신약개발 패러다임을 바꾼 인공지능

인공지능 대가들은 어떻게 노벨 과학상을 휩쓸었을까?

제약회사들의 신약 개발은 엄청난 시간과 비용이 들어가는 자원집약적인 작업이다. 특히 신약 개발 분야에 있어서 필수적인 단백질 구조 예측은 ‘인류의 난제’로 여겨질 정도인데, 신약 개발에 걸리는 시간은 빨라도 10년이라는 막대한 기간과 1조 원 이상의 비용이 소요되며, 수많은 후보 약물 중 개발 및 시판에 성공하는 경우는 1개에 불과할 정도로 성공확률도 희박하다.

그런데 최근 각광받고 있는 생성형 AI가 인류의 난제로 알려진 단백질 구조 예측에 들어가는 시간과 비용을 기하급수적으로 줄여주면서 신약개발의 패러다임을 송두리째 바꾸고 있다. 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)는 인체 단백질 구조 예측에 생성형 AI를 활용하여 기존의 실험 패턴을 완전히 바꾸어 버렸다.

사실 얼마전 큰 화제가 되었던 인공지능 대가들의 노벨 화학상 수상 역시 이 단백질 구조 예측과 무관하지 않다. 알파고와 이세돌의 대결로 유명세를 떨친 구글 딥마인드사의 데미스 허사비스 CEO와 존 점퍼 연구원 그리고 데이비드 베이커 워싱턴대 교수는 알파폴드 개발에 지대한 영향을 미친 인물들이며, 단백질 구조 예측에 해당 기술을 활용하며 인류의 난제를 해결한 공로를 드디어 인정받은 것이다.

급성장 하는 생성형 AI 기반 신약 개발 시장

최근 주목받고 있는 생성형 AI 기술이 이러한 난제를 해결하면서 신약 개발 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 따라 관련 시장에 대한 투자 역시 활발해지고 있다. 글로벌 시장 분석 전문기관 GMI(Global Market Insight)에 따르면 약물 발견에서 인공지능 시장 규모는 2023년에 19억 달러(약2.5조원)로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 29.6%로 성장할 것으로 예상된다고 한다.

특히 생성형 AI를 활용한 신약 개발은 이전에는 어려웠던 문제를 해결하는데 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이미 생성형 AI는 저분자(small Molecule) 및 단백질 구조 분석과 예측 등의 태스크에 널리 활용되기 시작했다. 방대한 양의 데이터를 학습하여 새로운 패턴을 발견해 내는 것에 특화되어 있는 생성형 AI의 강점이 약물 발견 및 개발 프로세스를 지원하는데에 활용되고 있는 것이다.

알파폴드의 단백질 구조예측 원리

알파폴드는 주어진 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조를 예측하는 혁신적인 시스템이다. 알파폴드는 수십 년의 생물학적 데이터를 딥러닝을 기반으로 학습하여, 단백질이 어떻게 접혀지는지를 이해하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이를 통해 연구자들은 실험적 방법보다 훨씬 빠르고 저렴한 비용으로 단백질 구조를 예측할 수 있게 된 것이다. 

알파폴드의 알고리즘은 딥러닝의 핵심 기술인 경사하강법(Gradient Descending)과 역전파(Backpropagation)을 통해 강화된 심층신경망을 통해 방대한 생물학적 데이터를 학습하여 단백질의 공간적 배치를 정밀하게 파악할 수 있는 능력을 갖추게 된 것이다.

알파폴드는 단백질 구조를 예측하는 데 있어 높은 정확도를 자랑하는데, 이는 신약 개발 및 질병 이해에 큰 도움이 되고 있습니다.실제로 많은 제약 회사들이 AlphaFold의 예측 결과를 기반으로 새로운 치료제를 개발하고 있으며, 제약 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끌어내고 있다.

이러한 경쟁력 있는 기술이 산업에 미치는 영향은 지대하다. 신약 개발 주기의 단축과 비용 절감은 제약 회사들에게 경쟁력을 제공하며, 환자들에게 더 빠르고 효과적인 치료제를 제공하는 결과로 이어지기 때문이다.

알파폴드 신약 개발의 초기 단계에서부터 최종 단계에 이르기까지 모든 과정에 걸쳐 효율성을 높이고, 성공 확률을 크게 향상시키는 데 기여하고 있을 뿐만 아니라 생물학적 연구의 진전을 가져오고, 의학 연구자들이 질병의 메커니즘을 이해하는 데 있어 필수적인 도구로 자리 잡고 있다.

인공지능을 통한 신약 개발 가속화는 미래의 보건에 어떤 영향을 미칠까?

이처럼 인공지능을 활용한 신약 개발의 가속화는 여러 면에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대를 모으고 있다. 인공지능을 통한 신약 개발 기술의 발전은 단순히 비용과 시간적인 측면에서 메리트가 있을 뿐만 아니라 정밀의료 기술을 보다 더 발전시키고 새로운 치료법을 발견해 내고 적용하는데에도 큰 역할을 하게될 것으로 보인다.

예를들어 인공지능은 개인의 유전자 정보와 질병의 메커니즘을 분석하여 맞춤형 치료제를 개발하는 데 기여할 수 있다. 인공지능은 환자들에게 더욱 효과적이고 안전한 치료를 제공하게 될 뿐만 아니라 새로운 치료법 발견하는데에도 유용하다.

딥러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 능력 덕분에 기존에 알려지지 않았던 새로운 약물 타겟이나 조합 요법을 발견할 가능성을 높일 수도 있다. 이는 기존 치료법으로 해결되지 않던 질병에 대한 새로운 희망이 될 수 있다.

뿐만 아니라 인공지능은 생물학적 연구자들에게 데이터 분석과 예측 모델을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 연구자들이 보다 창의적이고 혁신적인 접근을 할 수 있게 만듭니다. 인공지능 기술이 제약 산업에 도입됨에 따라, 전통적인 연구개발 프로세스가 변화하고, 새로운 비즈니스 모델과 협업 방식이 등장하며 생명과학 분야의 전반적인 혁신을 이끌어낼 것이다.

이러한 인공지능 기반의 신약 개발은 전염병, 만성질환 등 글로벌 보건 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하게될 것이다. 신속한 약물 개발은 인류가 직면한 건강 위기에 대한 대응력을 강화하는 데 기여할 것이며, 혁신적인 변화를 통해 신약 개발의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고, 궁극적으로는 인류의 건강과 복지에 긍정적인 영향을 미치는 결과를 가져올 것이다.

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