AI는 누구도 본 적 없는 약을 꿈꾸고 있다. 이제 우리는 그들이 작동하는지 확인해야 합니다.

신약 개발 파이프라인 전반에 걸친 AI 자동화는 더 빠르고 저렴한 의약품의 가능성을 열어줍니다.

82세의 나이에 "폴"은 6차례의 화학 요법으로도 제거에 실패한 공격적인 형태의 혈액암으로 인해 더 이상 선택의 여지가 없는 것처럼 보였습니다. 길고 불쾌한 치료를 받을 때마다 그의 의사들은 효과적인 것으로 입증될 약물을 찾아내기 위해 일반적인 항암제 목록을 하나씩 작성하면서 하나씩 지워 나갔습니다. 보통의 암 킬러들은 제 역할을 하지 않았습니다.

잃을 것이 없었던 Paul의 의사들은 Paul이 살고 있는 오스트리아 비엔나 의과대학이 개설한 시험에 그를 등록시켰습니다. 대학에서는 사람들 간의 미묘한 생물학적 차이를 고려하여 개별 환자에게 필요한 정확한 약물을 연결하는 영국 기반 회사인 Exscientia가 개발한 새로운 중매 기술을 테스트하고 있었습니다.

연구자들은 Paul에게서 소량의 조직 샘플을 채취했습니다(재판에서 그의 신원이 불명확했기 때문에 그의 실명은 알 수 없습니다). 그들은 정상 세포와 암세포를 모두 포함하는 샘플을 100개 이상의 조각으로 나누고 다양한 약물 혼합물에 노출시켰습니다. 그런 다음 로봇 자동화와 컴퓨터 비전(세포의 작은 변화를 식별하도록 훈련된 기계 학습 모델)을 사용하여 무슨 일이 일어나는지 관찰했습니다.

실제로 연구자들은 의사들이 했던 일을 하고 있었습니다. 즉, 효과가 있는지 알아보기 위해 다양한 약물을 시험해 본 것입니다. 그러나 환자에게 여러 달에 걸친 화학 요법 과정을 거치는 대신 수십 가지 치료법을 동시에 테스트했습니다.

이 접근 방식을 통해 팀은 올바른 약물을 철저하게 검색할 수 있었습니다. 일부 약은 폴의 암세포를 죽이지 못했습니다. 다른 사람들은 그의 건강한 세포에 해를 끼쳤습니다. 폴은 위에 나온 약을 먹기에는 너무 허약했습니다. 그래서 그는 중매 과정에서 준우승자가 되었습니다. 거대 제약회사인 Johnson & Johnson이 판매한 항암제였지만 이전 임상시험에서 Paul의 종류의 암을 치료하는 데 효과적이지 않다고 제안했기 때문에 Paul의 의사들은 시도하지 않았습니다.

효과가 있었습니다. 2년 후 Paul은 완전히 차도를 보였습니다. 그의 암은 사라졌습니다. Exscientia의 CEO인 Andrew Hopkins는 이러한 접근 방식이 암 치료에 있어 큰 변화라고 말했습니다. "클리닉에서 약물을 테스트하는 데 필요한 기술은 실제로 실제 환자에게 적용됩니다."

올바른 약물을 선택하는 것은 Exscientia가 해결하고자 하는 문제의 절반에 불과합니다. 회사는 전체 약물 개발 파이프라인을 전면적으로 점검할 예정입니다. Exscientia는 환자를 기존 약물과 연결하는 것 외에도 기계 학습을 사용하여 새로운 약물을 설계하고 있습니다. 이는 결과적으로 일치하는 항목을 찾을 때 선별할 더 많은 옵션을 제공할 수 있습니다.

AI의 도움으로 설계된 최초의 약품은 현재 임상 시험 중입니다. 규제 당국이 널리 사용하도록 승인하기 전에 치료법이 안전하고 실제로 효과가 있는지 확인하기 위해 자원 봉사자들을 대상으로 엄격한 테스트를 수행하고 있습니다. 2021년부터 엑사이언티아가 개발(또는 다른 제약사와 공동 개발)한 두 가지 약물이 이 과정을 시작했습니다. 회사는 2개를 더 제출할 예정이다.

"기존 접근 방식을 사용했다면 이렇게 빠르게 확장할 수 없었을 것입니다."라고 Hopkins는 말합니다.

Exscientia는 혼자가 아닙니다. 생명공학 및 생명과학 기업에 투자하는 VC 회사인 Air Street Capital의 Nathan Benaich는 현재 제약 업계에서 기계 학습 활용을 모색하는 수백 개의 스타트업이 있다고 말합니다. "초기 징후는 큰 돈을 끌어들일 만큼 충분히 흥미로웠습니다."

오늘날 신약 하나를 개발하는 데 평균 10년 이상, 수십억 달러가 소요됩니다. 비전은 AI를 사용하여 약물 발견을 더 빠르고 저렴하게 만드는 것입니다. 기계 학습 모델은 잠재적인 약물이 체내에서 어떻게 작용할 수 있는지 예측하고 막다른 화합물이 컴퓨터를 떠나기 전에 폐기함으로써 힘든 실험실 작업의 필요성을 줄일 수 있습니다.

캘리포니아에 본사를 둔 제약회사 Verseon의 CEO인 Adityo Prakash는 항상 새로운 약물에 대한 필요성이 있다고 말합니다. "우리가 치료할 수 없거나 3마일 길이의 부작용 목록으로만 치료할 수 있는 질병이 여전히 너무 많습니다. ."