신약 발견에서 AI의 잠재력과 그것이 의료에 미치는 영향

신약의 발견은 항상 어렵고 비용이 많이 드는 과정이었습니다. 여기에는 광범위한 기간과 상당한 비용이 포함되며, 이로 인해 이 중요한 분야의 개혁 필요성이 오랫동안 강조되어 왔습니다. 컴퓨터 방법을 통해 약물 발견을 가속화하려는 이전의 노력에도 불구하고 진전은 여전히 ​​제한적이었습니다.

인공지능(AI)은 신약 발견 및 개발을 위해 AI를 혁신하는 데 큰 잠재력을 보여주는 흥미로운 솔루션으로 부상했습니다. AI는 최적의 약물 후보 식별을 용이하게 하고, 다양한 질병에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하며, 광범위한 환자 데이터 세트를 효과적으로 관리합니다. 이러한 기능은 제약 환경 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다.

McKinsey에 따르면 빅 데이터 전략에 AI 기능을 통합하면 미국 의료 시스템 내에서 연간 최대 1000억 달러 의 가치를 창출할 수 있는 잠재력이 있습니다. 여기에는 예측 모델링을 활용하고 센서 데이터에 대한 포괄적인 분석을 수행하는 것이 포함됩니다.

또한, 카네기 멜론 대학교와 독일의 유명 기관이 공동 연구를 통해 신약 개발 분야의 AI가 신약 개발 비용을 크게 절감한다는 점을 강조했습니다. 이러한 협력을 통해 기업은 잠재적으로 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있음을 시사합니다 . 따라서 이 기사에서는 신약 발견 및 개발에서 인공 지능의 힘과 이러한 고급 AI 기술이 의료에 어떻게 혁명을 일으키는지 논의할 것입니다 .

신약 발견 및 개발에서 인공지능의 역할

약물 발견 연구는 신체에 긍정적인 영향을 주어 특정 질병을 효과적으로 치료하는 약물을 찾는 데 중점을 둡니다. 연구자들은 전통적으로 표적 분자, 특히 특정 질병과 관련된 단백질에 결합할 수 있는 분자를 식별하기 위해 분자 라이브러리에 대한 철저한 스크리닝을 수행합니다. 그 후, 이렇게 식별된 분자는 잠재적인 약물 후보로 정제하기 위해 여러 차례의 테스트를 거칩니다.

최근 추세는 합리적인 구조 기반 약물 설계 방법의 수용이 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 접근법은 초기 스크리닝 단계를 우회하면서도 잠재적인 신약을 식별하기 위해 화학자가 수많은 화합물의 설계, 합성 및 평가를 수행해야 합니다.

문제는 어떤 화학 구조가 효과적인 약물 기능을 위해 원하는 생물학적 효과와 필요한 특성을 갖고 있는지를 둘러싼 불확실성에 있습니다. 결과적으로, 유망한 화합물을 실행 가능한 약물 후보로 정제하는 것은 자원 집약적이고 시간 소모적인 프로세스가 됩니다. 현재 데이터에 따르면 신약을 시장에 출시하는 데 현재 약 26억 달러의 비용이 소요됩니다 .

더욱이, 신약이 실험실 테스트에서 가능성을 보여도 임상 시험 단계 전반에 걸쳐 장애물에 직면할 수 있습니다. 이러한 약물 후보에 대한 1단계 시험에서는 이들 중 9.6%가 시장 진출에 성공했음을 보여줍니다.

AI 시스템의 데이터 처리 기능은 직면한 과제로 인해 상당한 주목을 받았습니다. 전문가들은 신약 발굴을 위한 AI가 촉매제 역할을 하여 프로세스를 가속화하고 비용을 절감할 수 있을 것으로 예측합니다. 시장 조사 회사인 Bekryl은 AI 통합을 통해 2028년까지 신약 발견 과정에서 700억 달러를 초과하는 잠재적 비용 절감을 예상했습니다 .

신약 발견에서 AI의 이점

신약 발견에 AI를 사용하면 제약 산업에 몇 가지 주요 이점이 제공됩니다.

신약개발 가속화

약물 발견 및 개발에 인공지능을 도입하면 잠재적인 약물 표적을 식별하는 과정이 크게 가속화될 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 광범위한 데이터 세트를 신속하게 분석하여 잠재적인 약물 후보를 신속하게 발견할 수 있습니다. 이러한 가속화는 리드 발견 프로세스를 간소화하여 궁극적으로 연구원과 제약 회사의 귀중한 시간과 리소스를 절약합니다.

보다 효과적인 약물

약물 발견 및 개발에서 인공지능은 화학 구조를 기반으로 납 분자의 약리학적 특성을 예측하여 약물 개발을 더욱 효과적으로 만드는 데 필수적인 역할을 합니다. 연구자들은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 용해도, 생체 이용률 및 독성과 같은 주요 특성을 추정하는 예측 모델을 만들 수 있습니다 . 그런 다음 이러한 모델은 향상된 약리학적 특성을 갖춘 새로운 분자의 설계를 안내하여 잠재적인 약물 후보의 효율성과 안전성을 높입니다.

향상된 임상시험 설계

AI는 임상시험 설계를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 전자 의료 기록 과 환자 데이터를 분석하여 적합한 후보자를 보다 효율적으로 식별함으로써 환자 모집을 간소화합니다. 또한 AI는 특정 치료에 긍정적으로 반응할 가능성이 더 높은 환자 하위 그룹을 식별하여 시험 설계를 최적화하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 웨어러블 장치를 활용하면 실시간 모니터링이 가능해 정확한 데이터 수집이 가능하고 환자 안전 향상을 위해 임상 프로토콜에 필요한 조정이 가능합니다. 또한 AI 알고리즘은 강력한 데이터 분석을 촉진하여 향후 연구 및 임상 실습에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

약물의 생리활성 예측

약물 발견 및 개발의 인공 지능은 약물의 생체 활성 예측에 혁명을 일으켰습니다. 이제 연구자들은 AI를 사용하여 QSAR(정량적 구조-활성 관계) 모델링 및 분자 도킹과 같은 기술을 사용하여 다양한 화합물의 생체 활성을 예측합니다.

이러한 방법은 화합물의 화학 구조와 표적 단백질과의 상호 작용을 분석하여 생물학적 활성을 보다 정확하게 예측합니다. AI는 딥 러닝 기술을 활용하여 방대한 데이터 세트 내의 복잡한 패턴과 관계를 밝혀내 테스트되지 않은 화합물의 생체 활성을 정확하게 예측할 수 있습니다.

품질 보증

신약 발굴을 위한 AI는 의약품 품질 관리 영역에서 다양한 품질 보증 프로세스의 정확성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 자동화된 검사를 위해 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용함으로써 AI는 결함, 오염 및 포장 불일치를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 의약품은 엄격한 품질 기준을 충족합니다.

또한 AI 알고리즘은 제조 장비의 센서 데이터를 분석하여 예측 유지 관리 조치를 통해 장비 고장을 방지하고 생산 중단 시간을 최소화합니다. 또한 AI는 판매 및 유통 데이터를 분석하여 의심스러운 패턴을 식별함으로써 사기 탐지를 지원함으로써 의약품 유통 채널의 무결성과 안전성을 보장합니다.

약물 용도 변경

AI는 기존 약물의 새로운 치료 응용 분야를 발견하는 유망한 접근 방식을 제공합니다. 이는 전통적인 약물 개발과 관련된 시간과 비용을 크게 줄일 뿐만 아니라 확립된 약물의 잠재적인 새로운 용도를 식별할 수 있게 해줍니다.

AI 알고리즘은 광범위한 약물 및 질병 정보 데이터 세트를 분석하여 패턴과 관계를 밝혀 새로운 치료 기회를 탐색할 수 있습니다. 또한 AI 기반 네트워크 약리학을 통해 약물, 표적 및 질병 간의 복잡한 상호 작용을 조사하여 기존 약물의 잠재력을 더욱 높일 수 있습니다.

약물 조합 분석

AI의 강력한 분석 기능은 여러 약물의 활용이 필요할 수 있는 복잡한 질병을 검사하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 다양한 약물 조합에 대한 협업 효과를 예측하고 최적의 복용량을 결정함으로써 보다 효율적인 치료 전략 개발에 기여합니다.

또한 AI는 유전적, 분자적 특성을 고려하여 개별 환자에 맞는 약물 조합을 조정하는 데 도움을 주어 궁극적으로 치료 효과와 환자 결과를 향상시킵니다 .

환자 계층화

AI 기반 약물 발견은 환자를 분류하는 데 있어 귀중한 도구임이 입증되었습니다. 유사한 질병 프로필과 특성을 가진 특정 환자 그룹을 식별하는 데 도움이 됩니다. AI는 예측 모델링 및 바이오마커 식별을 활용하여 의료 서비스 제공자가 치료 접근 방식을 개인화할 수 있도록 지원하여 약물 개발 성공률을 높이고 궁극적으로 환자 결과를 개선합니다.

신약 발견에 AI 적용

다음은 전통적인 방법보다 프로세스를 더 단순하게 만드는 신약 발견에 AI를 적용한 몇 가지 사례입니다.

대상 선택 및 검증

AI 기반 약물 발견은 약물 정보 은행 및 공공 도서관을 포함한 다양한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 분자 표적을 찾고 확인하는 프로세스를 단순화합니다. AI 기반 약물 발견은 심층 오토인코더, 릴리프 알고리즘, 이진 분류를 활용하여 이러한 목표의 우선순위를 효율적으로 지정합니다. 또한 AI 플랫폼은 그래프-컨볼루션 네트워크와 극저온-EM 현미경 데이터로 훈련된 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 단백질 구조를 이해합니다.

복합 선별 및 리드 최적화

화합물 스크리닝 분야에서 AI 기반 가상 스크리닝을 활용하면 광범위한 화합물 데이터베이스에서 잠재적인 납 분자를 효율적으로 식별할 수 있습니다. 화학 합성에 대한 자동화된 접근 방식인 AI 역합성 경로 예측은 화학 합성 계획 프로세스를 크게 향상시킵니다. 또한, AI 기반 약물 발견 모델은 세포 표적 분류에서 중요한 역할을 하며 지능형 이미지 활성화 세포 분류를 촉진하여 보다 효율적인 세포 분리를 가능하게 합니다.

전임상 연구

AI는 분자 작용 메커니즘과 약동학/약력학 모델링에서 용량-반응 관계를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 화합물 독성을 정확하게 예측하는 Deeptox 알고리즘을 통해 독성학 평가를 효과적으로 간소화합니다. 또한 딥 러닝 알고리즘은 전사체 데이터를 활용하여 약리학적 특성에 대한 정확한 예측을 수행합니다.

임상 시험

AI 도구는 여러 가지 주요 측면을 향상시키기 때문에 임상 시험에서 필수적인 역할을 합니다. 이는 환자의 질병을 인식하고 특정 유전자 표적을 식별하며 분자 효과를 예측하는 데 기여합니다. 또한 AI 기반 애플리케이션은 약물 준수를 개선하고 위험 기반 모니터링을 지원하여 임상 시험의 효율성과 성공률을 높입니다.

신약 발견을 위한 AI가 시판 후 안전을 모니터링하는 방법

시판 후 의약품 안전성 모니터링 분야에서는 인공지능(AI)이 중요한 도구로 떠올랐다. 이를 통해 규제 승인 및 광범위한 환자 사용 이후 약물 안전성을 지속적으로 평가할 수 있습니다. AI 기반 신약 발견은 신약 발견 시장에서 AI에 진입한 후 약물 안전성을 모니터링하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 다음을 포함하는 다양한 필수 기능을 수행하는 것이 포함됩니다.

신호 감지

AI 알고리즘은 광범위한 환자 데이터 아카이브를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 알고리즘을 사용하면 특정 약물과 관련된 부작용을 나타내는 잠재적인 신호를 발견할 수 있습니다. 이 기능은 초기 임상 테스트 단계에서 분명하지 않을 수 있는 흔하지 않거나 예측하지 못한 부작용을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.

실시간 모니터링

AI 기반 약물 발견은 전자 건강 기록과 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 약물 안전성을 실시간으로 모니터링합니다. 잠재적인 안전 문제를 신속하게 식별하고 표시하여 환자의 안전과 웰빙을 보장하기 위한 시기적절한 개입을 가능하게 합니다.

위험 예측

AI 알고리즘을 활용해 특정 약물과 관련된 이상사례 발생 확률을 예측한다. 이러한 알고리즘은 환자 고유의 특성과 기타 관련 요소를 고려합니다. 부정적인 영향을 경험할 위험이 더 높은 개인을 식별함으로써 AI는 표적 개입과 맞춤형 의료를 지원하여 환자 안전과 치료 결과를 향상시킵니다.

약물-약물 상호작용

AI는 다양한 약물 간의 복잡한 패턴과 상호 관계를 분석하여 불리한 효과를 초래할 수 있는 잠재적인 상호 작용을 예측할 수 있습니다. 이 기능을 통해 의료 서비스 제공자는 약물 조합에 관해 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있으므로 해로운 상호 작용의 위험을 줄이고 환자 안전을 향상시킬 수 있습니다.

실제 AI 신약 발견 사례

신약 발견을 위한 AI에서는 AI 방법론의 성공적인 통합을 강조하는 수많은 주목할만한 사례 연구를 볼 수 있습니다. 주목할만한 AI 신약 발견 사례는 다음과 같습니다.

암치료 화합물 발굴

Gupta, R.et al. 새로운 암 치료제 화합물 발견에 있어 AI의 잠재력을 보여주었습니다. 그들은 알려진 암 관련 화합물의 방대한 데이터 세트에 대해 훈련된 딥 러닝(DL) 알고리즘을 사용하여 유망한 결과를 얻었습니다. AI의 기능을 활용함으로써 이 접근 방식은 암 연구에서 미래의 치료 중재에 대한 큰 가능성을 지닌 이전에 알려지지 않은 화합물을 효과적으로 식별합니다.

MEK 단백질 억제제 식별

암 치료의 중요한 표적인 MEK 단백질에 대한 억제제를 식별하는 데 머신러닝(ML)을 성공적으로 활용한 사례가 최근 문서화되었습니다. MEK에 대한 효과적인 억제제를 발견하는 것은 어려운 작업이었습니다. 그러나 ML 알고리즘의 적용을 통해 연구자들은 새로운 억제제를 성공적으로 식별할 수 있으며 복잡한 생물의학적 장애물을 해결하는 데 있어 AI 기반 접근 방식의 효과를 강조합니다.

알츠하이머병 치료 표적화

기계 학습(ML) 알고리즘을 적용하면 질병 진행과 관련된 핵심 단백질인 베타 세크레타제(BACE1)에 대한 새로운 억제제의 발견이 단순화되었습니다. 이러한 AI 방법의 성공적인 통합은 복잡한 신경퇴행성 장애를 해결할 수 있는 새로운 기회를 열어주며, 복잡한 건강 문제에 대한 치료 솔루션을 발전시키는 데 있어 AI의 역할을 강조합니다.

새로운 항생제의 발견

AI 기반 신약 발견은 새로운 항생제를 식별하는 역량을 확장했습니다. 고급 기계 학습 기술은 1억 개 이상의 분자로 구성된 방대한 풀에서 강력한 항생제 후보를 성공적으로 식별했습니다. 그 결과, 결핵을 비롯한 다양한 약물 내성 세균에 효과적인 것으로 입증된 강력한 항생제가 발견되었습니다. 이 인상적인 성과는 중요한 글로벌 건강 위협에 맞서 싸우는 데 있어 AI의 중추적인 역할을 강조합니다.

코로나19 치료 연구

코로나19 퇴치에 관해 진행 중인 연구는 ML 알고리즘을 활용하여 상당한 진전을 이루었습니다. 광범위한 데이터 세트 분석을 통해 AI는 바이러스 치료를 위한 특정 화합물을 식별하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 특별한 사용 사례는 새로운 글로벌 건강 위기에 대응하는 AI의 민첩성과 적응성을 보여주며, 현대 신약 개발 노력에서 대체할 수 없는 위치를 확인합니다.

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신약 발견에 AI를 사용하는 데 따른 과제

AI는 신약 발견에 혁명을 일으킬 수 있는 큰 잠재력을 갖고 있습니다. 그러나 광범위한 통합은 원활한 구현을 방해하는 중요한 문제로 인해 방해를 받습니다.

데이터 개인정보 보호 및 규정 준수:

환자 데이터의 민감한 특성으로 인해 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수와 관련된 우려가 발생합니다. AI 기반 신약 개발에서 윤리적, 법적 고려 사항을 해결하려면 미국 건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA) 및 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 을 비롯한 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 중요합니다 .

데이터 품질 및 수량:

AI의 효율성은 고품질 데이터의 가용성에 크게 좌우됩니다. 그러나 신약 개발에서는 데이터 환경이 종종 문제를 야기합니다. 이는 데이터의 희소성, 다양한 성격, 다양한 품질로 특징지어집니다. 이러한 특성은 AI 시스템이 이 데이터를 정확하게 분석하고 모델링하는 데 어려움을 초래합니다.

비용 및 기술 전문성

신약 발견에 AI를 구현하려면 재정 및 기술 전문 지식 측면에서 상당한 투자가 필요합니다. 이 프로세스에는 숙련된 데이터 과학자 및 AI 전문가를 적극적으로 채용하는 동시에 필요한 인프라를 구축 및 유지 관리하는 작업이 포함됩니다. 그러나 이러한 요구 사항은 상당한 노력을 요구하므로 광범위한 채택에 어려움을 겪습니다.

해석성과 투명성

AI 모델의 복잡성으로 인해 해석 가능성과 투명성 측면에서 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 신뢰와 신뢰를 구축하려면 이러한 모델의 기본 메커니즘과 의사결정 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 이해는 신약 발견에서 AI의 광범위한 채택을 더욱 촉진합니다.

표준화 부족

신약 발견 분야는 표준화된 데이터 형식, 수집 방법론, 분석 기술의 부재로 인해 심각한 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 표준화 부족으로 인해 연구와 데이터 세트를 효과적으로 비교하기가 어렵습니다. 결과적으로 AI는 일관되고 신뢰할 수 있는 예측과 모델을 생성하는 데 장애물에 직면합니다.

신약 발견에 있어서 AI의 미래

제약 업계는 기존 VS(Virtual Screening) 방법과 관련된 상당한 재정적 부담과 잠재적인 장애를 완화하기 위해 점점 더 AI 솔루션 통합을 수용하고 있습니다. 이러한 접근 방식의 변화는 2015년 2억 달러에서 2018년 7억 달러 로 급등한 AI 시장의 놀라운 성장으로 입증 됩니다. 예상에 따르면 2024년까지 50억 달러로 더 급증할 것으로 예상되며, 이는 제약 및 의료 부문을 재편하는 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. . 2017년부터 2024년까지 예상되는 40% 성장은 AI가 이러한 영역에 미치는 엄청난 영향을 강조합니다.

결론

신약 발견에 인공지능(AI)을 통합하면 제약 산업과 의료 부문 모두에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 이는 약물 개발을 가속화하고, 임상 시험 설계를 개선하고, 약물의 생체 활성을 예측하고, 품질 보증을 보장할 수 있습니다. 최첨단 AI 개발 회사 로서 우리는 의료 발전과 생명을 구하는 치료법 개발을 촉진하는 더 빠르고 비용 효율적이며 효율적인 솔루션을 제공합니다.

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FAQ

Q. 인공지능이 신약 발굴을 어떻게 변화시키고 있나요?

A. AI는 잠재적인 약물 검색을 가속화하여 약물 발견을 변화시키고 있습니다. 또한 이는 맞춤형 치료를 더욱 실현 가능하게 만들고 기존 약물의 새로운 용도를 찾는 것을 더 쉽게 만듭니다.

Q. 신약 발굴에 AI가 어떻게 활용되나요?

A. AI는 신약 개발에 여러 방식으로 활용됩니다. 첫째, AI는 화학 물질 라이브러리를 스캔하고 다양한 화합물이 단백질과 어떻게 반응할지 예측합니다. 또한, 개인별 환자 데이터를 검토하여 맞춤형 치료법을 개발합니다. 또한 AI는 임상 시험을 간소화하여 전체 연구 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다.

Q. AI는 신약 개발 비용과 일정에 어떤 영향을 미치나요?

A. 인공지능은 화합물을 선택하고 임상시험을 설정하는 방식을 개선하여 신약 발견 과정을 합리적으로 만들 수 있습니다. 이를 통해 연구 개발 비용을 상당히 절약할 수 있습니다. 잠재적인 의학 후보의 식별 속도를 높이고 임상 시험 프로세스를 보다 효율적으로 만들어 약물 발견의 AI는 새로운 치료법을 환자의 손에 더 빨리 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다 .