- 일본정부는 획기적인 의약품 개발에 소요되는 시간과 비용을 단축하기 위해 여러 인공지능(AI)을 통합한 ‘신약개발 AI 플랫폼’ 구축을 지원. 대학 및 기업과 연계해 수집한 방대한 학습 데이터에 AI를 결합해 신약개발 성공률을 향상. 국제 시장에서 일본 제약업계의 경쟁력 강화를 지원.
- 이번 지원은 의료연구의 사령탑인 일본의료연구개발기구(AMED)를 통해 개발 주체인 대학과 제약사 등에 보조금을 지급. 5년 내외의 장기적인 관점에서 신약개발 AI 플랫폼의 정비를 지원. 후생노동성이 2025년도 예산안 개산요구안에 포함시킨 41억 엔의 신약개발 지원 추진 사업 중 수억 엔을 충당할 전망.
- 플랫폼은 여러 AI를 통합해 운영하는 것이 특징. 기업이나 연구기관이 참여하는 컨소시엄 형태의 운영을 염두에 두고 있음.
- 활용할 AI 중 하나는 ‘25년도에 개발에 착수. 질병의 원인이 되는 타깃을 찾아내고 이에 대한 효능이 있는 물질을 찾아내는 기능을 담당. 기업, 대학, 연구기관 등의 협력을 받아 개발을 추진할 방침.
- AMED의 지원으로 24년도에 개발을 완료하는 AI도 활용. 다케다약품공업, 에자이 등 17개 제약회사가 참여하고, 교토대학, 이화학연구소 등이 개발을 진행.
- 각 제약사의 약효와 독성 등의 연구 데이터를 바탕으로 의약품 후보물질을 자동으로 예측. 기밀성이 높은 데이터 자체를 경쟁사와 공유하지 않은 상태에서 AI를 공동 개발하는 ‘연합학습’이라는 방식을 사용함.
- 일본정부는 다른 제약사가 개발하는 AI도 이 플랫폼에 통합할 수 있도록 할 방침.
- 개발에 참여한 교토대 대학원 오쿠노 교수에 따르면, 이번 AI 기반은 신약 개발 과정 중 실제 세포나 동물 등을 이용해 효과를 확인하는 실험에 들어가기 직전까지가 대상. 수개월이 걸리던 이 과정을 약 10일로 단축할 수 있다고 함.
- 또한 AI가 도출한 계산 결과를 활용해 실험을 진행하기 때문에 성공률이 높아져 실험 횟수도 줄일 수 있음. 비용 측면에서도 “AI를 사용하지 않을 때보다 개발비를 최소 절반 정도로 줄일 수 있다”고 설명.
- 일본 정부는 지난 7월, 국내외 제약 대기업을 초청한 ‘신약개발 생태계 서밋’에서 획기적인 신약을 만들기 위한 정책 목표와 5년간의 공정표를 제시. 기시다 전 총리 등 당시 정권 실세들이 참석함.
- 일본정부는 신약개발 스타트업에 대한 민간 투자 규모를 ‘28년에 2배로 늘리고, 기업가치 100억 엔 이상의 기업을 10개 이상 육성하는 것 등을 목표로 하고 있음. 이번 플랫폼 구축도 이러한 신약개발 분야 경쟁력 강화 방안의 일환.