AI로 인한 의약개발 산업 발전 동향 및 기업 5가지 (딥마인드 인실리코메디슨, 슈뢰딩거,엑센시아,아톰와이즈)

AI로 인한 의약개발 산업 발전 동향

1. 신약 개발 기간 단축
   • 기존에는 신약 하나를 개발하는 데 평균 10~15년이 걸렸지만, AI를 활용하면 이 기간을 50% 이상 단축할 수 있음.
2. 신약 후보 물질 발굴 가속화
   • AI는 방대한 데이터를 분석해 새로운 후보 물질을 신속하게 찾아냄. 실제로 딥마인드(DeepMind)의 AI "알파폴드(AlphaFold)"는 단백질 구조 예측을 혁신적으로 개선함.
3. 임상 시험 효율성 증가
   • AI는 임상시험 대상자 선정, 데이터 분석 등을 최적화해 성공 확률을 높이고 비용을 절감함.
4. 개인 맞춤형 치료 개발
   • AI는 유전자 데이터와 환자 정보를 분석하여 맞춤형 치료법을 제공하는 데 활용됨.
5. 바이오마커 발견 가속화
   • 질병의 조기 진단과 치료법 개발을 위해 AI가 바이오마커(질병의 지표가 되는 물질)를 신속하게 찾아줌.
6. 기존 약물의 새로운 용도 발견 (약물 재창출)
   • AI는 기존 승인된 약물을 새로운 질병 치료에 적용할 가능성을 탐색하는 데 도움을 줌.
7. 로봇 실험 자동화
   • AI와 로봇을 결합한 실험 자동화 시스템이 신약 개발 속도를 더욱 향상시키고 있음.
8. AI 기반 가상 스크리닝 기술 발전
   • 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 신약 후보 물질을 가상으로 실험하여 개발 비용과 시간을 줄임.
9. AI를 활용한 신속한 전염병 대응
   • 코로나19 팬데믹 당시 AI가 백신 및 치료제 개발을 가속화하는 데 큰 역할을 했음.
10. 규제기관도 AI 도입 가속화

• FDA(미국 식품의약국) 및 EMA(유럽 의약품청)도 AI를 활용한 신약 심사 및 승인 과정을 개선 중임.

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AI 신약개발을 선도하는 주요 기업 5곳

 

딥마인드(DeepMind, 영국)

 

알파폴드(AlphaFold)를 개발해 단백질 구조 예측 기술을 혁신함.마인드는 인공지능 연구를 선도하는 기업으로, 특히 **알파폴드(AlphaFold)**라는 AI 시스템을 개발하여 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 이뤄냈습니다. 알파폴드2는 2020년에 발표되어, 현재까지 학계에서 확인된 약 2억 개의 단백질 구조를 대부분 정확하게 예측하는 데 성공했습니다. 이러한 성과로 2024년 노벨화학상을 수상하기도 했습니다.또한, 딥마인드는 의료 영상 분석과 질병 예측을 위한 딥마인드 헬스(DeepMind Health), 희귀 질환 분석을 위한 알파미스센스(AlphaMissense) 등 다양한 AI 플랫폼을 개발하여 의료 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.

 

인실리코 메디슨(Insilico Medicine, 홍콩/미국)

• AI를 활용해 신약 후보 물질을 발굴하고 실제로 임상 단계에 진입한 사례가 있음.
• 인실리코 메디슨은 AI를 활용한 신약 개발에 집중하는 기업으로, PandaOmics와 Chemistry42와 같은 플랫폼을 통해 신약 후보 물질을 발굴하고 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해 발굴된 후보 물질 중 일부는 임상 2상 단계에 진입하여 AI 기반 신약 개발의 가능성을 보여주고 있습니다

슈뢰딩거(Schrödinger, 미국)

• AI와 물리 기반 시뮬레이션을 결합해 신약 개발을 가속화하는 기술을 보유.
• 슈뢰딩거는 물리 기반 시뮬레이션과 AI를 결합하여 신약 개발을 가속화하는 기술을 보유한 기업입니다. 이 회사는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분자의 상호작용을 예측하고, 이를 통해 신약 후보 물질을 효율적으로 설계하고 있습니다 

엑센시아(Exscientia, 영국)

• AI가 설계한 신약 후보 물질이 임상 시험에 들어가며 AI 신약개발을 실질적으로 선도.
• 엑센시아는 AI를 활용하여 신약 후보 물질을 설계하고 개발하는 데 주력하는 기업입니다. AI가 설계한 후보 물질이 임상 시험에 진입한 사례가 있으며, 이는 AI 기반 신약 개발의 실질적인 성과로 주목받고 있습니다.
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아톰와이즈(Atomwise, 미국)

• 딥러닝 기술을 활용해 신약 후보 물질을 발굴하는 AI 플랫폼을 개발.
• 아톰와이즈는 딥러닝 기술을 활용하여 신약 후보 물질을 발굴하는 AI 플랫폼을 개발한 기업입니다. 이 플랫폼은 방대한 화합물 데이터베이스를 분석하여 질병과 상호작용할 수 있는 잠재적 약물을 찾아내는 데 사용됩니다.
• 이들 기업은 AI 기술을 통해 신약 개발의 효율성과 성공률을 높이며, 의약품 개발 분야의 혁신을 이끌고 있습니다.