인공지능(AI) 기반 신약 개발

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희귀암 치료제 기대감 증폭

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인공지능(AI) 기반 신약 개발, 임상 단계 진입 가속화: 희귀암 치료제 기대감 증폭

 

[베이징, 중국] 인공지능(AI) 기술이 신약 개발 프로세스를 혁신하고 있는 가운데, 2025년 7월 30일 중국의 거대 인공지능 제약 기업 '바이오AI 랩스(BioAI Labs)'가 AI가 발굴한 희귀암 치료 후보 물질이 임상 1상에 성공적으로 진입했다고 발표, 전 세계 제약 바이오 업계의 이목을 집중시키고 있습니다. 이는 AI 기반 신약 개발이 실험실 단계를 넘어 실제 환자 치료에 적용되는 속도가 급격히 빨라지고 있음을 보여주는 중요한 신호탄이다.

 

전통적인 신약 개발은 막대한 시간과 비용이 소요되는 과정이다. 

 

하나의 신약이 시장에 나오기까지 평균 10년 이상, 그리고 수십억 달러의 비용이 투입된다. 

 

이 과정에서 후보 물질 탐색, 전임상 시험, 그리고 복잡하고 긴 임상시험 단계를 거치며 성공률은 극히 낮습니다. AI는 이러한 비효율성을 혁신적으로 개선할 수 있는 잠재력으로 주목받아 왔다.

 

바이오AI 랩스는 자체 개발한 AI 플랫폼 '딥파마(DeepPharma)'를 활용하여 특정 희귀 뇌암(교모세포종) 치료제 후보 물질을 발굴했다. 

 

딥파마는 수많은 화학 물질 데이터, 유전체 정보, 단백질 구조, 질병 메커니즘 등을 학습하여, 기존 방식으로는 예측하기 어려웠던 최적의 후보 물질을 신속하게 제안합니다. 특히, 약물-표적 상호작용 예측, 독성 예측, 그리고 합성 가능성 예측 등 다각적인 분석을 통해 성공 확률이 높은 물질을 선별해낸다.

 

이번에 임상 1상에 진입한 교모세포종 치료 후보 물질 'BAI-001'은 딥파마가 제안한 수천 개의 후보 물질 중 하나였습니다. 전임상 시험에서 BAI-001은 기존 치료제에 반응하지 않던 교모세포종 세포주와 동물 모델에서 뛰어난 항암 효과와 낮은 부작용 프로필을 보였습니다. 임상 1상은 약물의 안전성과 내약성을 평가하는 단계로, 건강한 자원자 및 소수의 환자를 대상으로 진행된다. 바이오AI 랩스 측은 BAI-001이 현재까지 안전성 측면에서 긍정적인 결과를 보이고 있다고 밝혔다.

 

바이오AI 랩스의 최고 과학 책임자 리웨이 박사는 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구를 넘어, 신약 개발의 전 과정을 혁신하는 핵심 동력이 되고 있다"며, "딥파마는 후보 물질 탐색에 걸리는 시간을 수년에서 수개월로 단축시켰고, 성공률을 획기적으로 높였다. 이는 희귀 질환으로 고통받는 환자들에게 새로운 희망을 줄 것"이라고 강조했습니다.

 

현재 전 세계적으로 100여 개 이상의 기업이 AI 기반 신약 개발에 뛰어들었으며, 이미 수십 개의 후보 물질이 전임상 또는 임상 단계에 진입했다. 특히 희귀 질환이나 난치성 질환 분야에서 AI의 역할이 더욱 부각되고 있는데, 이는 희귀 질환의 경우 데이터가 부족하고 전통적인 방식으로는 연구에 한계가 많기 때문입니다. AI는 방대한 데이터를 학습하고 패턴을 인식함으로써 이러한 난제를 해결하는 데 기여하고 있다.

 

하지만 AI 신약 개발에도 여전히 과제가 남아 있습니다. AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 것, 그리고 AI가 제안한 후보 물질의 실제 생체 내 효과를 검증하는 작업은 여전히 인력과 시간이 필요한 부분입니다. 또한, AI 학습에 필요한 고품질 데이터 확보와 데이터 편향성 문제 해결도 중요하다. 무엇보다, AI가 제시하는 '블랙박스'와 같은 예측 결과를 인간 연구자가 어떻게 해석하고 임상적으로 적용할 것인가에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다.

 

그럼에도 불구하고, AI 기반 신약 개발은 제약 산업의 미래를 바꿀 가장 강력한 기술 혁신 중 하나로 평가된다. 

 

BAI-001의 임상 1상 성공은 AI가 단순한 연구 도구를 넘어 실제 치료제로 이어질 수 있음을 보여주는 중요한 사례이며, 앞으로 더 많은 AI 발굴 신약들이 임상 단계를 거쳐 시장에 출시될 것으로 기대됩니다. 희귀암 환자들에게 새로운 치료 기회를 제공할 AI의 활약에 전 세계의 이목이 쏠리고 있다.

작성 2025.07.31 15:53 수정 2025.07.31 15:54

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