제약업계의 신약개발에도 4차산업 혁명 바람이 불고 있다.

슈퍼컴퓨터와 인공지능(AI)이 새로운 약품, 즉 신약 후보물질 탐색에 적극 활용될 수 있기 때문이다.

6일 니혼게이자이신문에 따르면 슈퍼컴퓨터와 인공지능 등 정보기술(IT)의 급속한 진전으로 계산에 의한 신약후보물질 탐색이 본격화되면서 신약개발에도 새로운 바람이 불고 있다.

신약개발의 첫단계는 병세의 원인이 되는 단백질에 결합해 작동을 멈추게 하는 물질을 찾는 일인데 컴퓨터를 사용해 결합하는 물질을 찾는 기술과 데이터 축적 진전으로 규모와 대상을 크게 늘릴 수 있다. 그만큼 다양한 신약후보물질을 찾을 수 있는 셈이다.

실제로 교토대학 오쿠노 야스시 연구팀은 아스테라스제약과 에자이 등 20개 제약사와 연대, 슈퍼컴퓨터 '경(京)'을 사용한 인공지능으로 신약 후보물질을 탐색하는 대규모 프로젝트를 시작했다.

3천만개 화합물 중에서 암 등 질병과 관련된 631종의 단백질에 결합하는 화합물을 찾는데서 시작한다. 우선 이미 결합이 밝혀진 단백질과 물질의 조합 약 400만쌍의 데이터를 인공지능에 학습시킨다.

그 이후에는 인공지능의 딥러닝(심층학습) 기술에 의해 미지의 조합을 예측해 경합하는 후보를 배제한뒤 이렇게 예측해낸 결과를 참가 기업들에 제공해 신약개발을 돕는 구조다.

아스테라스는 인공지능을 사용해 항체의약 후보를 압축한다. 항체의약은 체내의 특정단백질에 결합해 약효를 발휘하며, 결합부의 구조 안정성이 높을수록 실용화에 유리하다.

바이오사이언스연구소 시라이 히로키 전임이사는 "좋은 후보를 순간적으로 선정할 수 있게 됐다"고 설명했다.

약으로 결합하는 단백질은 부드러운 물질로서 수중에서 고속으로 변형한다. 그 움직임을 정밀하게 계산하면 후보물질 탐색의 정밀도가 올라간다는게 아스테라스측의 설명이다.

일본 이화학연구소는 단백질 움직임의 계산을 특화한 슈퍼컴퓨터 'MD-GRAPE'를 2019년 가동에 들어간다는 목표아래 개발하고 있다. 2021년에는 40마이크로초 사이의 단백질 움직임을 계산하는 차세대 기종도 개발한다.

신약 후보물질이 발견돼도 그것을 제품화할 수 있는 확률은 2만~3만분의 1에 그친다. 신약개발은 '하이 리스크 하이 리턴', 즉 위험도 크지만 성공하면 댓가도 높은 연구개발이다.

일본 제약업계에서는 인공지능과 빅데이터, 그리고 수퍼컴퓨터를 활용하면 세포나 동물실험에서 조사하기 전에 컴퓨터에 의한 계산으로 유망한 물질을 특정할 수 있는 확률을 높여 개발에 걸리는 기간이나 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.