 이중특이항체 신약 개발을 위해 협력하고 있습니다. 노바티스는 드렌바이오의 플랫폼 기술을 활용하여 이중항체 항암제 신약을 개발할 계획입니다. 드렌바이오의 플랫폼은 골수세포에서 선택적으로 발현되는 식세포 수용체에 결합하여 병원성 세포, 단백질 응집체, 기타 질병 유발 물질의 고갈을 유도하는 기술입니다. 이중특이항체는 표적 항원이 존재할 때에만 골수세포를 활성화시키도록 설계되어 있어, 기존의 치료 양식보다 치료지수와 안전성이 우수할 가능성이 있습니다.

• 3-2. 협력의 금전적 규모와 협력 방법

• 노바티스와 드렌바이오의 협력 계약에 따라 드렌바이오는 노바티스로부터 총 1억5000만 달러의 선불금을 받기로 했습니다. 이 금액에는 2500만 달러 규모의 지분 투자가 포함되어 있습니다. 또한 드렌바이오는 특정 전임상, 임상, 규제, 상업화 성과에 따른 마일스톤으로 최대 28억5000만 달러를 추가로 받을 수 있으며, 협업을 통해 상업화된 제품의 순매출에 따른 단계별 로열티도 받을 자격을 갖게 됩니다.

• 3-3. 기술적 혁신과 암 치료의 혁신적 접근

• 노바티스와 드렌바이오의 협력은 기술적 혁신을 통해 암 치료에 새로운 접근 방식을 도입하고자 합니다. 노바티스는 드렌바이오의 독자적인 표적 골수세포 인게이저 및 포식작용 플랫폼을 사용하여 암 치료용 이중특이항체를 발굴하고 개발하는 데 주력할 것입니다. 노바티스의 바이오메디컬연구 종양학 부문 글로벌 책임자 시바 말렉 박사는 드렌바이오와의 계약을 통해 새롭고 유망한 이중특이항체 치료제를 발굴할 수 있는 기회를 얻게 되었다고 강조했습니다. 이는 노바티스의 기존 전략적 노력과 결합하게 됩니다.

4. AI 기반 신약개발의 현황

• 4-1. AI와 신약개발의 최신 동향

• 최근 AI 기술은 신약개발 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 특히 구글 딥마인드의 알파폴드와 같은 혁신적인 기술은 단백질 구조 예측과 같은 복잡한 과정을 획기적으로 개선하였습니다. 이는 신약개발의 효율성을 극대화하고, 비용을 절감하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 다수의 기업들이 AI 기술을 활용하여 신약 개발 시간을 단축하고 있으며, 다양한 교육 및 연구 프로그램을 통해 관련 인력을 양성하고 있습니다.

• 4-2. 구글 딥마인드의 알파폴드3 기술 사례

• 구글 딥마인드의 알파폴드는 AI를 이용해 단백질 구조를 예측하는 기술로, 지난 몇 년간 여러 버전으로 업그레이드 되었습니다. 알파폴드3는 단백질-단백질, 단백질-리간드, 단백질-DNA 상호작용을 예측할 수 있으며, 폐 질환 신약후보물질을 단 46일 만에 발굴하는 성과를 냈습니다. 이러한 성과는 AI가 신약개발의 새로운 가능성을 열어주고 있음을 보여줍니다.

• 4-3. 샤페론의 AI 세포독성 알고리즘 개선

• 샤페론은 AI를 활용한 세포독성 알고리즘의 정확도를 92%까지 향상시키는 데 성공했습니다. 샤페론의 AI 기반 신약 개발 플랫폼 에이든(AIDEN)은 효율적인 후보물질 발굴을 가능하게 하며, 이는 후보물질 탐색에 소요되는 기간과 비용을 50% 이상 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 기존 AI 알고리즘의 정확도가 70~80%인 것을 고려할 때 매우 높은 수준입니다.

• 4-4. AI 신약개발의 효율성 및 정확성 향상 요소

• AI 신약개발은 기존 방법에 비해 효율성과 정확성을 높이는 요소를 다수 포함하고 있습니다. 예를 들어, AI는 표적 단백질의 결합 부위 탐색, 약물 설계 과정에서의 예측 및 분석에 큰 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술적 요소들은 신약 개발 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 여러 기업과 연구 기관들이 이를 통해 신약 개발의 성공률을 높이고 있습니다.

• 4-5. 데이터 표준화와 AI 기술 격차 문제

• AI 신약개발의 효율성을 극대화하기 위해서는 데이터 표준화가 필수적입니다. 여러 기업과 연구기관들이 동일한 형식의 데이터를 활용할 수 있어야 연구의 중복을 피하고, 데이터를 보다 효과적으로 분석할 수 있습니다. 또한, 한국의 AI 신약개발 기술은 미국, 유럽, 중국 대비 상당한 격차가 있는 것으로 분석됩니다. 이러한 기술 격차를 극복하기 위해서는 큰 규모의 자본 투자와 인재 유치가 필요하며, 신기술의 발전을 저해하는 규제를 철폐하는 등의 시스템 개선도 요구되고 있습니다.

5. 빅테크 기업들의 AI 신약개발 경쟁

• 5-1. 구글, 엔비디아, 마이크로소프트의 신약개발 경쟁

• 구글, 엔비디아, 마이크로소프트는 AI 기술을 활용하여 신약개발을 혁신하고 있습니다. 구글의 알파폴드3는 단백질 구조 예측 기술로 신약 개발 과정을 가속화하고 있으며, 엔비디아의 바이오니모는 단백질 및 분자 구조 예측을 통해 신약 개발 시간을 단축하고 있습니다. 마이크로소프트와 오픈AI는 AI 기반 단백질 설계와 의료 AI 플랫폼을 통해 신약 연구에 기여하고 있습니다.

• 5-2. 구글 알파폴드3의 단백질 구조 예측 기술

• 구글의 알파폴드3는 단백질 구조 예측 기술에서 혁신적인 성과를 보였습니다. 2018년에 처음 등장한 알파폴드 기술은 2024년 5월 최신 버전인 알파폴드3으로 업데이트되어 단백질의 구조 변화를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다. 이 기술을 통해 신약 개발의 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

• 5-3. 엔비디아 바이오니모의 단백질 및 분자 구조 예측 기술

• 엔비디아는 2024년 1월 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 바이오니모를 발표했습니다. 바이오니모는 단백질 구조 예측, 단백질 서열 생성, 분자 최적화 등 다양한 기능을 포함하여 신약 개발 시간을 크게 단축시킵니다. 암젠은 이미 바이오니모를 도입해 신약 개발에 활용하고 있으며, 슈퍼컴퓨터 프레이자를 구축하여 협업 중입니다.

• 5-4. 마이크로소프트와 오픈AI의 AI 기반 단백질 설계

• 마이크로소프트는 2023년 9월 AI 기반 단백질 설계 모델인 에보디프(EvoDiff)를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 딥러닝을 통해 단백질 구조 데이터를 학습하고 새로운 단백질 서열을 예측할 수 있습니다. 한편, 오픈AI는 의료 AI 플랫폼을 개발하여 암 진료를 돕고 있으며, 항생제 내성 해결을 위해 일라이 릴리와 협업 중입니다.

• 5-5. 현재까지의 한계와 미래 가능성

• 현재까지 AI를 활용한 신약 중 FDA 승인을 받은 약은 없습니다. 이는 기술적 한계와 시장의 높은 기대감 사이의 괴리 때문입니다. 구글, 엔비디아, 마이크로소프트의 기술적 성과는 놀랍지만, 실제 상용화까지는 많은 도전과 과제가 남아 있습니다. 지속적인 연구와 협력이 필요합니다.

6. 결론

• 이 리포트는 AI 신약개발의 현재 동향과 교육 프로그램, 글로벌 협력 사례 및 빅테크 기업들의 경쟁을 종합적으로 분석했습니다. lAIDD 멘토링 프로젝트와 같은 한국제약바이오협회의 교육 프로그램은 AI 신약개발 인재 양성에 중요한 역할을 하고 있으며, 드렌바이오와의 협력을 통해 노바티스는 이중특이항체 치료제를 개발하고 있습니다. 구글의 알파폴드3와 같은 혁신적인 기술은 신약개발의 시간과 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. 하지만, AI 신약개발이 현재 직면한 주요 한계는 FDA 승인 약물의 부재와 기술적 한계, 데이터 표준화 문제 등입니다. 이를 극복하기 위해서는 지속적인 연구, 협력, 자본 투자, 그리고 규제 철폐가 필요합니다. 미래에는 더 많은 협업과 기술적 진보를 통해 AI 신약개발이 큰 성과를 거둘 것으로 기대됩니다.

7. 용어집

• 7-1. LAIDD [교육 플랫폼]

• 한국제약바이오협회의 AI 신약개발 교육 플랫폼으로, AI를 활용한 신약 개발 교육과 멘토링을 통해 융합인재를 양성하는데 중요한 역할을 하고 있다.

• 7-2. 노바티스 [제약 회사]

• 스위스의 글로벌 제약사로, 드렌바이오와 협력하여 이중항체 항암제를 개발하는 등 AI 신약개발 분야에서 중요한 역할을 하고 있다.

• 7-3. 알파폴드3 [AI 기술]

• 구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 기술로, 신약 개발 시간을 단축시키고 개발 효율성을 높이는 데 기여하고 있다.

• 7-4. AI 파마 코리아 컨퍼런스 [행사]

• 한국제약바이오협회가 주최하는 행사로, AI 신약개발 분야의 최신 동향과 연구 결과를 공유하고 논의하는 장을 제공한다.

8. 출처 문서

• 제약바이오協 AI신약개발 인재 54명 선발http://www.medical-tribune.co.kr/news/articleView.html?idxno=205935
• 제약바이오협, LAIDD 멘토링 12주 팀프로젝트 착수http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2228356
• 노바티스, 드렌바이오와 이중항체 항암제 개발 협력https://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=242082
• AI와 신약개발: 현재 동향과 실질적 적용go-public-report-ko-a5c6c8e1-dc5f-4ac2-a53f-bfbdae09ae2c-0-0
• AI 기반 신약 개발: 구글, 엔비디아, MS 등의 경쟁 및 현재 상태go-public-report-ko-fbdb3951-020b-4709-9161-19c2a35327da-0-0
• 제약바이오협, AI 신약개발 'LAIDD' 멘토링 프로젝트 막 올렸다https://www.smedaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=299438
• 제약바이오협회, AI 신약개발 플랫폼 교육생 54명 선발https://www.etnews.com/20240801000342