How AI Could Help Combat Antibiotic Resistance

개요

인공지능(AI)은 항생제 내성이라는 전 세계적인 보건 위기에 대응하기 위한 진단, 신약 개발, 확산 예측 등 다각적인 해결책을 제시하며 새로운 국면을 맞이하고 있다.

주요 내용

* 항생제 내성의 심각성: 항생제 내성 감염은 연간 백만 명 이상의 사망자를 발생시키고, 치료가 더 어렵고 비용이 많이 들어 입원 기간을 연장시키며 병원과 환자 모두에게 경제적 부담을 가중시킨다. 2050년까지 4천만 명의 사망자를 초래할 수 있다는 예측도 있다.
* 기존 진단의 한계: 전통적인 진단 방식은 박테리아 배양에 2~3일이 소요되어 패혈증과 같이 신속한 치료가 필요한 경우 치명적인 시간 지연을 유발한다.
* AI 기반 진단의 강점: AI 기반 진단은 추가적인 실험실 인프라 없이 99% 이상의 정확도로 항생제 내성 감염을 신속하게 식별하여 의료진의 항생제 선택 결정을 지원한다. 이는 특히 동남아시아, 동부 지중해, 아프리카 등 항생제 내성 비율이 높은 지역에 필수적이다.
* AI를 활용한 신약 개발: AI는 수십억 개의 분자 구조를 며칠 내에 스크리닝하고, 자연에 존재하지 않는 화합물을 설계하는 등 새로운 항생제 개발을 가속화할 수 있다. Google DeepMind는 UK NHS와 협력하여 48시간 만에 기존 연구로는 10년이 걸렸던 항생제 내성 메커니즘을 식별했다.
* 항생제 개발의 경제적 장애물: 제약 기업들은 항생제 내성 방지를 위해 사용을 제한해야 하는 특성상, 높은 판매량으로 수익을 창출하는 기존 모델에서 항생제 개발의 경제적 동기를 찾기 어렵다.
* 새로운 지불 모델의 필요성: 항생제 개발을 장려하기 위해 사용량과는 무관하게 신약 접근 권한에 대해 고정된 연간 구독료를 지불하는 넷플릭스식 지불 모델이나 부분적 디커플링 모델과 같은 새로운 경제 모델이 시도되고 있다.

시사점

AI는 항생제 내성 위기에 대응할 수 있는 강력한 도구를 제공하며, 새로운 신약 개발을 위한 경제적 인센티브를 제공하는 혁신적인 지불 모델과 결합될 때 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것이다.