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AI가 신약승인 13년→9년으로 단축

제약기업과 IT기업 89사ㆍ기관 동참 'LINC'
일본發 기술로 연구개발 생산성 향상 목표

전미숙 (rosajeon@pharmnews.co.kr) 다른기사보기 

2017-11-08 오후 5:00 페이스북 트윗터 kakao 목록 보기 프린트

일본에서는 LINC에 89개 기업과 기관이 참여해 신약의 연구개발단계부터 시판 후까지의 각 단계에 AI(인공지능) 도입, 기존 13년의 기간을 9년으로 단축 등을 목표로 한 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 

의약품 연구개발 지원을 위한 AI 기술개발 등을 추진하는 주요 제약 기업과 IT 기업 등으로 구성된 컨소시엄 ‘LINC’(Life Intelligence Consortium) 대표 겸 교토대학 대학원 의학연구과 오쿠노 교수는 7일 일본제약공업협회가 주최의 미디어 포럼에서 그동안 진행사항 등을 설명했다.

2016년 12월부터 시작해 3년 정도 모델 구축을 마치고, 그 후에 산업계로 실용화에 맡기게 된다.

오쿠노 교수는 일본발 모델을 강조했다. 특히 현재 13년 정도 걸리는 의약품의 승인까지 연구개발 기간을 AI 도입으로 9년 정도까지 단축 할 수 있다고 추정하고, 연구개발 비용 절감과 생산성 향상으로 직결된다는 것.

LINC는 생명과학분야의 AI, 빅데이터 기술을 개발함으로써 관련 산업 진흥과 국민의 건강 수명 연장, 삶의 질 향상을 목적으로 설립됐다. 화학 및 의료 관련 생명과학 분야의 기업이 참여하고 있는데, 다케다약품 등 주요 제약 기업이 다수 참여했다. 대학 이외에 일본제약공업협회 의약산업정책연구소도 참여하고 있다. 참가비는 무료인데 개발에 인원 기부는 의무 사항으로 현재 550명 이상이 참가, 사업규모는 후생노동성 및 문부과학성의 자금 등으로 최소 5억 엔 정도이다.

필요로 하는 기업 측이 테마를 제안하고 학계가 개입해 응용할 기술과 IT계 기업과 매칭 시킨다. 2016년 12월 중순에 150개 테마 제안을 받아 2017년 6월까지 29개 테마를 검토, 신약 개발연구 단계부터 시판 후까지의 각 단계에 AI를 도입하는 프로젝트가 각각 움직이고 있다.

구체적으로는 문헌 정보와 공공 데이터베이스 등을 바탕으로 신약 개발 테마의 창출, 표적 분자 탐색, 질환 단백질에 대한 화합물의 결합 예측 및 화합물 설계, 비임상 데이터의 ADME 예측, 임상시험의 효율성, 유해 이벤트 정보 기반 외에도 정밀의료를 겨냥한 국산 게놈에 의한 분자 시뮬레이션에 따른 항암제 반응성 예측 및 신약 개발도 진행하고 있다. 건강진단 데이터에 의한 발병 예측 등 예방의료 분야에도 다루게 된다.

오쿠노 교수는 컨소시엄을 3년 기한 동안에 신약개발 연구에서 시판 후까지의 각 단계에 AI 도입 모델 구축을 진행, 실용화 기반을 만들겠다는 방침이다. "국익을 밀접한 것“이라면서 일본에서 기술 확립에 강한 의욕을 보였다.

의료로 선순환 에코시스템 구축 필요 

세미나에서는 일본제약공업협회 의약산업정책연구소 모리타 연구원은 ‘의료분야의 빅데이터에 기대되는 활용과 과제(2차 활용 입장에서)' 주제 강연에서 이익을 활용하는 기업에 대해 연구, 개발, PMS, 마케팅·유통의 각 가치 사슬 활용 목적을 명확히 하고, 필요한 데이터, 예상 결과를 설명하고 이해 필요성을 강조했다.

활용을 추진하기 위해 국가의 비용 지원, 의료 현장의 부담에 맞는 혜택 제공, 기업의 목적과 요구의 명확화와 적합한 비용 부담 등 관계자 간의 협력과 성과의 의료로 환원에 의해 다음의 활용으로 결부돼야 한다는 "지속적이고 긍정적인 나선형을 돌리는 에코시스템이 있어야 한다"고 지적했다.

또한 모리타 씨는 환자 중심으로 활용을 상정하는 경우 웨어러블 측정 장치 등을 통한 가정에서의 생체 데이터, 운동과 식사 기록, 투약 기록 등의 PHR 정보가 '건강 의료 정보 네트워크의 키'라는 인식을 보여, 의료기관의 전자의무 기록 데이터 등 EHR 정보와 PHR 정보의 통합 필요성을 강조했다. 이에 따라 건강·의료·개호까지의 개인정보가 일생 동안 축적되는 '라이프 코스 헬스케어 데이터' 구축을 지향해야 할 미래상으로 제시했다.

이를 위한 과제로 ▽보급이 지연되고 있는 전자의료 기록의 보급과 지역의료 정보 네트워크 간의 호환성 등 EHR 네트워크 확대 ▽PHR 정보의 재이용을 시야에 넣은 데이터의 표준화 및 측정 장치 정확도 평가 ▽개인 데이터 명기가 가능한 환경정비 등을 꼽았다.

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