신약 개발에서 인공지능의 역할
신약 개발에서 AI의 사용은 이제 텍스트 생성, 얼굴 인식, 자율주행 같은 일반적인 AI 응용을 넘어 확장되고 있습니다. 신약 개발에서의 AI 활용은 생명을 구할 가능성이 있으며, 다양한 데이터셋과 강력한 분석 도구를 결합하여 더 많은 잠재적인 의약품을 찾아내고 있습니다.
- AI는 임상 시험 과정의 효율성을 높이고, 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
- 데이터 기반 접근법으로 신약의 유효성과 안전성을 더 정확하게 분석할 수 있습니다.
제네시스 테라퓨틱스의 GEMS 플랫폼
제네시스 테라퓨틱스는 신약 발견을 위해 AI를 활용하여 새로운 분자 공간을 탐색하는 GEMS 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 질병 목표를 탐색하며, 화학적 및 생물학적 공간을 확장하여 새로운 데이터를 도출합니다. 현재 PI3K α 억제제를 개발 중이며, 이는 암 세포의 성장을 억제하는 데 효과적입니다.
- GEMS 플랫폼은 기존에 발견되지 않았던 분자 구조를 탐색하는 데 사용됩니다.
- 머신러닝 알고리즘을 통해 새로운 화합물의 잠재적인 효능을 빠르게 평가합니다.
엑스사이언시아의 AI 기반 약물 설계
엑스사이언시아는 정밀 종양학, 신경과학, 면역학 등 다양한 분야에서 AI를 활용해 약물을 개발하고 있습니다. 이 회사는 생성 AI와 대형 언어 모델(LLMs)을 사용하여 화학적 공간을 탐색하고, 약물 최적화 접근법을 발전시키고 있습니다.
- AI는 복잡한 화학 구조 간 패턴을 식별하고 최적의 설계를 지원합니다.
- 이를 통해 신약 개발 시간을 단축하고, 성공 가능성을 높입니다.
인실리코 메디신의 다면적 AI 접근법
인실리코 메디신은 다양한 AI 도구를 활용하여 신약 개발을 가속화하고 있습니다. 특히 TNIK를 목표로 하는 자사의 후보 물질은 폐섬유증 치료에 긍정적인 임상 결과를 보여주었습니다. 이 회사는 여러 기술을 결합해 질병과 관련된 새로운 패턴을 발견하고 잠재적인 치료 목표를 찾고 있습니다.
- 인실리코 메디신은 AI가 모든 단계의 신약 개발에 통합되는 사례를 보여줍니다.
- AI는 새로운 생물학적 타겟을 식별하고 이를 기반으로 후보 약물을 설계합니다.
아이암빅 테라퓨틱스의 혁신적 모델 Enchant
아이암빅 테라퓨틱스는 AI 기반의 신약 개발 플랫폼을 활용하여 빠르게 신약 후보를 탐색합니다. Enchant라는 새로운 모델은 다양한 데이터 소스를 통합해 임상 속성을 예측하는 데 도움을 줍니다. 이 모델은 예측 정확도를 높이기 위해 대량의 전임상 데이터를 활용합니다.
- Enchant 모델은 기존 데이터를 이용해 신약 후보의 임상 성공 가능성을 평가합니다.
- 정확한 예측을 통해 신약 개발 초기 단계에서 위험을 최소화합니다.
AI와 데이터 인프라의 중요성
AI를 활용한 신약 개발의 성공은 대량의 데이터 접근성에 달려 있습니다. 데이터 인프라를 구축하여 다양한 유형의 데이터를 체계적으로 정리하고 AI 처리에 적합한 형태로 만드는 것이 중요합니다. 이를 통해 신약 개발의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 데이터 통합과 클라우드 기술은 AI 모델의 학습 성능을 높이는 데 필수적입니다.
- 효율적인 데이터 인프라는 신약 개발의 전 과정을 가속화할 수 있습니다.
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