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[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 인공지능(AI) 기술로 설계한 신약의 첫 인간 임상시험을 준비중인 아이소모픽 랩스는 세계적인 수준의 신약 개발 엔진을 구축하는 데 궁극적인 목표를 두고 있다.

머신러닝 연구자와 제약 업계 베테랑을 결합해 신약을 보다 빠르고 저렴하게, 더 높은 성공률로 설계한다는 복안이다.

이를 위해 아이소모픽 랩스는 대형 제약사들과 협업 및 파트너십 이외에 자체적으로 암과 면역학 등의 분야에서 신약 후보 물질을 발굴하는 한편 초기 임상시험 후 라이선스 아웃을 통해 수익을 창출하는 전략을 세우고 있다.

주요 외신에 따르면 제약사들이 하나의 신약을 성공적으로 개발해 시장에 내놓기까지 수 백만달러에서 수 억 달러를 투자하지만 임상시험이 시작된 뒤 성공 확률은 약 10%에 불과한 실정이다.

콜린 머독 아이소모픽 랩스 사장은 이번 포춘과 인터뷰에서 알파폴드의 기술이 성공 확률을 획기적으로 높일 수 있다고 자신했다. 알파폴드의 기술을 활용해 연구자들이 임상시험에 들어가기 전부터 신약의 효과를 100% 확신할 수 있는 단계까지 도달하는 데 목표를 두고 있다고 그는 전했다.

그는 "언젠가는 누군가 '이런 질병이 있다'고 말할 때 버튼만 누르면 해당 질환을 치료할 신약 설계가 바로 나오는 세상을 꿈꾼다"며 "AI 도구를 이용해 모든 것이 가능해 질 것"이라고 말했다.

사실 알파벳 이외에도 빅테크들이 AI 신약 개발에 적극적으로 뛰어들었다. 주요 외신과 업계에 따르면 AI 반도체 대장주인 엔비디아(NVDA)가 AI 신약 개발 플랫폼 바이오네모(BioNeMo)를 운영 중이고, 이와 별도로 리커전 파머슈티컬스를 포함한 AI 신약 개발 벤처 업체에 대규모 투자를 단행했다.

엔비디아의 바이오네모는 12개 이상의 생성형 AI 모델과 클라우드 서비스를 제공하는 형태로 신약 개발 생태계에 관여한다.

바이오네모는 제약회사와 생명공학 업체들, 소프트웨어 업체에서 사용하는데 과학자들이 생성형 AI를 접목해 실험을 줄일 뿐 아니라 경우에 따라서는 실험을 완전히 대처할 수 있도록 지원한다.

리커전의 신약 후보 물질 REC-994는 사람을 대상으로 한 임상 2상 시험을 성공적으로 마친 상태다. 뇌 혈관 기형을 치료하기 위한 신약 후보인 REC-994는 미국에서 실제 환자 62명을 대상으로 12개월 동안 실시한 임상에서 안전성과 내약성 등 주요 평가 변수를 충족시켰다.

주요 외신과 업체에 따르면 REC-994는 경구용 저분자 약물로, 임상 2상에서 고용량 투여군에서 병변의 부피가 감소한 것으로 확인됐고, 안전성 측면에서도 큰 문제가 없는 것으로 나타났다.

마이크로소프트(MSFT)와 아마존(AMZN)도 클라우드와 데이터 분석, AI 플랫폼을 제약사에 제공하며 신약 개발 생태계에 간접적으로 참여하고 있다. 다만, 신약 파이프라인을 직접 보유하거나 임상시험 단계까지 진출한 사례는 아직 보도된 바 없다.

알파벳과 협력해 AI 신약 개발을 진행중인 노바티스와 일라이 릴리 이외에 화이자와 로슈 등 대형 제약사들이 빅테크 및 AI 스타트업과 손잡고 기술 혁신에 사활을 걸고 있다.

빅테크가 자체 AI 기술을 앞세우거나 빅파마와 파트너십을 통해 신약 개발 시장에 깊숙이 진입한 한편으로 제약업계도 기술력 확보에 잰걸음이다.

AI 신약 개발 경쟁이 점차 가열되는 가운데 업계 전문가들은 알파벳의 AI 원천 기술력을 확보했다는 데 한 목소리를 낸다. 알파폴드를 필두로 세계 최고 수준의 AI 기반 단백질 구조 예측 및 분자 설계 기술을 손에 쥐고 있다는 얘기다.

딥마인드와 아이소모픽 랩스라는 전문 조직을 통해 신약 개발 전 과정을 통합적으로 혁신할 수 있는 역량을 갖췄다는 점에서도 알파벳의 강점이 두드러진다는 평가다.

구글 클라우드와 슈퍼컴퓨팅, AI 연산력 등 데이터 및 연산 자원이 압도적인 데다 자본력과 장기 투자 여력이 크다는 사실도 알파벳의 경쟁력으로 꼽힌다.

포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 전세계 AI 신약 개발 시장은 2022년 30억달러로 파악됐고, 북미 지역이 69.33%의 비중을 차지했다. 시장 규모는 2023년 35억4000만달러로 확대됐고, 2030년 79억4000만달러까지 확대될 전망이다. 2023~2030년 사이 연평균 12.2%의 고성장을 이루는 셈이다.

AI는 신약 탐색 과정에 핵심적인 역할을 하고, 제약 산업의 성장을 촉진하고 있다고 포춘 비즈니스 인사이트는 전했다.

신약 탐색 및 개발 과정은 시간과 비용이 크게 소요되지만 AI의 도입으로 이 같은 문제를 크게 개선시킬 수 있다. AI가 이른바 히트 화합물(hit compound)과 리드 화합물(lead compound)를 식별하고, 약물 표적의 신속한 검증 및 약물 구조 설계의 최적화를 지원하기 때문이다.

히트 화합물은 신약으로 개발될 가능성이 있는 후보 물질 가운데 최초로 약효가 관찰된 물질을 의미한다. 이 단계에서는 약효 이외에 독성과 약물 동태(ADME) 등이 아직 충분히 평가되지 않는다. 히트 화합물이나 그 유사체 중에서 보다 높은 효능과 선택성, 독성 및 약물 동태 특성이 개선된 물질을 선별해 최적화한 것을 리드 화합물이라고 지칭한다.

제약사들은 유전자와 변이, 수용체 표적, 질병 발생, 임상 연구 등 다양한 데이터를 활용해 약물과 질병간 연관성을 규명하기 위해 AI 기술을 근간으로 하는 시스템을 적극적으로 도입하는 움직임이다.

만성질환자 수가 늘어나면서 효과적인 의료 개입에 대한 수요가 급증하는 상황도 AI 신약 개발을 재촉하는 요인이다. 낮은 생산 비용에 새로운 치료법을 찾는 문제는 제약 업계와 의료계에 커다란 과제다.

클라우드 기반의 서비스 및 애플리케이션 통합은 시장 성장을 위한 새로운 기회를 창출한다고 전문가들은 강조한다. 신약 후보 물질을 발굴하는 과정의 시간과 비용을 줄이기 위한 협업과 파트너십 증가는 향후 예측 기간 동안 AI 기반 제품 밀 서비스의 도입을 더욱 가속화할 전망이다.

영국 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 런던에 소재한 아이소모픽 랩스는 2023년 6000만파운드의 손실을 기록했다. 이는 전년 1700만파운드에서 크게 늘어난 수치다. 업체는 연구개발(R&D) 비용이 4900만파운드에 이른 데 따른 결과라고 설명했다.

시장 전문가들이 AI 신약 개발을 알파벳을 새로운 성장 동력으로 지목하지만 당장 이를 통해 매출이나 이익을 늘리기는 어렵다. 상업적인 활동이 지극히 제한적인 가운데 연구개발에 대규모 자본이 투입되는 상황이기 때문이다.

다만, 투자자들은 중장기적으로 신약과 AI 플랫폼이 상업화되면서 알파벳의 바이오 및 헬스케어 부문 실적과 기업 가치 상승이 가시화될 것으로 기대한다.

신약 개발 특성상 AI 기술을 접목한다 하더라도 임상실험의 실패 가능성을 배제할 수 없고, 규제와 시장 진입 지연 등 잠재적인 리스크가 상존한다고 시장 전문가들은 강조한다.

shhwang@newspim.com