2019.08.30

"AI는 어떻게 신약 개발을 돕나" 엑스사이언티아 CEO

Thomas Macaulay | Techworld
인공지능 기반 신약 개발 회사인 엑스사이언티아의 CEO 앤드류 홉킨스에 따르면, 이 회사의 시스템이 새로운 의약품 발견에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여준다. 

최근 수십 년 동안 제약업계에서 이상한 융합이 일어났다. 다양하고 강력한 기술이 이 분야에 엄청난 새로운 기능을 가져왔지만 생산성은 떨어지고 있다. 딜로이트의 헬스 솔루션 센터(Center for Health Solutions)는 제약 R&D에 대한 투자 수익률이 2010년 이후 최저 수준인 1.9%로 떨어졌다고 추정했다.

열악한 결과를 초래하는 기술 개선의 역설은 부분적으로 이러한 복잡한 도구와 기술을 도입하는 인간의 인지적 한계로 설명될 수 있다.
 
ⓒExscientia

엑스사이언티아는 자동화를 통해 이러한 모순을 풀 수 있다고 생각했다.

영국 던디에서 시작한 이 신생기업은 인공지능 알고리즘을 사용하여 의약품에 대한 새로운 후보 분자를 찾는 약물 발견 시스템을 개발했다.

엑스사이언티아의 앤드류 홉킨스 CEO는 <테크월드>에 “분자 발명은 알고리즘 자체로 이루어졌다”라며 "기본적으로 우리는 알고리즘을 통해 데이터에서 IP 세대로 넘어가고 있다. 우리는 기술 분야에서 큰 발전이라고 믿는다"라고 말했다. 

이 회사는 이미 4가지 후보 약물 분자를 발견했으며, 현재 후기 임상 전 연구에서 광범위하게 테스트되고 있다. 홉킨스는 2020년까지 최대 2개의 분자가 인간을 대상으로 한 테스트를 준비하리라 예측했다.

"그들은 사람에 직접 투여하기 위해 알고리즘으로 설계된 최초의 분자를 대표할 것"이라고 그는 말했다. 그에 따르면 이는 의학계의 큰 이정표가 될 것이다.

신약 발견의 시작
엑스사이언티아는 2012년 던디 대학(University of Dundee)의 학내 벤처 형태로 설립됐으며 홉킨스는 의약 정보학과의 학장이다.

당시 머신러닝 모델을 구축하기에는 데이터가 충분하지 않았다. 그의 팀원들은 이 방법에 사용된 최초의 데이터베이스 중 일부를 도왔으며 이 데이터를 사용하여 최초의 심각한 머신러닝 연구에 참여했다. 엑스사이언티아의 첫해가 끝날 무렵, 이 팀은 새로운 약물 발견 패러다임의 핵심인 접근 방식을 자세하게 설명하는 <네이처>에 선구자적인 논문을 발표했다.

대부분 학자에게는 논문 발표가 연구의 끝이 될 것이다. 그러나 홉킨스는 상용화에 적용할 수 있는 방법을 찾아서 자신의 발명을 혁신으로 전환하고자 했다.

그는 과학을 상품으로 개발하기 위해 엑스사이언티아를 설립했다. 엑스사이언티아는 홉킨스가 사용한 방법을 뜻하는 라틴어로 그는 이를 회사명으로 했다. 

엑스사이언티아의 첫 번째 과제는 실제 약품 발견 사례에 대한 기술의 유효성을 검증하는 것이었다. 엑스사이언티아는 일본 오사카로 가 스미토모 다이니폰 제약(Sumitomo Dainippon Pharma)과 협력하여 여러 가지 임상실험 전 약물 후보를 개발했다. 결과는 홉킨스의 접근 방식이 엄청난 잠재력을 지녔음을 확인했다.  

홉킨스는 이제 자신의 방법으로 5년에서 12개월로 신약 개발 시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 그는 미국 식품의약처(Food and Drug Administration)의 자료를 인용해 현재 신약 개발에 드는 비용이 평균 약 27억 달러임을 감안하면 이 약을 시장에 출시하는 데 드는 비용을 30%나 줄일 수 있다고 추산했다.

세엘진(Celgene), 사노피(Sanofi), GSK, 에보텍(Evotec) 등의 제약회사와 거래가 이어졌다. 그중 하나는 최근 염증과 섬유화의 진행과 관련된 생물학적으로 검증된 두 가지 경로를 목표로 하는 분자의 발견으로 이어졌는데, 이는 프랑스 제약회사 사노피의 지속적인 투자를 유치하고 있다.

이 작은 분자는 두 개 약을 하나의 약으로 복용할 수 있게 해준다. 이는 일반적이지 않은 방법이지만, 약을 하나만 복용할 수 있다면 복잡한 질병 치료의 효능을 배가시킬 수 있다.

홉킨스는 “이 특정 프로젝트에서 우리는 화학 계열을 식별하기 위해 거의 1,000억 개의 새로운 화합물을 발전시켰다고 생각한다. 이는 건초 더미에서 바늘을 찾는 게 아니라 농장 전체에서 바늘을 찾는 것과 비슷하다. 이 특정한 문제에 대한 정확한 화학적 해결책을 찾는 일이다"라고 이야기했다. 
  과학 연구 결과물을 시장에 출시
영국의 인공지능 신생기업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)와 GTN이 엑스사이언티아의 글로벌 투자 경쟁사 중 하나인 AI 제약 발견은 대형 제약회사의 관심을 끌고 있다. 홉킨스는 그의 회사가 이 방법을 사용한 최초의 회사였기 때문에 다른 회사와 비교할 수 없는 기록을 세웠다고 말한다.

이 기록은 분자가 시장에서 질병을 효과적으로 치료할 수 있는 약물로 개발될 때 그 진정한 가치를 보여줄 것이다. 홉킨스는 이것이 일어나려면 시간이 걸리고 다음 몇 년 동안 전임상 및 초기 단계에 해당하는 약물 발견 단계에 초점을 맞추고 있지만 궁극적인 목표는 일반 대중을 돕는 것이다.

그는 "알츠하이머와 당뇨병을 치료할 수 있는 많은 새로운 아이디어가 이미 학계에 존재할 것"이라며 "이러한 진입 장벽을 낮추면 진료소에 아이디어를 더 빨리 전달하고 환자에게 더 혁신적인 치료법을 더 빨리 제공할 수 있다고 생각한다"라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr



2019.08.30

"AI는 어떻게 신약 개발을 돕나" 엑스사이언티아 CEO

Thomas Macaulay | Techworld
인공지능 기반 신약 개발 회사인 엑스사이언티아의 CEO 앤드류 홉킨스에 따르면, 이 회사의 시스템이 새로운 의약품 발견에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여준다. 

최근 수십 년 동안 제약업계에서 이상한 융합이 일어났다. 다양하고 강력한 기술이 이 분야에 엄청난 새로운 기능을 가져왔지만 생산성은 떨어지고 있다. 딜로이트의 헬스 솔루션 센터(Center for Health Solutions)는 제약 R&D에 대한 투자 수익률이 2010년 이후 최저 수준인 1.9%로 떨어졌다고 추정했다.

열악한 결과를 초래하는 기술 개선의 역설은 부분적으로 이러한 복잡한 도구와 기술을 도입하는 인간의 인지적 한계로 설명될 수 있다.
 
ⓒExscientia

엑스사이언티아는 자동화를 통해 이러한 모순을 풀 수 있다고 생각했다.

영국 던디에서 시작한 이 신생기업은 인공지능 알고리즘을 사용하여 의약품에 대한 새로운 후보 분자를 찾는 약물 발견 시스템을 개발했다.

엑스사이언티아의 앤드류 홉킨스 CEO는 <테크월드>에 “분자 발명은 알고리즘 자체로 이루어졌다”라며 "기본적으로 우리는 알고리즘을 통해 데이터에서 IP 세대로 넘어가고 있다. 우리는 기술 분야에서 큰 발전이라고 믿는다"라고 말했다. 

이 회사는 이미 4가지 후보 약물 분자를 발견했으며, 현재 후기 임상 전 연구에서 광범위하게 테스트되고 있다. 홉킨스는 2020년까지 최대 2개의 분자가 인간을 대상으로 한 테스트를 준비하리라 예측했다.

"그들은 사람에 직접 투여하기 위해 알고리즘으로 설계된 최초의 분자를 대표할 것"이라고 그는 말했다. 그에 따르면 이는 의학계의 큰 이정표가 될 것이다.

신약 발견의 시작
엑스사이언티아는 2012년 던디 대학(University of Dundee)의 학내 벤처 형태로 설립됐으며 홉킨스는 의약 정보학과의 학장이다.

당시 머신러닝 모델을 구축하기에는 데이터가 충분하지 않았다. 그의 팀원들은 이 방법에 사용된 최초의 데이터베이스 중 일부를 도왔으며 이 데이터를 사용하여 최초의 심각한 머신러닝 연구에 참여했다. 엑스사이언티아의 첫해가 끝날 무렵, 이 팀은 새로운 약물 발견 패러다임의 핵심인 접근 방식을 자세하게 설명하는 <네이처>에 선구자적인 논문을 발표했다.

대부분 학자에게는 논문 발표가 연구의 끝이 될 것이다. 그러나 홉킨스는 상용화에 적용할 수 있는 방법을 찾아서 자신의 발명을 혁신으로 전환하고자 했다.

그는 과학을 상품으로 개발하기 위해 엑스사이언티아를 설립했다. 엑스사이언티아는 홉킨스가 사용한 방법을 뜻하는 라틴어로 그는 이를 회사명으로 했다. 

엑스사이언티아의 첫 번째 과제는 실제 약품 발견 사례에 대한 기술의 유효성을 검증하는 것이었다. 엑스사이언티아는 일본 오사카로 가 스미토모 다이니폰 제약(Sumitomo Dainippon Pharma)과 협력하여 여러 가지 임상실험 전 약물 후보를 개발했다. 결과는 홉킨스의 접근 방식이 엄청난 잠재력을 지녔음을 확인했다.  

홉킨스는 이제 자신의 방법으로 5년에서 12개월로 신약 개발 시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 그는 미국 식품의약처(Food and Drug Administration)의 자료를 인용해 현재 신약 개발에 드는 비용이 평균 약 27억 달러임을 감안하면 이 약을 시장에 출시하는 데 드는 비용을 30%나 줄일 수 있다고 추산했다.

세엘진(Celgene), 사노피(Sanofi), GSK, 에보텍(Evotec) 등의 제약회사와 거래가 이어졌다. 그중 하나는 최근 염증과 섬유화의 진행과 관련된 생물학적으로 검증된 두 가지 경로를 목표로 하는 분자의 발견으로 이어졌는데, 이는 프랑스 제약회사 사노피의 지속적인 투자를 유치하고 있다.

이 작은 분자는 두 개 약을 하나의 약으로 복용할 수 있게 해준다. 이는 일반적이지 않은 방법이지만, 약을 하나만 복용할 수 있다면 복잡한 질병 치료의 효능을 배가시킬 수 있다.

홉킨스는 “이 특정 프로젝트에서 우리는 화학 계열을 식별하기 위해 거의 1,000억 개의 새로운 화합물을 발전시켰다고 생각한다. 이는 건초 더미에서 바늘을 찾는 게 아니라 농장 전체에서 바늘을 찾는 것과 비슷하다. 이 특정한 문제에 대한 정확한 화학적 해결책을 찾는 일이다"라고 이야기했다. 
  과학 연구 결과물을 시장에 출시
영국의 인공지능 신생기업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)와 GTN이 엑스사이언티아의 글로벌 투자 경쟁사 중 하나인 AI 제약 발견은 대형 제약회사의 관심을 끌고 있다. 홉킨스는 그의 회사가 이 방법을 사용한 최초의 회사였기 때문에 다른 회사와 비교할 수 없는 기록을 세웠다고 말한다.

이 기록은 분자가 시장에서 질병을 효과적으로 치료할 수 있는 약물로 개발될 때 그 진정한 가치를 보여줄 것이다. 홉킨스는 이것이 일어나려면 시간이 걸리고 다음 몇 년 동안 전임상 및 초기 단계에 해당하는 약물 발견 단계에 초점을 맞추고 있지만 궁극적인 목표는 일반 대중을 돕는 것이다.

그는 "알츠하이머와 당뇨병을 치료할 수 있는 많은 새로운 아이디어가 이미 학계에 존재할 것"이라며 "이러한 진입 장벽을 낮추면 진료소에 아이디어를 더 빨리 전달하고 환자에게 더 혁신적인 치료법을 더 빨리 제공할 수 있다고 생각한다"라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

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