교토대학과 제약·IT 관련 기업 등 약 70개사에서 만든 공동 연구체는 7월부터 신약 개발 전용 인공지능(AI) 개발에 나선다. 일본 정부도 예산을 갹출한다. 이것은 제품 하나 개발하는데 1,000억 엔에 달하는 개발비를 삭감시키는 것이 목표이다. 전 세계 제약회사가 신약개발에 격전을 벌이는 동안 ALL 재팬 체제로 일본의 국제 경쟁력을 높이고 의료비의 절감도 도모한다.

AI의 활용은 의사의 진료지원 등으로 시작했지만 신약 개발을 위한 AI는 그동안 일본 국내에 예가 없었다. 신약 AI는 ①질병의 원인이 되는 단백질의 특정 ②단백질에 작용하는 신약의 후보물질의 추출 ③품질의 안전성 예측과 합성법의 결정 ④효과를 확인하는 임상시험의 계획 만들기 등 일련의 흐름을 담당한다. 20종류의 AI를 3년 후를 목표로 완성시키고 제약회사에서 신약개발에 활용할 예정이다.

후보물질의 추출 등은 제약기업의 연구원이 국내외의 의학 관련 논문 및 데이터베이스를 조사하여 실시하고 있다. 그러나 의학연구는 나날이 발전하고 논문수도 방대하여 작업에 시간이 걸리는 것이 문제였다. 일본제약공업협회에 따르면 하나의 약물 개발에는 약 10년, 비용은 약 1,200억 엔이 필요하다고 한다. 신약 AI는 방대한 의학 데이터를 인간보다 신속하게 조사할 수 있다. 교토대학교 등에 따르면 개발기간은 절반에서 3분의 1, 비용은 반감 할 전망이다.

공동연구체에는 교토대 외 동경대, 이화학연구소, 다케다약품공업, 후지쯔 등이 참가했다. 문부과학성과 후생노동성은 약 5억 엔의 연구비용을 갹출했다.
신약 AI는 늘어나는 국민의료비의 삭감에 공헌할 것으로 기대되고 있다.

후생노동성이 작년 발표한 2014년도 국민의료비는 40조 8,071억 엔으로 8년 연속으로 사상 최고를 경신했다. 약제비는 2000년경부터 의료비의 20%정도를 차지하고 있다. 최근에는 폐 암 등의 치료약 ‘옵디보’를 비롯한 고액약물이 속속 등장해 더욱 약제비가 증가할 것으로 우려되고 있다.

약의 가격은 개발비 등으로 결정된다. 하나의 약물이 발매되기까지 약 3만 후보물질이 탈락하는데 이것은 약제비를 상승시키는 요인이 되고 있다. AI가 유력한 후보물질을 좁힐 수 있다면 대폭적인 효율화를 보일 것으로 생각된다.
< 출처: 요미우리신문>