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제약·바이오업계가 클라우드와 AI(인공지능)를 적용해 1조원 이상, 평균 15년이 드는 신약 개발비용과 기간 줄이기에 본격적으로 나섰다.  

임상시험 전 신약 후보물질 발굴 기간을 5년에서 수개월로 줄이는 것을 비롯해 15년의 개발기간을 7년 정도로 줄이는 게 목표다. 강력한 컴퓨팅 성능과 설계·시뮬레이션 기술을 이용해 과거에는 불가능했던 방식의 신약 개발도 시도하고 있다.  

◇속도 높이고 위험도 낮추고= 제약사들은 신약개발 첫 단계에 대상 질병 관련 수백건의 논문을 분석하는데, AI는 한번에 100만 건 이상의 논문 탐색이 가능해 연구자 수십 명이 수년간 걸리는 작업을 하루에 해낼 수 있다. 후보물질 발굴 과정에는 AI가 화합물 구조 정보와 생체 내 단백질 결합 특성을 계산해 후보물질을 제시한다.  

수천 개 신약 후보물질 중 전임상 대상 물질 수십~수백개를 가려내는 데 평균 5년이 걸리는데 이를 통해 수개월로 줄일 수 있다는 분석이다.  

◇투자 집중하는 클라우드 3사= 클라우드 메이저 3사인 AWS, 마이크로소프트, 구글은 클라우드와 AI를 결합해 바이오·제약 시장을 공략하고 있다.

◇국내 기업도 신약개발·진단으로 적용 확대= SK㈜ C&C는 SK바이오팜의 AI 기반 약물설계 플랫폼을 개발했다. 국내 최초의 AI 기반 약물 구조설계 플랫폼으로, SK바이오팜이 20년간 축적한 연구데이터에 AI 알고리즘을 적용해 신약개발 경쟁력을 높였다. 

우리 정부도 올해부터 3년간 258억원을 투자해 AI 신약개발 플랫폼을 구축한다. 과학기술정보통신부와 보건복지부가 공동으로 신약 후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물 감시 등 3개 분야 AI 플랫폼을 구축한다.