인공지능, 신약 개발의 새로운 길을 열다
인공지능(AI)은 텍스트 생성, 얼굴 인식, 자율 주행 같은 친숙한 분야 외에도 신약 개발에서 중요한 역할을 하고 있다. AI 기반의 신약 개발은 이제 그 가능성을 입증하며 주목받고 있다.
- AI는 복잡한 생물학적 데이터를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 식별하는 데 유용하다.
- 머신러닝 기법을 활용해 임상 실험 성공률을 높이는 예측 모델 개발이 진행 중이다.
제네시스 테라퓨틱스의 AI 플랫폼, GEMS
제네시스 테라퓨틱스는 신약 개발을 위한 새로운 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 그들의 GEMS 플랫폼은 생성적 AI와 예측적 AI를 결합하여 새로운 화합물들을 탐색하고 평가할 수 있게 한다. 이러한 플랫폼은 특히 기존 화합물로는 접근하기 어려운 질병 표적을 겨냥할 때 유용하다.
- GEMS 플랫폼은 다양한 화학 구조를 예측해 신약 발견의 시간을 단축시킨다.
- 과거에는 접근하기 힘들었던 희귀병 치료제 개발에도 혁신적인 해결책을 제공한다.
엑스사이엔티아의 정밀 의학과 AI 활용
엑스사이엔티아는 정밀 의학을 목표로 AI 기술을 활용하고 있다. 이 회사는 생성적 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 화학 공간을 효율적으로 탐색하고 최적의 약물 디자인을 위해 데이터를 통합한다.
- 고도로 개인화된 치료법을 개발할 수 있어 특정 환자의 치료 반응을 미리 예측한다.
- AI와 LLM이 통합되어 화학 데이터 분석을 가속화하며, 새로운 질병 치료법을 설계한다.
인실리코 메디슨의 다중 도구 활용
인실리코 메디슨은 다양한 AI 도구를 사용해 신약 개발을 가속화하고 있다. 그들의 플랫폼은 여러 생물학적 데이터를 통합하여 새로운 치료 표적을 찾는 데 중점을 두고 있다.
- 대규모 데이터베이스를 활용해 유망한 신약 후보 물질을 신속히 식별할 수 있다.
- 인공지능과 빅데이터 분석을 통해 보다 효율적이고 저렴한 신약 개발 모형을 제시한다.
아이암빅 테라퓨틱스의 AI 기반 신약 개발
아이암빅 테라퓨틱스는 Enchant라는 AI 모델을 통해 신약 개발을 가속화하고 있다. 이 모델은 다양한 데이터 유형을 학습하여 임상 속성을 예측하는 데 있어 뛰어난 성능을 보인다. Enchant의 강점은 방대한 전임상 데이터를 학습하여 임상 속성을 더욱 정확히 예측할 수 있다는 점이다.
- Enchant는 신약의 독성 예측과 효능 예측을 높은 정확도로 수행한다.
- 모델의 예측력을 기반으로 임상 시험 진행 전 약물의 위험성을 조기에 파악할 수 있다.
인공지능이 가져올 미래의 신약 개발
AI는 신약 개발의 속도를 높이고 효율성을 극대화하며, 임상 실험에 참여하는 환자들의 부담을 줄이는 데 기여하고 있다. 앞으로 인공지능의 발전은 더 많은 환자에게 빠르고 안전한 치료 옵션을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
- AI의 도움으로 치료제 개발 시간이 단축되면 치료비용 절감으로 이어진다.
- 신속한 데이터 분석을 통해 맞춤형 치료제의 상용화가 가속될 것으로 보인다.
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