인공지능 의학 다음 단계 약물 연구 및 개발

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AI 의학: 약물 연구 및 개발의 다음 단계

머지 않아 우리는 인공 지능 시스템이 설계한 약을 복용하게 될 것입니다.

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퀀텀런 예측
2022 년 4 월 21 일

인사이트 요약

인공 지능(AI)을 제약 연구에 통합하는 것은 숨겨진 분자를 발견하는 것부터 보다 표적화된 치료법의 개발을 가속화하는 것까지 의료에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 협력은 제약 산업 내에서 비즈니스 모델, 노동 수요, 정부 규제는 물론 환경적 고려 사항까지 바꾸고 있습니다. 보다 효율적이고 개인화된 의료 서비스를 약속하는 동시에 윤리적 문제에 대한 사려 깊은 접근 방식도 필요합니다.

AI 의학 컨텍스트

제약 회사들은 점점 더 인공 지능(AI) 시스템을 사용하여 새로운 치료법과 의약품을 개발하고 있습니다. 영국 스타트업 Exscientia와 일본 제약 회사인 Sumitomo Dainippon Pharma는 수천 가지 잠재적 화합물을 선별하는 알고리즘을 사용하여 곧 인간에게 임상 시험을 할 약물을 개발했습니다. (이 약은 강박 장애를 치료하기 위한 것입니다.)

Exscientia와 Sumitomo Dainippon의 파트너십은 제약 회사와 AI 스타트업이 협력하여 기계 학습을 활용하여 인간이 인식하기에는 너무 미묘하거나 복잡할 수 있는 패턴을 발견하는 한 가지 예입니다. 또한 AI는 의약품에 바람직한 특성을 생성할 수 있는 화합물 내 작은 분자의 반응과 행동을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AI를 활용하여 신약을 발견하는 회사인 Iktos는 제약 대기업인 화이자(Pfizer)와 협력하여 여러 소분자 발견 프로그램에 이 기술을 적용하고 있습니다.

또 다른 예는 AstraZeneca와 BenevolentAI 간의 파트너십입니다. 두 회사는 심각한 폐 질환인 만성 신장 질환과 특발성 폐 섬유증에 대한 신약을 발견하기 위해 협력하고 있습니다. 독일 생명 공학 회사인 Evotec도 Exscientia와 파트너십을 맺었습니다. Evotec은 Exscientia와 협력하여 만든 새로운 항암 분자에 대한 XNUMX상 임상 시험을 발표했습니다.

파괴적 영향

제약회사와 AI 스타트업 간의 협력은 발견 과정을 가속화할 뿐만 아니라 이전에 과학자들에게 숨겨졌던 분자를 공개하고 있습니다. 이러한 새로운 통찰력은 질병을 더 깊은 수준에서 이해하고 치료 방법을 찾는 문을 열어줄 수 있습니다. 개인의 경우 이는 보다 표적화되고 효과적인 치료의 가능성을 의미하는 반면 기업의 경우 보다 효율적인 연구 및 개발 프로세스로 해석됩니다.

약물 개발의 가속화는 이 분야에서 AI가 미치는 영향의 중요한 측면입니다. 알고리즘은 잠재적인 화합물에 대한 엄청난 양의 데이터를 선별하여 과학자 팀이 소요하는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 기존 매개변수 데이터베이스와 비교하여 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 주목할만한 사례 중 하나는 일반적으로 승인을 받기까지 약 12년이 소요되는 약물인 Exscientia 임상시험이 불과 XNUMX개월 만에 임상시험 준비가 완료되었다는 것입니다. 정부는 보다 효과적인 치료법을 대중에게 보다 신속하게 제공함으로써 이러한 증가된 속도의 혜택을 누릴 수 있으며, 이는 전반적인 공중 보건을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 AI를 통한 약물의 급속한 발전은 해결해야 할 과제도 제시합니다. 알고리즘의 편향 가능성과 같은 윤리적 고려사항을 주의 깊게 모니터링해야 할 수도 있습니다. 또한, 의약품 개발에서 AI에 대한 의존도는 제약 산업에 필요한 기술과 전문 지식의 변화로 이어질 수 있습니다. 교육 기관은 AI가 중심 역할을 하는 환경에 대비하여 미래의 과학자를 준비하기 위해 커리큘럼을 조정해야 할 수도 있습니다.

AI 기반 제약 연구의 시사점

AI 기반 제약 연구의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

제약사와 AI 기업 간 협업 강화로 난치성 질환과 기존 난치성 질환 치료에 대한 보다 역동적인 접근 방식으로 이어집니다.
약물 발견 및 제조 프로세스를 가속화하여 새로운 건강 위기에 더 빠르게 대응하고 희귀하거나 소외된 질병을 해결할 수 있는 능력을 제공합니다.
개인의 유전적 프로필과 특정 건강 상태에 맞는 맞춤 의학을 가능하게 하는 더욱 효과적이고 표적화된 약물의 개발입니다.
데이터 기반 접근 방식과 AI 통합에 초점을 맞춘 제약 산업의 비즈니스 모델 변화는 새로운 투자 기회와 시장 역학으로 이어질 수 있습니다.
제약 부문 내 노동 수요의 변화로 인해 데이터 과학 및 AI를 중심으로 한 새로운 기술 세트가 필요하고 잠재적으로 기존 연구 역할에 대한 고용 기회에 영향을 미칠 수 있습니다.
정부는 약물 개발에서 AI의 윤리적인 사용을 보장하기 위해 규제 프레임워크를 조정하고 환자 안전 및 데이터 개인정보 보호와 신속한 혁신의 필요성 사이의 균형을 맞추고 있습니다.
시장에 출시되는 의약품의 성공률이 잠재적으로 증가하여 더 많은 치료 옵션을 제공하고 소비자의 의료 비용을 줄일 수 있습니다.
보다 효율적인 연구 프로세스, 시행착오 접근 방식의 낭비를 줄이고 보다 지속 가능한 의약품 생산으로 이어집니다.
의약품 개발에 AI를 통합하면 국경을 넘어 복잡한 법적, 윤리적 고려가 발생할 수 있으므로 글로벌 지적 재산권 및 무역 협정에 잠재적인 문제가 발생할 수 있습니다.