AI가 정말 신약 개발 기간을 50% 단축할 수 있을까
제약 대기업 astrazeneca는 AI를 활용해 바이오의약품을 설계하고 R&D 주기를 수년씩 단축하고 있습니다. 이 기술은 기존에 '약물화 불가능(undruggable)'했던 표적을 치료 가능한 대상으로 바꾸고 있습니다.
아스트라제네카는 생물학적 제제의 설계 최적화에 머신러닝을 적용하여 10년에 걸친 개발 프로세스에서 컴퓨터 기반의 구축-측정-학습 루프로 전환하고 있다. 이 기술을 통해 연구자들은 방대한 분자 조합을 컴퓨터로 걸러내어 실험실 자원을 효능과 안정성에 대해 가장 높은 예측 성공률을 보이는 후보 물질에만 집중할 수 있다. 이러한 능력은 여러 질병 표적에 동시에 작용할 수 있는 복잡한 다중 특이적 의약품의 생성을 가능하게 한다. 맥킨지(McKinsey)는 생성형 AI가 발견 일정을 50%까지 줄일 수 있다고 추정하지만, 효능은 고품질 독점 데이터에 따라 달라진다. 업계는 '난치성 질환 치료'를 위해 AI 우선 인프라로 전환하고 있다.