[바이오위클리] AI로 코로나19 치료제 개발…IT-BT 융합 '가속' / YTN 사이언스

■ 이성규 / 과학뉴스팀 기자 ■ 윤선일 / 신테카바이오 이사 [앵커] 다양한 바이오 이슈를 과학 기자의 시각으로 집중, 분석하는 바이오 위클리 코너입니다 오늘은 이성규 기자와 함께합니다 어서 오세요 먼저 이번 주 위클리 이슈부터 소개해주시죠 [기자] 부작용 논란이 끊이질 않는 말라리아 치료제 클로로퀸 소식부터 전해드리겠습니다 최근 심장 합병증 유발 위험성이 제기돼 미국에서 사용 승인이 취소된 말라리아 치료제 '클로로퀸'의 코로나19 국내 임상시험이 중단됐습니다 다음 소식은 모더나 백신 관련 소식입니다 미국 바이오 기업 모더나가 개발 중인 코로나19 백신의 유효성 검증 자료가 이르면 11월 말에 나올 예정입니다 마지막 소식은 염증 치료제의 코로나19 사망률 감소 내용입니다 염증 치료제 '덱사메타손'이 코로나19 환자의 사망률을 35%가량 낮추는 것으로 해외 임상에서 나타나 비상한 관심을 끌고 있습니다 [앵커] 이렇게 이번 주 이슈 세 가지 들어봤습니다 영국에서 긍정적인 임상시험 결과가 나온 염증 치료제 소식이 가장 눈길을 끌었습니다 이처럼 전 세계적으로 코로나19 치료제 개발이 한창인데요 오늘 바이오 포커스에서는 인공지능을 이용한 신약 개발에 대해 알아보겠습니다 신테카바이오 윤선일 이사와 함께하겠습니다 안녕하세요 [앵커] 인공지능을 이용해서 신약 후보 물질을 발굴한다 바로 IT와 바이오 기술 BT의 융합기술인데요 우선 인공지능 신약 개발 플랫폼이란 무엇인지 설명해주시죠 [인터뷰] 일단 기존의 제약 바이오 업계에서 영구 개발의 비효율성에 대해서 먼저 짚고 넘어가겠습니다 하나의 혁신 신약 물질이 FDA 승인을 받기 위해서는 10년에서 15년의 개발 기간과 약 1조 원 이상의 비용이 들어가고 있습니다 그런데 실패 시 기회비용이라든지 시행착오의 비용은 상상을 초월할 정도로 거대합니다 그래서 이 부분에 인공지능을 도입했을 때 성공 사례와 실패 사례를 학습하고, 거기에 대한 예측 모델을 통해서 솔루션을 제시한다면 시간과 비용을 절감할 수 있는 취지로 개발되고 있습니다 [기자] 말씀하신 것이 인공지능을 이용하면 신약 개발의 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다 라는 말씀이십니다 이것이 인공지능의 가장 큰 장점입니다 그렇다면 인공지능을 적용할 경우, 개발 비용이나 기간이 어느 정도 단축되는지 예를 들어서 설명해주실 수 있나요? [인터뷰] 일단 과정을 먼저 설명해 드리자면, 데이터를 가지고 학습을 시키는데, 성공 사례와 실패 사례를 여러 곳에서 수집하고, 데이터의 양이 많아지면 많아질수록 그 예측의 정확도도 높아집니다 그런데 이 데이터가 많아지면 컴퓨터 파워도 많이 필요로 합니다 저희 회사의 경우에는 슈퍼컴퓨터 센터를 자체적으로 보유하고 있고, 데이터는 제약회사들과 연구소와 함께 협업하면서 공동 개발을 하는 쪽으로 진행하고 있습니다 구체적인 사례를 말씀드리자면 저희가 협업을 진행했었던 한 회사의 경우에는 2년 정도쯤 목표에 대한 치료제의 도출이 실패했었던 회사가 저희와 협업을 하면서 6개월 만에 도출하는 사례가 있었습니다 물론 그 전에 실패 학습 기간이 있었기 때문에 저희가 빨리 도출할 수 있었던 부분도 없지 않아 있습니다 두 번째로는 코로나19 대상 약물 재창출을 저희가 진행했었는데 바이러스 표면 단백질 구조가 올해 2월 초에 공개가 되고 나서 컴퓨터 모델링과 시뮬레이션을 하는 데 들어간 시간은 2주 정도였습니다 거기에 나온 예측을 실험 검증하는데 한 4주에서 5주가 걸렸습니다 총 6주 정도 [YTN 사이언스 기사원문]