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● 신약 물질 발굴하는 AI
26일 제약바이오 업계에 따르면 미국 바이오 기업 리커전은 이달 초 뇌혈관 기형 치료제 ‘REC-994’를 투여한 환자의 뇌 병변이 50% 이상 줄어든다는 임상 2상 결과를 발표했다. REC-994는 AI로 발굴한 신약 물질이다. 홍콩 인실리코메디신이 내놓은 폐 섬유화증 후보물질 ‘INS018_055’ 역시 최근 임상 2상에서 좋은 결과를 얻었다. 이 역시 AI가 46일 만에 신약 후보로 내놓은 것이다.
이처럼 정기예금상품 제약사들이 신약 개발에 AI를 적극 도입하는 이유는 신약 개발에 드는 시간과 비용을 크게 줄이기 때문이다. 한국보건산업진흥원에 따르면 평균 15년에 3조 원의 비용이 필요한 신약 개발에 AI를 활용하면 개발기간 7년에 비용 6000억 원으로 줄일 수 있다. 기간은 절반으로 단축하고, 비용은 5분의 1로 줄일 수 있는 것이다. 이런 혁신성을 인정해 노벨위원회 무직자 저축은행 는 지난해 노벨 화학상 수상자로 신약개발 AI를 개발한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼 구글 딥마인드 디렉터를 선정한 바 있다.
● 4개월 걸릴 작업 며칠에 끝내는 양자컴퓨터




롯데캐피탈 인터넷대출 제약사들은 여기서 한 발 더 나아가 신약 개발에 양자 기술도 적용하고 있다. 체내에서 물질의 약효를 정확히 파악하려면 분자 내 전자들의 행동까지 예측해야 한다. 이를 고전 컴퓨터로 수행하려면 노트북 100만 대에 해당하는 컴퓨팅 파워로 약 4개월 동안 계산해야 한다. 현실적으로 수행하기 어려운 조건이지만 양자컴퓨터를 이용하면 이 과정을 며칠 내에 끝낼 수 적금 이율 있다.

인실리코메디신은 가장 발 빠르게 신약 개발에 양자 기술을 도입했다. 이 회사는 지난달 캐나다 토론토대와 함께 양자컴퓨터로 항암제 후보물질 15개를 발굴해 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’에 발표했다. 이들의 표적은 여러 암종에서 발견되는 ‘케이라스(KRAS)’라는 단백질 변이로, IBM의 양자컴퓨터를 활용해 주택도시기금법 KRAS에 잘 결합하면서 안전한 후보물질 100만여 개를 생성했다. 이후 자체 생성 AI를 통해 가장 유망한 후보 15개를 발굴했다.
연구진은 양자컴퓨터를 통해 발굴한 후보물질의 품질이 고전 컴퓨터를 활용해 발굴하는 것보다 21.5%가량 높았다고 밝혔다. 화이자 역시 미국 매사추세츠공대(MIT) 출신의 중국 과학자들이 설립한 ‘XtalPi’라는 양자 스타트업과 함께 협업 중이다.
이런 흐름에 따라 구글, 마이크로소프트, 엔비디아 등 AI와 양자컴퓨터를 동시에 개발 중인 빅테크들은 잇따라 글로벌 제약사와 함께 신약 개발에 나서고 있다. 엔비디아는 19일 유전자 분석에 특화된 생성형 AI ‘에보 2’를 발표했다. 또 양자 시스템 사용을 위한 플랫폼 모델인 ‘쿠다-Q’를 개발해 미국 바이오텍 모더나와 함께 연구에 나선 상태다.
최지원 기자 jwchoi@donga.com