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신약개발 단계별 성공 예측 AI가 맡는다

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신약개발 단계별 성공 예측 AI가 맡는다

2019.05.02 15:41
클래리베이트 애널리틱스 로고
클래리베이트 애널리틱스 로고

미국의 글로벌 학술정보회사인 ‘클래리베이트 애널리틱스’가 신약 개발을 위한 인공지능(AI) 예측 프로그램 ‘코텔리스 애널리틱스-DTSR’을 2일 국내 출시했다. 

 

이 프로그램은 클래리베이트의 전신인 톰슨로이터가 운영해온 연구개발(R&D) 종합 솔루션 ‘코텔리스’가 15년간 축적한 전세계 7만여개 신약 프로그램 및 분석 정보에 약물 특성을 고려한 알고리즘을 적용, 머신러닝을 통해 가장 정확한 최신 예측 결과를 얻을 수 있도록 했다. 신약 후보물질 예측과 R&D 투자 결정에 도움을 주는 게 목적이다. 

 

제약바이오 기업의 신약 개발 과정에서 가장 중요한 요인은 예측 가능성이다. 신약 후보물질의 성공가능성을 보다 정확하게 예측, 개발 비용을 낮추는 동시에 성공 확률을 높이는 것이다. 

 

제약바이오 산업의 R&D 투자 규모는 타 업계를 훨씬 상회하지만 투자 대비 수익은 지난 몇 년간 지속해서 감소했다. ‘클래리베이트 CMR(Centre for Medicines Research)’의 최근 분석에 따르면 신약후보물질이 임상1상에서 가장 최종 단계인 제품 상용화까지 이뤄지는 확률은 모든 약물군을 통틀어 10% 이하에 불과하다. 특히 상용화 직전인 임상3상에서만 전체 R&D 비용의 약 3분의 1이 지출되는 것으로 나타났다. 또 신약을 출시하기까지 소요되는 평균 비용은 약 32억달러(약 3조7300억원)에 달한다. 

 

클래리베이트는 코텔리스 애널리틱스-DTSR(Drug Timeline and Success Rates)이 다른 신약 예측 프로그램에 비해 정확도가 약 25% 높다고 소개했다. 15년 간 축적된 7만개의 신약 프로그램 및 신약개발 트렌드 분석 정보는 물론 16만5000건의 기업 프로필과 32만5000건의 임상시험 데이터, 9만1000건의 거래 정보까지 포함된 방대한 데이터를 기반으로 신약 개발 단계별 성공 가능성과 출시 시점을 보다 정확하게 예측하는 게 특징이다. 

 

분석 시간을 획기적으로 줄였다는 점도 내세웠다. 매일 한 번씩 새로운 신약 관련 정보를 수집해 신약 파이프라인 예측 분석 결과를 제공하기 때문에 신뢰도를 높였다는 게 클래리베이트측의 설명이다. 이를 통해 제약사들은 최신 정보를 기반으로 임상연구 계획이나 포트폴리오 전략을 재정비하고 R&D 예산을 보다 정확하게 예측할 수 있다. 

 

클래리베이트 생명과학 사업부문의 묵타 아흐메드(Mukhtar Ahmed) 사장은 “코텔리스 애널리틱스-DTSR은 데이터 과학 및 머신 러닝에 기반한 최첨단 통계 알고리즘을 적용함으로써 최신 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트돼 정확한 예측 결과를 제공할 수 있다”고 강조했다.

클래리베이트 애널리틱스 코리아의 책임자인 김진우 지사장은 “혁신적인 인공지능 예측 프로그램을 통해 한국 제약사들이 정확한 예측과 포트폴리오 전략으로 전세계 신약개발을 선도하는 데 도움이 되길 기대한다”고 말했다. 

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