<앵커>
신약 개발은 ‘제약·바이오 산업의 꽃’ 이라고 불리지만 성공확률이 낮아 국내에선 그림의 떡으로 여겨졌는데요.
최근 인공지능을 활용해 시간과 비용을 줄이는 신약 개발 방법이 등장하며 국내 제약·바이오 기업들도 잰걸음에 나섰습니다.
유오성 기자가 보도합니다.
<기자>
일반적으로 신약 하나를 개발하는데 투입되는 비용은 평균 1조원.
개발 기간은 15년이 소요되는 것으로 추산됩니다.
의미 있는 신약 후보물질을 찾는 데만 수년이 걸리고, 또 사람이 일일이 실험을 진행해야 하기 때문입니다.
하지만 인공지능을 활용하면 후보물질 탐색 과정과 임상시험 단계에서 개발 기간과 비용을 줄여 신약 개발의 진입장벽을 낮추는 것이 가능합니다.
글로벌 제약사들에 비해 신약 개발의 역사가 짧은 국내 제약·바이오 기업들이 인공지능을 통한 신약 개발에 관심을 갖는 이유입니다.
<인터뷰> 정윤택 제약산업전략연구원 대표
"역사가 짧다는 것은 다국적 기업들에 비해 축적된 데이터가 열위에 있는 상황인거죠.
기업들은 연구개발 시간을 줄이고 성공률을 높이기 위한 방법으로 AI를 주목하고 있습니다."
SK바이오팜은 비소세포폐암 후보물질 발굴을 위해 미국 인공지능 기업 투자아와 손잡았고, 휴온스는 닥터노아바이오텍의 인공지능 시스템을 기반으로 희귀질환 치료제 개발에 나섰습니다.
광동제약은 영국 인공지능 기반 바이오기업과 투자 제휴를 맺어 항암제의 독성 여부를 알려주는 제품을 개발한다는 계획입니다.
과학기술정보통신부와 보건복지부도 13일 '인공지능 활용 신약개발 플랫폼 구축 프로젝트'를 발표하고 신약 개발에 대한 기업들의 진입장벽을 낮추기에 나서기로 했습니다.
후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물감시 등 3개 분야를 집중 육성하고, 앞으로 3년간 258억 원을 지원한다는 방침입니다.
특히 비싼 로열티를 내고 의약품을 수입하는 국내 제약·바이오 기업들은 인공지능을 통한 신약 개발이 기업 경쟁력 강화로 이어질 것으로 기대하고 있습니다.
한국경제TV 유오성입니다.
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