AI 활용 원료의약품 개발…신약 후보 물질 발굴 시간ㆍ비용 획기적 저감

[이코노믹데일리] 한국제약바이오협회 원료의약품전문위원회는 지난 4일 원료의약품 개발 및 품질 관리 설명회를 개최했다. 이번 설명회에서는 AI 기술을 활용한 신약 개발과 유전독성 불순물 관리 방안 등이 중점적으로 논의됐다.

이날 협회 원료의약품전문위원회 한쌍수 위원장은 "지난해 6월 발족한 원료의약품전문위원회는 국내 원료의약품 산업 발전을 위해 품질 강화, 국내 원료 사용 시 약가 우대, 세제 지원 확대 등 다양한 노력을 기울이고 있다"고 밝혔다.

한 위원장은 "원료의약품 산업에서 AI는 다양한 방식으로 활용되고 있다"며 "특히 신약개발에 있어 비용의 최적화, 품질관리, 예측 유지보수 등에 사용된다"고 설명했다.
 
최근 니트로사민류 불순물 함유 의약품 회수 사태로 안전성 문제가 부각되고 있는 가운데, 이동규 중앙대 약학대 교수는 '원료의약품의 유전독성 불순물 발생 요인 및 저감화 방안 고찰'이란 주제 발표를 통해 유전독성 불순물 관리의 중요성과 보다 체계적인 관리 시스템 구축의 필요성을 강조했다.

이 교수는 유전독성 불순물의 발생 원인을 특정하기 어렵다는 점을 지적하면서 특히 보관 단계 관리의 중요성을 역설했다. 그는 "보관 단계는 의약품 생산 공정뿐 아니라 개인의 가정 보관까지 포함되며, 온도 및 습도가 불순물 발생에 큰 영향을 미칠 수 있다"고 말했다.

신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례’를 소개하며 “AI를 활용하면 신약 후보 물질 발굴 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다”고 강조했다.

대웅제약은 8억종의 화합물질 데이터 베이스인 '다비드'와 이를 활용한  AI 신약 개발 시스템 '데이지'를 구축해 신약개발에 박차를 가하고 있으며, 실제로 AI를 통해 두 달 만에 신약 후보 물질을 발견하는 성과를 거뒀다. 
  대웅제약의 AI 신약 개발단계는 △가상탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자동역학 △ADME/T(
Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion/Toxicity)로 구분돼 있다. 그 중 AI 신약 개발에 있어 특히 활용도가 높은 개발 단계는 도킹 시뮬레이션이다. 이 단계는 의약품이 도킹 된 후 체내에서 잘 활용되는지 알 수 있는 중요한 과정으로 의약품의 움직임과 중간 탈락 여부를 예측할 수 있어 신약 개발의 성공 가능성을 높이고 있다.
 
신 팀장은 “AI가 후보 물질을 발굴하고 비용과 시간을 줄여줘 신약 개발이 순항 중”이라며 “최근 사진 한 장으로 움직임이 가미된 영상을 만들어주는 디퓨전 모델이 새롭게 개발됐는데 향후 도입된다면 신약개발이 더 쉬워질 것”이라고 전망했다.

이번 설명회는 AI 기술이 원료의약품 개발과 품질 관리에 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여줬다. 현장에 참석한 업계 관계지는 “앞으로 AI 기술의 발전과 함께 국내 원료의약품 산업의 성장이 기대된다”고 말했다.