AI와 제약이 R&D 혁신을 가속화하는 방식

신약을 시장에 출시하는 데 드는 비용과 시간은 계속해서 증가하고 있습니다. 평균적으로 단일 치료제를 개발하는 데 최대 10년의 시간과 수십억 달러의 비용이 소요됩니다. 경쟁력을 유지하기 위해 제약 회사들은 인공지능(AI)을 활용하여 더 빠르고 더 스마트하게 일하고 있습니다. 

이 기사에서는 다음 사항을 살펴보겠습니다. AI와 제약 연구 개발 속도를 높이기 위해 협력하고 있습니다. 실제 사용 사례, 이점, 과제, 그리고 이것이 제조업체 그리고 공급망의 파트너.

제약업계에 지금 AI가 필요한 이유

신약 개발은 항상 복잡했지만, 투자와 실적 간의 격차는 점점 커지고 있습니다. 제약 회사들은 R&D 수익률 감소, 긴 개발 기간, 그리고 표적 치료제 개발 속도 향상에 대한 압력 증가에 직면해 있습니다. 딜로이트에 따르면 2024년 평균 R&D 수익률은 1.2%개발 비용이 초과되었음에도 불구하고 약물당 $22억.

AI는 이러한 추세를 역전시킬 수 있는 방법을 제공합니다. AI는 팀이 데이터를 더 빠르게 처리하고, 시행착오에 대한 의존도를 줄이며, 파이프라인 초기에 더 나은 약물 후보를 발굴할 수 있도록 지원합니다. 이는 특히 초기 발견 및 임상 시험 설계에 유용합니다. 이 두 분야는 지연이 흔하고 비용이 많이 드는 영역입니다.

마진이 적고 리스크가 큰 기업들에게 AI는 단순한 도구가 아닙니다. AI는 빠르게 변화하는 환경에서 효율성을 재건하고 경쟁력을 유지하는 방법입니다.

제약 R&D에서 AI의 실제 적용

AI는 약물 개발의 다양한 단계에 실질적인 영향을 미치고 있습니다.

• 타겟 식별: AI 알고리즘은 단백질 구조를 예측하여 새로운 약물 표적 발견에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 알파폴드DeepMind가 개발한 은 단백질 접힘에 대한 이해를 크게 향상시켰습니다.
  
• 분자 스크리닝: 머신 러닝 모델은 방대한 화합물 라이브러리를 빠르게 검토하여 잠재적인 약물 후보를 식별하고, 히트 투 리드 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
  
• 임상 시험 설계: AI는 환자 계층화와 모집을 개선하여 임상 시험 설계를 향상시키고, 이를 통해 더욱 효율적이고 효과적인 시험이 이루어지도록 합니다.
  
• 약물 재활용: AI는 기존 약물의 새로운 치료적 용도를 파악하여 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 분석을 통해 승인된 약물의 새로운 활용 분야를 발굴하여 시장 출시 과정을 간소화했습니다.

제약 연구에 AI가 주는 이점

AI를 제약 R&D에 통합하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

• 발견 시간 단축: AI는 약물 후보의 식별 속도를 높여 개발 초기 단계를 단축합니다.
  
• 낮은 R&D 비용: AI는 프로세스를 간소화하고 성공률을 높여 약물 개발에 드는 전반적인 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
  
• 성공률 향상: 향상된 예측 모델은 임상적 성공 가능성을 높여 약물 개발에서 전통적으로 나타나는 높은 이탈률을 완화합니다.
  
• 개인맞춤의학: AI는 개별 환자 프로필에 맞는 치료법 개발을 가능하게 하여 치료 효능을 향상시킵니다.
  

AI 도입을 늦추는 과제

약속에도 불구하고 제약 산업에서 AI 도입은 여러 가지 어려움에 직면해 있습니다.

• 데이터 품질 및 통합: AI 모델에는 고품질의 표준화된 데이터가 필요하지만, 업계에서는 종종 단편화되고 일관성이 없는 데이터 세트로 어려움을 겪습니다.
  
• 규제 불확실성: AI 기반 약물 개발에 대한 규제 환경은 여전히 ​​진화하고 있어 승인을 신청하는 기업들에게 불확실성을 야기하고 있습니다.
  
• 기술 격차: 해당 분야의 전문 지식과 AI 역량을 모두 갖춘 전문가가 부족하여 원활한 통합이 어렵습니다.
  

AI와 제약 협력의 미래

제약 산업에서 AI의 미래는 밝습니다.

• 파트너십 확대: AI 기업과 제약 회사 간의 협력이 증가하고 있으며, 신약 개발 분야에서 AI의 잠재력을 활용하고자 노력하고 있습니다. 특히, 동형 연구소AI 기반 신약 개발 스타트업인 는 Novartis, Eli Lilly와 같은 주요 제약 회사와 파트너십을 맺었습니다.
  
• 규제 진화: 규제 기관은 승인 프로세스에 AI 방법론을 통합하기 위한 이니셔티브를 통해 적응하기 시작했습니다.
  
• R&D를 넘어: AI의 영향력은 공급망 최적화, 개인화된 마케팅, 환자 참여 등의 분야로 확대되고 있습니다.

이것이 제약 제조업체와 파트너에게 의미하는 바

AI가 신약 개발을 가속화함에 따라, 제조업체는 개발이 필요한 새로운 화합물의 유입에 대비해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 제형을 처리할 수 있는 적응형 생산 라인과 다양한 수요를 충족하는 확장 가능한 운영이 필수적입니다. AI에 정통한 파트너와의 협력은 이처럼 변화하는 환경에 효과적으로 대처하는 데 매우 중요합니다.

AI와 제약: 결론

제약 R&D에 AI를 접목함으로써 업계의 신약 발굴 및 개발 방식이 변화하고 있습니다. 초기 연구 속도 향상, 비용 절감, 임상시험 성공률 향상을 통해 AI와 제약 오랜 병목 현상을 해결하기 위해 협력하고 있습니다.

하지만 발견은 시작일 뿐입니다. 더 많은 화합물이 파이프라인을 통해 더 빠르게 이동함에 따라, 제조업체는 이러한 변화에 발맞춰 유연하고 확장 가능하며 GMP(의약품 제조 및 품질 관리 기준)에 적합한 시스템이 필요합니다. 바로 이 부분에서 Canaan이 도움을 드립니다.

Canaan은 첨단 제약 기계를 설계합니다. 캡슐, 정제 또는 복잡한 제형을 생산하든, 자신감을 가지고 확장할 수 있도록 지원합니다. 차세대 AI 기반 혁신에 대비하여 생산 라인을 준비하세요.문의하기 귀사의 다음 성장 단계를 어떻게 지원할 수 있는지 알아보세요.