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AI가 설계한 약물, 2025년 임상 시험 시작!

AI가 설계한 약물, 2025년 임상 시험 시작!
출처 : 한국경제

노벨상 수상자 데미스 하사비스, 2025년 AI 설계 신약 연구 시작 예정

다보스에서 열린 세계경제포럼에서 노벨상을 수상한 인공지능 연구자 데미스 하사비스는 획기적인 발표를 통해 인공지능 설계 신약 연구가 올해 시작될 것이라는 낙관적인 전망을 내놓았습니다. 구글 딥마인드의 자회사인 아이소모픽 랩의 책임자인 카사비스는 신약 개발 프로세스를 혁신할 수 있는 인공지능의 잠재력을 강조했습니다.

AI를 통한 신약 개발 가속화

하사비스는 인공지능이 전통적으로 10년 이상 걸렸던 신약 개발 기간을 크게 단축할 수 있다는 비전을 제시했습니다. 그는 “올해 말까지 AI로 설계한 약물이 임상시험에 진입할 수 있도록 할 계획”이라고 말했습니다. 이 야심찬 목표는 신약 개발 과정을 단 몇 주 또는 몇 달로 단축하기 위한 Isomorphic Labs의 지속적인 노력을 반영합니다.

단백질 구조 예측의 획기적인 연구

하사비스는 동료 딥마인드 과학자 존 점퍼와 함께 단백질 구조 예측 분야의 선구적인 연구로 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다. 이들의 연구는 효과적인 의약품 개발에 필수적인 복잡한 생물학적 구조를 모델링하는 데 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련했습니다.

신약 개발에서 데이터 처리의 역할

인공지능의 방대한 데이터 처리 능력은 신약 개발 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력의 핵심 요소입니다. 핫사비스에 따르면, 연구자들은 이 능력을 통해 복잡한 분자 상호작용을 분석하고 전례 없는 정확도로 단백질 구조를 예측할 수 있습니다. 그러나 AI의 잠재력에도 불구하고 많은 주요 제약 회사들은 신약 개발 프로세스에 AI를 통합하는 데 있어 신중한 접근 방식을 유지하고 있습니다.

임상 후보물질에 대한 초기 데이터는 엇갈린 결과를 보여줍니다

제약 분야에서 AI의 잠재력은 방대하지만, 임상 후보물질에 관한 초기 데이터는 엇갈린 결과가 보고되고 있습니다. 이러한 불확실성은 신약 개발 분야에서 AI의 역량을 완전히 활용하기 위한 과제를 강조합니다. 그럼에도 불구하고 기술 기업과 주요 제약사 간의 협업이 증가하고 있는 추세는 신약 개발에서 AI의 역할에 대한 수용이 증가하고 있음을 나타냅니다.

제약 분야의 전략적 협업

이소모픽 랩스는 중요한 움직임으로 유명 제약사인 일라이 릴리 및 노바티스와의 전략적 연구 협업을 발표했습니다. 이 파트너십은 신약 발견 및 개발 프로세스에 AI 기술을 통합하여 기술 및 제약 부문 간의 관계를 더욱 공고히 하는 것을 목표로 합니다.

알파벳의 상용화 노력

구글의 모기업인 알파벳은 2021년에 전담 자회사를 설립하여 딥마인드의 신약 개발 AI를 상용화하기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브는 제약 산업에서 AI의 혁신적 잠재력에 대한 인식과 이 분야에 대한 거대 기술 기업의 투자 의지를 강조합니다.

AlphaFold: 분자 모델링을 위한 혁신적인 도구

2018년 딥마인드가 선보인 알파폴드는 생물학 연구에 AI를 적용하는 데 중요한 이정표가 되었습니다. 알파폴드는 단백질 패턴을 예측하도록 설계되었으며 DNA와 RNA를 포함한 다양한 분자 구조를 모델링할 수 있습니다. 서로 다른 분자 구조 간의 상호작용을 예측하는 능력 덕분에 복잡한 생물학적 과정을 이해하려는 연구자들에게 매우 유용한 도구가 되었습니다.

AI를 활용한 신약 개발의 미래

하사비스와 아이소모픽 랩의 그의 팀이 AI로 가능한 것의 한계를 계속 넓혀가면서 제약 업계는 혁명의 문턱에 서 있습니다. 신약 개발 프로세스에 AI를 통합하면 새로운 치료법과 요법의 개발을 가속화하여 궁극적으로 전 세계 환자에게 혜택을 줄 수 있습니다.

제약의 새로운 시대

AI의 발전과 신약 개발에서의 적용은 제약 분야의 새로운 시대의 개막을 알립니다. 지속적인 연구와 전략적 협업을 통해 올해 말까지 AI로 설계된 의약품이 임상시험에 진입할 것이라는 전망이 밝아 보입니다. 업계가 이러한 기술 발전에 적응함에 따라 의료 서비스 결과의 개선 가능성이 점점 더 가시화되고 있습니다.

요약하자면, 세계경제포럼에서 데미스 하사비스가 말한 것처럼 AI와 제약의 융합은 혁신적인 의약품 솔루션을 찾는 과정에서 중요한 도약을 의미합니다. 앞으로의 여정은 도전으로 가득 차 있지만, 잠재적인 보상은 우리가 알고 있는 의학의 미래를 바꿀 수 있습니다.

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