How AI helps scientists design the next generation of medicines

개요

인공지능(AI)은 제약 R&D 분야, 특히 바이오 의약품 개발에서 신약 설계 프로세스를 가속화하며 혁신을 주도하고 있습니다.

주요 내용

* AI 기반 신약 설계의 가속화: AI는 방대한 분자 조합을 탐색하고 성공 가능성이 높은 후보 물질을 식별하여 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감합니다.
* 복잡한 약물 설계 문제 해결: AI는 단일 표적을 넘어 여러 표적을 동시에 공략하거나 특정 세포에 치료제를 정밀하게 전달하는 차세대 다중 특이적 바이오 의약품 설계에 활용됩니다.
* 자율적인 신약 개발 엔진 구축: AstraZeneca는 AI와 로봇 자동화를 결합하여 실험, 데이터 생성, 모델 개선이 순환적으로 이루어지는 "미래 실험실"을 구축하고 있습니다.
* "De Novo" 디자인을 통한 완전히 새로운 의약품 생성: AI는 원하는 약물 특성에 완벽하게 맞는 완전히 새로운 단백질 서열을 생성하는 것을 목표로 하며, 이는 구조 설계, 안전성 예측, 체내 거동 및 생산 가능성 예측을 포함합니다.
* 인간과 AI의 협업: AI는 분자 설계를 담당하고, 과학자는 테스트, 데이터 분석, 전략적 방향 제시를 통해 AI와 협력하며, 엔지니어는 모델의 투명성과 설명 가능성을 높이는 시스템을 개발합니다.
* 데이터의 중요성: 고품질의 방대한 생물학적 데이터는 AI 모델을 미세 조정하고 검증하는 데 필수적이며, 실험 결과 및 분자 구조, 안전성 프로파일 등의 데이터가 중요한 역할을 합니다.
* 가상 임상 시험: AI는 인공 세포 시스템 및 미세 장기 모델을 활용한 가상 임상 시험을 통해 생성된 분자의 안전성을 예측하는 데 기여합니다.

시사점

AI는 의학 연구의 난제를 해결하고, 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 질병 표적에 대한 치료제 개발을 가능하게 함으로써 환자에게 상당한 혜택을 제공할 잠재력을 지니고 있습니다.