신약 개발에서 AI의 역할: 빅테크 기업들과 스타트업 경쟁과 전망

최근 몇 년간, 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 혁신의 선봉에 서 있습니다. 그 중에서도 특히 신약 개발 분야는 AI의 영향을 가장 극적으로 받고 있는 영역 중 하나입니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 언급했듯, 신약 개발은 AI를 활용한 다음 큰 기술 혁신 분야로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 구글, 마이크로소프트, NVIDIA, Meta 등 세계적인 빅테크 기업들이 어떻게 이 경쟁에 뛰어들었는지, 그리고 이러한 기술적 진보가 신약 개발에 어떤 변화를 가져올지에 대해 살펴보겠습니다.

신약 개발에서 AI의 혁신적 역할

빅테크 기업들의 AI를 활용한 신약 개발 진입

• 구글 딥마인드의 알파폴드: 구글 딥마인드가 개발한 AlphaFold는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 능력으로 생물학 및 신약 개발 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 AI 시스템은 단백질 구조를 빠르고 정확하게 예측하여, 기존에 수년이 걸리던 실험적 작업을 며칠 내에 해낼 수 있게 만들었습니다. 이는 신약 개발 과정을 획기적으로 단축시키며, 구조적 정보가 부족해 어려움을 겪었던 질병 타겟팅에 새로운 길을 열어주었습니다.
• 메타 AI의 ESM-2: 메타 AI는 단백질의 아미노산 서열로부터 그 구조를 예측하는 ESM-2 모델을 개발했습니다. 이 기술은 단백질 구조의 이해와 예측을 더욱 정교화하여 신약 개발에 필요한 기초 연구를 가속화할 수 있습니다. ESM-2는 단백질의 동작과 상호작용을 더 깊이 이해할 수 있는 토대를 마련함으로써, 새로운 약물 타겟의 식별과 치료 개입 방법 개발을 용이하게 합니다.
• 마이크로소프트 리서치의 MIF-ST: 마이크로소프트 리서치는 단백질 구조 예측에 AI를 활용한 MIF-ST를 통해, 복잡한 생물학적 과정의 이해와 신약 타겟의 정확한 식별에 기여하고 있습니다. MIF-ST는 컴퓨터 과학과 생물학, 약학이 결합된 획기적인 접근 방식을 보여주며, 전통적인 실험 기법을 보완하여 신약 발견 과정에 중요한 통찰을 제공합니다.

Recent Timeline of Protein-related Models

https://www.ml6.eu/blogpost/unlocking-the-secrets-of-life-ai-protein-models-demystified

주목할만한 AI를 활용한 신약 개발 스타트

AI를 활용한 신약 개발을 추진하는 스타트업이 여러 개 있습니다. 이들은 신약 개발 과정에서 AI의 힘을 빌려, 연구 및 개발 속도를 가속화하고, 보다 정밀한 약물 후보를 식별하는 데 주력하고 있습니다. 여기 몇 가지 주목할 만한 스타트업을 소개합니다:

• Seismic Therapeutic: 면역학 약물 발견에 특화된 미국 스타트업으로, 기계 학습과 구조 생물학, 단백질 공학, 번역 면역학을 통합한 IMPACT 플랫폼을 개발하여 다중 약물 특성을 동시에 최적화합니다​​.
  https://www.startus-insights.com/innovators-guide/ai-startups-advancing-drug-discovery/
• Pathos: 온코로지 데이터, 유전체 정보 및 고급 AI를 실험실 환경과 통합하여 약물 개발을 재설계하는 미국 스타트업입니다​​.
  https://www.startus-insights.com/innovators-guide/ai-startups-advancing-drug-discovery/
• Prescience Insilico: 인도 스타트업으로, PRinS3 플랫폼을 통해 실리콘에서의 약물 개발을 진행하며, 그래픽 신경망 기반 AI 모델을 사용합니다​​.
  https://www.startus-insights.com/innovators-guide/ai-startups-advancing-drug-discovery/
• Araceli Biosciences: 딥러 기반 신경망을 이용한 정밀 분할을 가능하게 하는 미국 스타트업으로, 약물 발견 시스템 Voyager를 개발했습니다​​.
  https://www.startus-insights.com/innovators-guide/ai-startups-advancing-drug-discovery/
• Genesis Therapeutics: AI와 바이오테크를 통합하여 새로운 약물 발견을 가속화하는 미국 스타트업으로, 신경망, 생물물리 시뮬레이션, 확장 가능한 컴퓨팅 플랫폼을 사용합니다​​.
  https://www.greyb.com/blog/ai-drug-discovery-startups/

이외에도 IAMA Therapeutics, Disruptive Pharma, Ignota Labs, CHARM Therapeutics, PLAIO, RECEPTOR.AI, Cellartgen, Systemic Bio, OminiWell, ATEM Structural Discovery, Protai, VAROS 등 다양한 전문 분야에서 AI 기술을 활용해 신약 개발을 추진하고 있는 스타트업들이 있습니다. 이들 스타트업은 소아 신경정신 질환, 메조포러스 마그네슘 카보네이트 기반 약물 전달, 약물 안전성 향상, 소분자 억제제 개발, 디지털화된 제약 계획 단순화, 단백질 약물 발견 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있습니다​​.
https://www.startus-insights.com/innovators-guide/pharma-startups/

AI가 가져올 신약 개발의 변화

1. 효율성의 극대화: AI는 실험실에서 수행해야 하는 시간과 노력을 대폭 줄여줍니다. 단백질 구조 예측에서부터 잠재적 약물 타겟의 식별까지, AI는 신약 개발의 각 단계를 가속화합니다.
2. 새로운 치료법의 발견: AI는 전통적인 방법으로는 찾아내기 어려웠던 새로운 치료 타겟과 약물 후보군을 발견할 수 있습니다. 이는 특히 희귀 질환 또는 치료법이 제한적인 질병에 대한 새로운 희망을 제공합니다.
3. 기존 제약 산업의 변화: AI의 활용은 기존의 대형 제약 기업들에게도 변화를 요구합니다. 빅테크 기업들이 새로운 연구

방법론과 기술을 도입함으로써, 전통적인 신약 개발 방식을 넘어서는 혁신을 추구하고 있습니다. 이는 제약 산업 내에서도 경쟁 구도를 재편하고, 새로운 연구 및 개발 파트너십의 형성을 촉진할 것입니다.

4. 데이터 기반의 접근 방식: AI의 핵심은 대규모 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 능력에 있습니다. 신약 개발에서 이는 더 정확한 실험 결과 예측, 실패 확률 감소, 그리고 최종적으로는 개발 비용 절감으로 이어집니다.
5. 개인화된 의료의 실현: AI를 통한 신약 개발은 더욱 개인화된 치료법의 발견으로 이어질 수 있습니다. 개인의 유전적 특성에 맞춘 맞춤형 약물이 개발되면, 치료 효과는 물론, 부작용의 위험도 최소화할 수 있습니다.

기술과 의료의 융합으로 열리는 새로운 지평

빅테크 기업들의 AI를 활용한 신약 개발 경쟁은 기술과 의료의 경계를 허물고 있습니다. 이는 단순히 새로운 약물을 더 빠르게 개발하는 것을 넘어서, 의료의 패러다임 자체를 변화시키고 있습니다. AI 기술의 발전은 신약 개발의 속도와 정확성을 높이는 동시에, 전에는 불가능했던 치료법의 발견을 가능하게 합니다.

빅테크 기업들의 이러한 노력은 향후 수년 내에 구체적인 성과로 나타날 것입니다. 이 과정에서 주목해야 할 점은, 이러한 기술적 진보가 실제로 환자들에게 어떤 혜택을 가져다줄 것인가입니다. 또한, 이러한 변화가 기존의 제약 산업과 어떻게 공존하거나 협력할 수 있을지도 중요한 고려 사항입니다.

AI 기반의 신약 개발은 기술과 인류의 건강이 만나는 지점에서 중요한 진전을 이루고 있습니다. 빅테크 기업들의 참여는 이 분야에 새로운 자원과 아이디어를 가져오며, 이는 결국 모든 이들의 건강한 미래를 위한 긍정적인 변화를 약속합니다. AI의 역할은 여기서 멈추지 않을 것이며, 앞으로도 계속해서 의료 분야에서 중대한 혁신을 이끌 것입니다.