MEDI:GATE NEWS 아크릴, 충북대 약학대 MRC와 신약 개발 위한 MOU 체결

기사입력시간 19.02.20 16:59최종 업데이트 19.02.20 16:59

지난 16일 아크릴은 충북대 약학대 MRC와 MOU(업무협약)를 체결했다. 인공지능 전문업체 아크릴은 충북대학교 약학대학 의과학연구센터(MRC)와 지난 16일 충북대학교 오송 바이오 캠퍼스에서 인공지능·빅데이터 기술에 기반한 신약개발 플랫폼 공동 개발을 위한 MOU(업무협약)을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 협약을 통해 아크릴은 MRC가 보유하고 있는 신약 개발과 관련된 기존의 R&D 데이터들을 훈련 데이터로 가공해 신약 후보 물질 발굴, 성능 예측 및 다양한 검증을 시뮬레이션하는 딥러닝 기반 신약 개발 기술 및 인프라 기술들을 개발하게 된다. 이러한 기술들은 신약 개발과 관련된 다양한 R&D 분야에서 적극적으로 활용될 예정이다. 과학기술정보통신부에 따르면 글로벌 의약품 시장은 연 1200조 규모의 거대 시장으로 향후 연 4~7% 성장이 예상되는 유망분야다. 그러나 하나의 신약 개발을 위한 과정은 장기간의 개발 기간과 막대한 비용 투자가 요구되는 경우가 많아 제약 산업계의 고부가가치 신약 개발 과정에 가중되는 부담은 나날이 증가되고 있는 실정이다. 신약 개발은 일반적으로 후보물질 발굴에서 전임상시험, 임상시험을 거쳐 시판에 이르는 네 단계의 과정으로 구분된다. 초기 단계인 후보물질 발굴 및 전임상시험 단계에서는 실험결과, 논문자료 등의 연구데이터가 주로 활용되는데, 이때 인공지능이 연구데이터를 학습하면 최적의 후보물질을 제시해 후보물질 탐색 비용을 줄이고 실험결과를 효과적으로 예측, 전임상시험 단계에서의 시행착오를 줄일 수 있다. 또한 임상 시험 및 시판 단계에서는 진료정보, 건강보험 정보 등 의료데이터의 학습을 통해 최적의 환자군을 제시해 임상시험 기간을 단축하고 시판 후의 효능ㆍ독성을 자동으로 추적해 부작용 최소화에 기여할 수 있다. 이런 추세에 힘입어 최근 정부는 '2019년 과학기술·ICT(정보통신기술) 분야 R&D사업 종합시행계획' 내에 바이오헬스 분야 R&D 사업으로 인공지능 신약 플랫폼 구축 사업에 예산을 투입하겠다는 계획을 발표했다. 이와 더불어 한국제약바이오협회에서도 올해 3월 '인공지능 신약개발지원센터 추진단'을 출범하겠다고 밝히는 등 최근들어 정부와 산업계 모두의 인공지능 기술 도입에 대한 관심은 계속해서 증가되고 있다. 아크릴 관계자는 "충북대 약학대 MRC와 함께 오송첨단의료복합단지내에 위치한 신약개발지원센터, 베스티안재단 오송병원의 임상센터과의 협력을 포함한 신약 개발 연계 파이프라인의 구축 가능성을 확보하게 돼 향후 오송첨단의료복합단지내의 인공지능·빅데이터 기반 신약 개발 종합 인프라로 성장해 나갈 계획이다"고 밝혔다.

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아크릴, 충북대 약학대 MRC와 신약 개발 위한 MOU 체결

인공지능 및 빅데이터 기술 기반한 신약개발 플랫폼 공동 개발

지난 16일 아크릴은 충북대 약학대 MRC와 MOU(업무협약)를 체결했다.

인공지능 전문업체 아크릴은 충북대학교 약학대학 의과학연구센터(MRC)와 지난 16일 충북대학교 오송 바이오 캠퍼스에서 인공지능·빅데이터 기술에 기반한 신약개발 플랫폼 공동 개발을 위한 MOU(업무협약)을 체결했다고 20일 밝혔다.

이번 협약을 통해 아크릴은 MRC가 보유하고 있는 신약 개발과 관련된 기존의 R&D 데이터들을 훈련 데이터로 가공해 신약 후보 물질 발굴, 성능 예측 및 다양한 검증을 시뮬레이션하는 딥러닝 기반 신약 개발 기술 및 인프라 기술들을 개발하게 된다.

이러한 기술들은 신약 개발과 관련된 다양한 R&D 분야에서 적극적으로 활용될 예정이다.

과학기술정보통신부에 따르면 글로벌 의약품 시장은 연 1200조 규모의 거대 시장으로 향후 연 4~7% 성장이 예상되는 유망분야다.

그러나 하나의 신약 개발을 위한 과정은 장기간의 개발 기간과 막대한 비용 투자가 요구되는 경우가 많아 제약 산업계의 고부가가치 신약 개발 과정에 가중되는 부담은 나날이 증가되고 있는 실정이다.

신약 개발은 일반적으로 후보물질 발굴에서 전임상시험, 임상시험을 거쳐 시판에 이르는 네 단계의 과정으로 구분된다.

초기 단계인 후보물질 발굴 및 전임상시험 단계에서는 실험결과, 논문자료 등의 연구데이터가 주로 활용되는데, 이때 인공지능이 연구데이터를 학습하면 최적의 후보물질을 제시해 후보물질 탐색 비용을 줄이고 실험결과를 효과적으로 예측, 전임상시험 단계에서의 시행착오를 줄일 수 있다.

또한 임상 시험 및 시판 단계에서는 진료정보, 건강보험 정보 등 의료데이터의 학습을 통해 최적의 환자군을 제시해 임상시험 기간을 단축하고 시판 후의 효능ㆍ독성을 자동으로 추적해 부작용 최소화에 기여할 수 있다.

이런 추세에 힘입어 최근 정부는 '2019년 과학기술·ICT(정보통신기술) 분야 R&D사업 종합시행계획' 내에 바이오헬스 분야 R&D 사업으로 인공지능 신약 플랫폼 구축 사업에 예산을 투입하겠다는 계획을 발표했다.

이와 더불어 한국제약바이오협회에서도 올해 3월 '인공지능 신약개발지원센터 추진단'을 출범하겠다고 밝히는 등 최근들어 정부와 산업계 모두의 인공지능 기술 도입에 대한 관심은 계속해서 증가되고 있다.

아크릴 관계자는 "충북대 약학대 MRC와 함께 오송첨단의료복합단지내에 위치한 신약개발지원센터, 베스티안재단 오송병원의 임상센터과의 협력을 포함한 신약 개발 연계 파이프라인의 구축 가능성을 확보하게 돼 향후 오송첨단의료복합단지내의 인공지능·빅데이터 기반 신약 개발 종합 인프라로 성장해 나갈 계획이다"고 밝혔다.

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박도영 기자 (dypark@medigatenews.com)더 건강한 사회를 위한 기사를 쓰겠습니다

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