인공지능이 개발한 신약, 사상 첫 임상시험
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인공지능이 개발한 신약 후보 물질이 인간을 대상으로 한 임상 1단계 시험에 들어간다.
엑사이언티아는 보통 신약물질 개발에서 임상시험까지는 4.5년이 걸리지만, 이번에 인공지능이 개발한 약물은 12개월이 채 걸리지 않았다고 30일 밝혔다.
홉킨스는 "올바른 분자를 찾아내려면 수십억번의 판단 작업이 이뤄져야 한다"며 "인공지능 덕분에 일반적인 신약 화합물 후보군의 5분의 1인 350개 화합물만 직접 제조해서 테스트할 수 있었다"고 밝혔다.
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능동학습 통해 강박장애 치료물질 개발
4.5년 걸리던 작업, 12개월도 안돼 마쳐
인공지능이 개발한 신약 후보 물질이 인간을 대상으로 한 임상 1단계 시험에 들어간다. 사상 처음 있는 일로, 인공지능의 새로운 영역을 개척한 것으로 평가된다.
영국의 스타트업인 엑사이언티아(Exscientia)와 일본 제약업체 다이닛폰스미토모제약의 합작품인 이 약물은 강박장애(OCD) 치료제다.
엑사이언티아는 보통 신약물질 개발에서 임상시험까지는 4.5년이 걸리지만, 이번에 인공지능이 개발한 약물은 12개월이 채 걸리지 않았다고 30일 밝혔다. 이는 수십억달러에 이르는 개발비용도 크게 줄여주는 효과도 있다.
엑스사이언티아 대표인 앤드루 홉킨스는 <비비시> 인터뷰에서 "우리는 그동안 환자를 진단하고 데이터를 분석하는 인공지능을 보아왔지만 이번엔 인공지능이 직접 신약을 만들어냈다"며 약물 발견에서 새로운 초석을 쌓았다고 평가했다.
엑사이언티아는 기본 데이터가 적은 신약 분야의 특성을 고려해, 적은 데이터량으로 효율적인 학습을 할 수 있는 능동학습(Active Learning) 알고리즘을 개발했다. 능동학습 알고리즘이 만들어낸 신약 물질 최종 후보는 ‘DSP-1181’이다. 인공지능이 수천만개의 가상 분자를 생성한 뒤 다양한 변수가 들어 있는 데이터베이스에 넣어 약효를 점검하고 걸러내는 과정을 거쳐 선택된 물질이다. 홉킨스는 "올바른 분자를 찾아내려면 수십억번의 판단 작업이 이뤄져야 한다"며 "인공지능 덕분에 일반적인 신약 화합물 후보군의 5분의 1인 350개 화합물만 직접 제조해서 테스트할 수 있었다"고 밝혔다. 그는 "이는 기록적인 생산성"이라고 강조했다.
첫번째 임상시험은 일본에서 진행된다. 이것이 성공하면 다른 나라에서도 임상시험을 할 예정이라고 한다.
홉킨스 대표는 "인공지능이 설계한 신약이 탄생하는 건 올해가 처음이지만 10년 후에는 인공지능이 모든 신약을 만들어낼 수도 있을 것"이라고 말했다.
곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr, ▶곽노필의 미래창 바로가기
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