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동향

인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내ㆍ외 현황과 과제

 

[보건산업브리프 Vol.314]

 

인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내ㆍ외 현황과 과제

 

한국보건산업진흥원 제약바이오산업단 제약바이오산업지원팀 정현주, 피승훈

한국제약바이오협회 인공지능(AI)신약개발지원센터 김재영 수석

 

■ 전통적인 신약개발

◎ 전통적인 신약개발은 평균 약 15년이 소요되며, 약 5000~1만여개 중 1개만이 최종 신약개발에성공함.

- Drug Discovery : 5,000~1만여개 신약 후보물질 가운데 전임상시험에 들어가는 물질 10~250개를 선정하는데평균 5년이 소요됨.

- Drug Development : 전 임상시험 과정을 통해 임상시험에 들어갈 물질을 약 10개 정도로 추리는데 추가로 약2년이 걸리며, 의미 있는 물질 1개를 발견하고자 1상·2상·3상 시험을 거치는데 약 6년이 걸림. 이후 미국식품의약국(FDA)로부터 신약 판매 허가를 받는데 평균 약 2년이 소요됨.

 

◎ 미국의 경우 신약개발에 14~16년이 걸리고 2-3조원의 개발비용이 소모됨.

- 미국 제약사들은 지난 15년간 신약 개발에 약 520조원을 투입.

* 이는 항공산업의 5배, 컴퓨터산업의 2.5배에 이르는 수준.

- 글로벌 제약업계의 신약개발 투자 규모는 2015년 $1,498억에서 연평균 2.8%씩 증가해 2022년에는$1,820억에 이를 전망이나, 투자대비 신약개발 생산성은 감소하고 있는 상황임.

- 미국은 천문학적인 금액을 신약개발에 쏟아붓고 있지만, 우리나라는 지난해 기준으로 제약산업계의 연구개발투자 대비 정부 지원은 8%대로 미국(37%), 일본(19%)에 비해 매우 낮은 수준에 머물고 있는 상황임.

 

그림입니다.

원본 그림의 이름: CLP000018d40001.bmp

원본 그림의 크기: 가로 1225pixel, 세로 566pixel

자료: 과기정통부 자료 재디자인

 

[그림 1] 신약개발 단계별 AI·빅데이터 활용 방안


 

...................(계속)

 

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