시장에 나온 AI 신약 개발 기업 7곳

신약 개발은 복잡한 사업입니다. 평균 10년 가까이 교육을 받은 의약 화학자들은 치료 효과가 있을 수 있는 분자 하나하나를 공들여 합성해야 합니다. 그다음 이 화합물들이 질병에 걸린 세포 모델에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 세포 실험으로 확인해야 합니다. 

이후 '약물 후보 물질'은 임상시험이라는 중요한 단계에 조금이라도 가까워지기 위해 동물 실험을 거칩니다. 잠재적 신약 1000개 중 실제로 사람을 대상으로 시험되는 것은 단 하나뿐입니다. 전체 과정은 평균 12년이 걸리며, 실험 단계의 약물이 연구실을 떠나 집 안 약상자에 도달하기까지 이 시간이 필요합니다. 여기에는 최대 20억 달러의 비용과 끝없는 실패가 따릅니다.

인공지능과 머신러닝은 이러한 비효율을 없애겠다고 약속합니다. 2020년 전체 민간 AI 투자 중 가장 큰 몫인 138억 달러 이상이 AI 기반 신약 개발에 투입됐습니다. 신약 개발은 이미 큰 비용이 드는 사업이며, 제약 업계는 어떤 도움이든 절실히 필요합니다. 

암과 其他 중대한 인간 질병의 치료제를 찾기 위해 AI 역량을 활용하는 일곱 개 기업을 살펴보겠습니다. 

Roivant Sciences

2014년 설립된 뉴욕의 회사는 19억 달러라는 막대한 자금을 유치했습니다. 이 회사는 자회사('vant'로 끝나는 이름의 회사)를 설립해 후기 단계 '약물 후보 물질'의 개발을 가속화합니다. 현재 Roivant의 자회사들은 40개 이상의 약물을 개발하고 있습니다. 

2021년 2월 회사는 신약 개발을 위한 계산 역량을 확장하기 위해 Silicon Therapeutics를 인수했습니다. Silicon은 물리 원리에 기반한 신약 설계 및 개발 접근법을 내세웁니다. 전략의 핵심은 물리학의 제1원리를 활용해 '약물 후보 물질'이 생물학적 작용을 보이는지 판단하는 것입니다. 

Insitro

2018년 설립된 신약 발굴 및 개발 회사는 Andreessen Horowitz와 캐나다 연금 투자위원회로부터 투자를 받았습니다. Insitro는 스탠퍼드대학교 컴퓨터공학 교수인 다프네 콜러 박사가 설립했습니다. 콜러 박사와 그녀의 팀은 계산 생물학과 머신러닝 사이의 간극을 메우는 과정에서 어려움을 일으키는 문제 중 하나인 데이터 문제를 해결하고 있습니다. 

기존 생물학 데이터는 제한적이거나 품질이 너무 낮아 기계가 읽기 어렵습니다. 회사는 줄기세포 연구에서 수집한 실험 데이터의 파이프라인을 구축해 실제 생물학적 시스템에 기반한 방대한 데이터셋을 만들고 있습니다. Insitro는 이 데이터 뱅크를 활용해 머신러닝으로 건강한 세포와 병든 세포가 인체 내에서 어떻게 작용하는지, 그리고 잠재적 신약을 질병 시스템의 시뮬레이션 모델에 투입하면 어떤 일이 일어나는지 예측할 것입니다.

XtalPi

케임브리지에 본사를 둔 회사는 2014년 MIT의 양자물리학자들이 설립했으며, 이후 Sequoia Capital China와 Google 등으로부터 7억 8000만 달러 이상의 투자를 유치했습니다. 

XtalPi는 양자역학과 고체 결정학의 원리를 이용해 저분자 '약물 후보 물질'의 결정 구조와 특성을 예측하는 머신러닝 플랫폼 Intelligence Digital Drug Discovery and Development를 만들었습니다. 2018년 회사는 AI 기반 플랫폼을 구축하기 위해 Pfizer와 협력을 시작했습니다. 

AbSci

2011년 워싱턴에서 설립된 생명공학 스타트업은 두 부분으로 구성된 단백질 프린팅 플랫폼 기술을 개발하고 있습니다. SoluPro는 유전자 조작 박테리아에서 단백질 기반 잠재 약물을 생성하는 합성생물학 플랫폼이고, SoluPure는 목표 세포를 빠르게 추출하고 정제하는 정제 플랫폼입니다. 

이 플랫폼은 새로운 약물 후보 물질을 생산하고 검증하는 데 AI를 활용합니다. 2021년 1월 회사는 데이터 처리 기술을 발전시키기 위해 머신러닝 플랫폼 Devonium Engine을 인수했습니다. AbSci는 전임상 단계의 기간을 단축할 수 있으며, 10일 만에 COVID-19 항체 세포주를 개발하기도 했습니다. 

Exscientia

2012년 설립된 제약 스타트업은 Bristol-Myers Squibb, Evotec, 빌 앤드 멀린다 게이츠 재단 등으로부터 총 약 1억 5000만 달러의 투자를 유치했습니다. 회사는 머신러닝 기법으로 잠재 약물을 탐색하는 AI 기반 설계 플랫폼 Centaur Chemist를 개발했습니다. 

AI 플랫폼은 인간 화학자들이 기존 약물을 발굴할 때 사용하는 제한된 접근법을 학습하며, 반복할 때마다 발전합니다. AI와 인간의 공동 노력으로 약물이 1상 단계에 도달하는 평균 기간이 5년에서 12개월로 줄었습니다. 

최근 회사는 환자 자신의 면역 체계를 이용해 암을 치료하는, AI로 설계된 첫 번째 분자가 사람을 대상으로 한 임상시험에 들어갈 것이라고 발표했습니다. 

PostEra

2019년 설립된 회사는 의약 화학과 머신러닝의 경계에서 활동합니다. 현재 이 스타트업은 신약 개발을 위한 머신러닝 분야에서 Pfizer의 파트너입니다. PostEra 플랫폼은 의약 화학자와 유기 화학자들이 약물 후보 물질을 합성할 때 사용하는 설계 전략과 화학 합성 규칙에 기반합니다. Pfizer는 플랫폼 작동을 위해 이 스타트업에 방대한 데이터셋을 제공할 계획입니다. 

Brightseed

2017년 설립된 생명공학 스타트업은 자연계에서 건강에 유익한 새로운 분자를 발견하는 일을 합니다. 회사는 먹을 수 있는 식물과 식품 세계를 탐색해 인체 건강에 영향을 미치는 천연 화합물을 찾는 AI 연구 플랫폼 Forager를 개발했습니다. 식물영양소로 알려진 이 화합물 중 다수는 식품의 기능성 성분으로 쓰이지만, 건강에 미치는 영향은 아직 충분히 연구되지 않았습니다. 

현재 Brightseed는 70만 개 이상의 생체활성 화합물을 분석했고, 비만과 관련된 지방성 간질환을 조절해 간 건강을 지킬 수 있는 천연 식품 성분 하나를 찾아냈습니다. Forager는 알려진 식품 보충제 목록을 확장하는 데 사용될 예정입니다.