인공지능(AI) 기반 신약 개발 벤처 기업인 아론티어(대표 고준수)와 서울아산병원 비임상 개발 센터는 미국 FDA에 보고된 약물의 물리화학적 성질과 유전자 발현 데이터를 이용하여 신약 후보 물질의 임상시험 실패를 예측하는 정확도 91%의 인공지능 솔루션 ‘AD3.Predictor’ 를 개발했다.
임상시험 성공률을 높이기 위해 실패할 가능성이 있는 신약 후보 물질을 선별하는 것이 필요하며 지난 30년 동안 신약 개발 파이프라인의 모든 단계가 개선되었음에도 불구하고 안전상의 이유로 임상시험의 모든 단계에서 실패가 급증하고, 실패율은 약 90.4%다.
임상시험을 통한 신약 후보 물질 발굴에서 승인에 이르기까지 신약을 시장에 출시하는 데 드는 기간은 평균 15년, 비용은 1조원에서 2조원이라는 막대한 비용이 소모되며 신약 후보 물질 발굴의 초기 단계에서 약물 적합성 개념을 채택하면 잠재적 독성 약물 분자를 더 잘 걸러낼 수 있지만 임상시험 실패율은 계속 증가한다. 경구 생체 이용률은 약물 독성과 밀접한 관련이 있지만 임상시험 독성에 영향을 미치는 다른 요인도 있기 때문이다.
이 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반 신약 개발 벤처 기업인 아론티어와 서울아산병원 비임상 개발 센터는 약물의 물리화학적 성질과 유전자 발현 데이터를 이용하여 임상시험 실패를 예측하는 정확도 91%의 새로운 인공지능 솔루션 ‘AD3.Predictor’ 를 개발했다. 향후 아론티어는 유럽 EMA 및 일본 JP17에 보고된 약물을 활용하여 솔루션을 고도화 할 예정이라고 밝혔다.
본 연구의 연구결과는 의학논문 사전공개 사이트인 ‘메드아카이브(medRxiv)’ 에 2월 10일자에 게재됐다(논문명: Predicting successes and failures of clinical trials with an ensemble LS-SVR). 이번 연구는 과학기술정보통신부와 보건복지부가 주관하는 ‘인공지능 신약개발 플랫폼 구축 과제’ 로 수행됐다.
공동연구에 참여한 아론티어는 인공지능 기반의 신약 디자인 플랫폼(AD3)과 신약 재창출 플랫폼(Remedy)을 보유하고 있으며, 독자적인 인공지능 기술을 개발하고 고도화하고 있다.
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