“AI 제약”: 새로운 상상력이 창조하는 산업
2024-08-17
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'중국경제주간' 쑨샤오멍 기자
인공지능 기술이 수천 개의 산업에서 새로운 상상력과 미래 가능성을 창조하는 강력한 도구가 되면서 바이오제약 산업도 AI에 의해 변화되고 있습니다.
최근 제약분야에 인공지능을 적용하는 것이 큰 주목을 받고 있다. 'AI 의약품'은 신약 발굴과 개발 과정을 완전히 바꿀 수 있는 잠재력을 갖고 있다는 평가를 받으며 자본시장에 열풍을 일으키고 있다. 2024년 상반기 시장은 잘 회복됐다. 글로벌 AI 제약 파이낸싱은 69건, 투자 금액은 33억3600만 달러였으며, 중국에서는 22건의 AI 제약 파이낸싱이 18억9000만 위안에 달했다.
현재 글로벌 AI 제약분야는 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 기술 대기업들이 이 분야에 진출하고 있으며, 동시에 선도적인 제약회사인 화이자, 존슨앤드존슨, 아스트라제네카, 머크 등도 관련 연구개발 분야에 적극적으로 전개하고 있다. . 현재 중국에는 AI 제약회사가 100개가 넘는다.
거대 기업의 총애, 급증하는 자본, 붐을 이루는 창업가 정신… AI 제약의 매력은 무엇일까? 기회는 어디에 있습니까? 기하학에 도전하시나요?
AI 의약품의 '과거와 현재'
전통 제약 분야에는 매우 유명한 '더블 10 법칙'이 있는데, 즉 R&D 비용은 10억 달러, R&D 주기는 10년이라는 것입니다. 최신 데이터에 따르면 혁신 의약품의 전 세계 평균 R&D 비용은 약 26억 달러이며, R&D 주기는 10.5년입니다. 제약회사는 막대한 투자를 하지만, 임상시험 단계에서 신약이 실패할 위험도 크다.
신약 개발은 일반적으로 여러 주요 단계로 나누어지는 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. 약물 발견 단계는 다음 단계로 구성됩니다. 첫째, 잠재적인 약물 표적으로 질병과 관련된 생체분자 또는 경로를 식별하는 표적 확인, 둘째, 자동화된 기술을 사용하여 수천에서 수백만 개의 화합물을 스크리닝하여 후보 약물을 찾는 단계입니다. 세 번째는 선도 화합물 최적화로, 초기에 스크리닝된 화합물을 최적화하여 활성, 선택성 및 약물 특성을 개선합니다.
약물 발견 후에는 신약에 대한 전임상 연구, 임상 연구, 규제 승인 및 시판 후 감시가 이루어집니다. AI는 약물 발견 단계에 참여하여 귀납적 추론을 통해 약물 개발을 최적화하고 컴퓨팅 성능을 사용하여 주요 화합물의 스크리닝 및 최적화를 가속화할 수 있습니다. AI는 후처리에도 역할을 할 수 있습니다.
현재 AI 도구는 신약 발견 단계에서 일부 성과를 달성했습니다. 예를 들어 Google의 DeepMind의 AlphaFold 도구는 단백질의 3차원 구조를 예측하여 약물 발견의 효율성을 크게 향상시킵니다. 딥러닝 알고리즘을 사용하여 분자생물학 분야에 획기적인 발전을 가져왔습니다.
또한, 인실리코메디슨(Insilico Medicine)과 같은 기업들도 AI 기술을 활용하여 신약 분자를 생성하고 임상시험에 성공적으로 진입했습니다. 실습을 통해 AI는 약물 검색 및 최적화에 잠재력이 있는 것으로 나타났습니다. 이는 약물 발견 프로세스를 크게 단축하고 훈련 모델을 통해 검색 성공률을 향상시킬 수 있습니다.
현재 많은 기술 대기업들은 AI 의약품 분야에 대해 낙관적이다. 이러한 투자는 기술 개발을 촉진할 뿐만 아니라 실제 약물 개발에 AI 기술의 적용을 촉진한다. 예를 들어, 화이자(Pfizer)와 IBM Watson Health는 암 치료에 AI 적용을 모색하기 위해 협력하고 있습니다.
AI 제약 트랙에는 기술 대기업, 스타트업, 대형 제약회사 등 세 가지 주요 유형의 회사가 있습니다. 회사의 비즈니스는 주로 AI+생명공학(AI를 사용하여 혁신적인 약물을 독립적으로 개발), AI+CRO(AI를 사용하여 선도 화합물 및 전임상 후보 화합물을 고객에게 제공), AI+SaaS(AI 도구만 제공)의 산업 체인으로 나뉩니다. ).
중국의 AI 제약산업은 이미 계획을 세웠다.
2022년 1월 공업정보화부 등 9개 부처가 공동으로 발표한 '제약산업 발전을 위한 14차 5개년 계획'에서는 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 활용 방안 모색이 필요하다고 언급했다. 및 연구 개발 분야의 기타 기술. 생물학적 데이터 마이닝 분석 및 시뮬레이션 계산은 새로운 표적 및 신약 발견의 효율성을 향상시킵니다.
7월 30일, 상하이시 정부는 "바이오의약품 산업 전체 체인의 혁신적 발전 지원에 관한 상하이시 인민정부 사무국의 여러 의견"(이하 "의견")을 발표했습니다. 의약품 연구개발 역량 강화, 코호트 연구 데이터 공개 공유 메커니즘 구축, 고품질 코퍼스 및 산업 데이터 세트 생성, 의료 및 의료보험 데이터 자원의 협력적 활용 메커니즘 개선을 위해 인공지능 기술 지원이 필요하다고 언급된다. .
이번에 상하이가 발표한 '의견'은 기초연구, 신약 연구개발, 의료서비스 등 측면에서 인공지능 기술의 역할에 초점을 맞췄다.
상하이는 이르면 2021년 10월에 '장장 AI 신약 연구 및 개발 동맹'을 설립했습니다. 이 동맹은 상하이 물질 연구소, 중국과학원, 상하이 절강대학교 고등연구소, 메디실론, 인실리코 인텔리전스가 설립하고 주도했습니다. , Shanghai Hansen 및 기타 계열사를 포함해 Zhangjiang Group, Jingtai Technology 등 총 15개 회사가 공동 설립되었습니다.
올해 6월 13일, Jingtai Technology는 홍콩 증권 거래소에 상장되었습니다. 이는 "중국 최초의 AI 제약 주식"으로 간주될 뿐만 아니라 18C 규칙에 따라 상장된 최초의 하드 기술 회사이기도 합니다. 2022년에는 전 세계에서 매출이 가장 높은 생명공학 기업 20개 중 16개가 고객입니다.
지난 몇 년간 국내 AI 제약투자는 롤러코스터를 탄 경험이 있다. 올해 상반기 업계는 금융시장에서 탄력을 받았다. 그러나 활발한 모습 이면에 주목해야 할 점은 중국 AI 제약회사는 아직 발전 초기 단계에 있으며, 대부분의 제약회사는 아직 자본시장 초기 단계에 있다는 점이다. 게다가 많은 투자자들이 AI 제약분야에 대해 관망하는 사고방식을 갖고 있다.
AI 의약품의 기회와 과제
AI 의약품은 큰 잠재력을 보여줬지만 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 첫 번째는 데이터 품질과 복잡성 문제입니다. 의약품 개발에는 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 현재 데이터 품질 병목 현상은 AI의 추가 역할을 제한합니다.
또한, AI 의약품의 적용이 점점 더 광범위해짐에 따라 관련 규제 및 윤리적 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 2023년 미국 식품의약국(FDA)은 위험 통제 및 규제 표준의 중요성을 강조하면서 신약 발견에 AI 적용에 대한 지침을 발표했습니다.
동시에 비즈니스 모델 및 산업 생태 측면에서 새로 진입한 기술 회사는 강력한 자금을 보유하고 있지만 대형 제약 회사는 여전히 이 트랙에서 강합니다. 많은 스타트업도 좋은 성과를 냈습니다.
AI는 어떤 측면에서는 우수하지만 기술적 성과의 전환에는 여전히 걸림돌이 있습니다. 지금까지 AI만으로 개발된 신약은 시장에 성공적으로 진입한 적이 없다. 한편으로는 AI 기술 자체가 아직 개발 단계에 있는 반면, 위에서 언급한 의약품 연구개발은 매우 복잡하기 때문이다. 신약 발굴 단계가 완료되더라도 여전히 불확실성이 크다. 후속 단계.
지속적인 기술 발전과 지속적인 자본 투자를 통해 AI 의약품은 미래에 더 많은 혁신을 이룰 수 있을 것으로 예상되지만, 여전히 데이터 관리, 비즈니스 모델 적응, 규제 및 윤리, 기술적 한계와 같은 많은 과제에 직면해야 합니다. .
AI 의약품은 '다음 미래'일 수 있지만 앞으로 갈 길이 멀다.
(이 기사는 2024년 15월 "중국 경제 주간" 15호에 게재되었습니다.)
