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Strategic
Alliances

글로벌 빅파마의 인공지능 기술 활용

세계 의료시장은 환자마다 다른 유전체 정보, 환경적 요인, 생활 습관 등을 분자 수준에서 종합적으로 분석하여 최적의 치료방법을 제공하는 의료서비스의 형태로 빠르게 변화하고 있습니다. 국내 제약·바이오 기업들 또한 질병을 예측·예방하는 맞춤형 정밀의료시스템 구축을 위해 인공지능 기반의 신약개발 연구를 적극 진행하고 있습니다. 방대한 보건의료 빅데이터를 활용해 신약개발 및 제약산업 전반에 적용함으로써 글로벌 신약개발을 앞당겨 생산성을 높일 수 있기 때문입니다.
글로벌 빅파마의 경우, 인공지능 기술을 활용한 유전체 정보와 보건의료 빅데이터 분석을 통해 신약의 부작용 또는 약리기전을 예측하고 질병 관련 바이오 마커를 선별하여 질병의 진단 및 치료에 활용하고 있습니다.

글로벌 빅파마 인공지능 기술의 활용
Johnson
& Johnson
• J&J는 IBM 왓슨과의 협업으로 임상지원 시스템 개발
• FDA 승인을 받은 SEDASYS 시스템으로 수술실의 마취기술 자동화를 머신러닝으로 구현함
• Verb Surgical과 함께 수술 로봇영역의 제품개발 착수, 외과의가 수술에 대해 잘 해석할 수 있도록 도와주는 AI를 개발 중
• J&J의 의료기기 회사(Ethicon)는 디지털 수술 플랫폼에 데이터 분석기능 통합을 위해 Google과 협력 중
• J&J 계열사 얀센은 영국 AI기업 베네볼런트 AI와 협력 체결, 임상 단계 후보물질을 평가하고 난치성 질환을 치료하는 신약개발 중
Roche • Roche의 계열사 Genentech는 암 치료에 중점을 둔 GNS (Gene Network Science) Healthcare와 협력을 통해 상당수의 신약 파이프라인이 머신러닝 기반으로 도출
• 리얼월드 데이터 수집 전문기업 플랫아이언(Flatiron)과 유전자 분석 전문 기업 파운데이션 메디슨(Foundation Medicine)을 인수하여 헬스케어 데이터 축적
• 임상의사 결정 지원시스템 (Clinical decision support system) 개발을 위해 개인맞춤형 암 치료와 중환자 치료용 디지털 정밀의료 플랫폼을 머신러닝을 통해 GE Healthcare와 공동개발 중.(바이오마커, 조직 병리학, 유전체학 및 시퀀싱 데이터와 통합하는 시스템)
Pfizer • 빅데이터를 학습·분석하는 IBM의 신약 탐색용 AI플랫폼을 도입하여 암 치료를 위한 새로운 약물 발굴을 목표로 면역항암제 개발 중
Bayer • Bayer은 자사의 데이터 및 신약 발굴 능력과 엑스사이언티아의 독자적인 AI신약 발굴 플랫폼 및 신약 설계 노하우를 결합한 초기 연구 프로젝트 계획
GSK • 23andMe의 500만명 이상의 유전체 데이터를 활용해 공동 신약개발을 위해 3억 달러 투자
• 미국 캘리포니아 대학교와 유전자 편집 기술을 신약발굴에 활용하기 위한 제휴 체결
• 인공지능과 머신러닝을 적용해 유전적 변이와 질병의 상관관계를 확인함으로써 가장 큰 혜택을 받을 가능성이 있는 환자군을 임상시험에 선발해 약물 개발 예정
Novartis • IBM Watson Health와 협력으로 유방암 환자 치료옵션에 따른 효과 예측위해 실시간 데이터를 이용한 ‘인지적 해결방식(Cognitive solution)’ 개발 예정
Philips&
Illumina
• Illumina의 대규모 유전체 및 유전자변이 분석 역량과 Philips의 IntelliSpace Genomics 임상정보학 플랫폼을 통합하고 마케팅 및 판매에 관한 협력을 체결함
RTI
Inter
national
• 클라우드 기반의 임상 유전체 소프트웨어 플랫폼 채택을 위해 PierianDx에 투자, 분자 테스트 방법론과 정밀의료 개발을 위해 복잡한 유전체 데이터를 실행 가능한 임상 통찰력으로 전환하기 위한 연구에 참여할 계획임

신약의 안전성과 유효성(Clinical Utility)을 검증하는 무작위 임상시험(Randomized Controlled Trials)의 성공률은 40-80%로 편차가 크고 실패율 또한 높은 편으로, 실패의 가장 큰 원인은 신약에 효과가 있는 환자군 확보가 어렵기 때문입니다.
그렇지만 인공지능 기술을 활용하여 환자의 전자의무기록을 학습 후, 임상시험 대상자의 과거 질병기록과 임상시험 참여 여부에 따라 미리 구분한다면 임상시험을 위한 환자선별과정을 효율화 할 수 있습니다. 이처럼 인공지능 기술 활용은 임상시험의 성공률을 높이고 비용이 절감되는 효과를 가져오며 신약개발 및 임상연구에 촉매 역할을 하며 제약산업의 성패를 좌우하는 중요한 기술로 자리매김을 하고 있습니다. 따라서 막대한 시간과 비용이 투입되는 빅파마의 신약 개발은 진단 전문기업과 공동으로 진행하는 것이 실패확률을 줄일 수 있습니다.
노보믹스는 유전체 정보의 알고리즘에 기반한 표적형 정밀의약 개발을 위해 당사의 예후진단 및 동반진단기술을 통해 빅파마와 전략적 제휴를 맺어 동반진단시장에 진출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 빅파마에서는 신약을 더욱 효과적으로 개발하기 위해서 당사와 협업으로 임상시험 기간을 단축시키고, 초기 단계에서 질병의 생물학적 특징에 따라 적합한 후보 신약을 더욱 효과적으로 개발할 것으로 기대합니다.