일본의 국립연구개발법인 일본의료연구개발기구(AMED)가 다케다약품공업 등 일본의 제약회사 17개사의 ‘대외비’데이터를 사용하여 신약의 후보물질을 효율성 높게 찾아내는 인공지능(AI)의 개발에 들어감. 이렇게까지 많은 제약회사가 데이터를 가지고 모여 신약개발을 위한 AI를 공동개발하는 것은 세계적으로도 예를 찾아보기 힘듦. 미국과 유럽의 거대제약회사에 대항하기 위해 올 재팬 체제로 개발을 가속화시키겠다는 생각.
기초연구 등에서 약이 될 만한 물질을 찾아내도 그대로 약으로 만드는 경우는 거의 없음. 화학물질은 분자의 구조가 약간 다르기만 해도 성질이 크게 달라질 수 있기 때문.
제약기업은 우선 분자구조가 많이 닮은 다수의 물질을 설계하여 약효와 독성, 체내에서의 호흡효율 등 수십 항목의 시험을 거듭하여, 후보물질을 추려냄. ‘최적화’라 불리는 작업으로, 각사의 연구원들이 경험과 감을 토대로 수년에 걸쳐 실시. 이 과정에서 각사는 많은 데이터를 사외비로 축적하고 있음.
일본제약공업협회에 따르면 약의 후보물질이 실용화될 확률은 약 2만 2400분의 1 정도로, 보통은 하나의 약을 만드는 데 10년 이상이 소요됨. AI로 최적화를 하면, 그 확률의 향상 뿐 아니라 시간단축과 비용 절감도 기대할 수 있음.
이번 사업은 AMED가 선두에 서고, 각사로부터 후보물질 데이터를 모아, 본격적인 최적화 AI를 만들기로 함. AMED는 2020년 8월, 교토대와 이화학연구소 등과 함께 개발에 착수. 올해부터는 다케다약품공업과 다나베미쓰비시제약 등 제약회사 17개사가 추가로 참가함. 9월경에 기업비밀은 지키면서 AI로 학습을 시작할 예정.
5년 계획으로 개발한 뒤, 각사가 최적화 AI를 사용할 수 있도록 하여, 약효 등의 조건을 설정한 뒤 독자적인 약 개발에 활용하게 됨.