부터 인실리코 의학 생성 AI를 사용하여 특발성 폐 섬유증(IPF)에 대한 약물을 개발한 이후로 그 사용이 증가하고 있습니다. 흥분 이 기술이 약물 발견을 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 것입니다. 전통적인 방법은 느리고 비싸다그래서 AI가 일의 속도를 높일 수 있다는 아이디어가 제약 업계의 주목을 받게 되었습니다. 스타트업 분자 구조 예측 및 생물학적 시스템 시뮬레이션과 같은 프로세스를 보다 효율적으로 만들기 위해 등장하고 있습니다. McKinsey Global Institute 추정 생성 AI가 이 부문에 연간 600억 달러에서 1,100억 달러를 추가할 수 있다는 것입니다. 그러나 많은 열광이 있지만 상당한 도전 남아 있습니다. 기술적 한계에서 데이터 품질 및 윤리적 우려에 이르기까지 앞으로의 여정은 여전히 장애물로 가득하다는 것이 분명합니다. 이 기사에서는 약물 발견에서 생성 AI의 흥분과 현실 사이의 균형을 자세히 살펴봅니다.
약물 발견 분야의 생성 AI를 둘러싼 과대 광고
생성적 AI는 전통적으로 느리고 비싼 약물 발견 프로세스를 획기적으로 가속화할 수 있는 잠재력으로 제약 산업의 상상력을 사로잡았습니다. 이러한 AI 플랫폼은 수천 개의 분자 조합을 시뮬레이션하고, 효능을 예측하고, 심지어 임상 시험이 시작되기 훨씬 전에 부작용을 예상할 수도 있습니다. 일부 산업 전문가 예측하다 예전에는 개발하는 데 10년이 걸렸던 약물이 생성 AI의 도움으로 몇 년, 심지어 몇 달 만에 탄생할 수도 있습니다.
스타트업 및 기존 기업 회사들 약물 발견을 위한 생성 AI의 잠재력을 활용하고 있습니다. 제약 거대 기업과 AI 스타트업 간의 파트너십이 촉진되었습니다. 거래같은 회사와 함께 지식, 인실리코 의학그리고 자비로운 AI 수백만 달러의 확보 협력. AI 기반 약물 발견의 매력은 새로운 치료법을 더 빠르고 저렴하게 만들어낼 수 있다는 약속에 있으며, 업계의 가장 큰 과제 중 하나인 신약을 시장에 출시하는 데 드는 높은 비용과 긴 타임라인에 대한 솔루션을 제공합니다.
초기 성공
생성적 AI는 단순한 가상 도구가 아닙니다. 이미 결과를 제공할 수 있는 능력을 입증했습니다. 2020년 Exscientia 개발된 강박 장애에 대한 약물 후보는 프로그램이 시작된 후 12개월도 채 지나지 않아 임상 시험에 들어갔습니다. 이는 업계 표준보다 훨씬 짧은 타임라인입니다. Insilico Medicine은 헤드라인 AI가 생성한 모델을 사용해 섬유증에 대한 새로운 화합물을 발견한 공로를 인정받아, 약물 발견에 있어서 AI의 실질적인 잠재력을 더욱 보여주었습니다.
개별 약물을 개발하는 것 외에도 AI는 제약 파이프라인의 다른 병목 현상을 해결하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 회사는 생성 AI를 사용하여 약물 제형과 설계를 최적화하고, 특정 치료에 대한 환자 반응을 예측하고, 이전에는 타겟팅하기 어려웠던 질병에 대한 바이오마커를 발견하고 있습니다. 이러한 초기 응용 프로그램은 AI가 약물 발견에서 오랜 과제를 해결하는 데 확실히 도움이 될 수 있음을 나타냅니다.
생성 AI는 과대평가된 걸까?
흥분 속에서 점점 더 커지고 있습니다 회의론 생성 AI의 과장된 기대에 비해 얼마나 근거가 있는지에 대한 이야기입니다. 성공 사례가 헤드라인을 장식하는 동안, 많은 AI 기반 약물 발견 프로젝트는 초기 약속을 실제 임상 결과로 전환하는 데 실패했습니다. 제약 산업은 악명 높게 느리게 움직이고 있으며, 계산 예측을 효과적이고 시장에 출시할 수 있는 약물로 전환하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
비평가들 생물학적 시스템의 복잡성은 현재 AI 모델이 완전히 이해할 수 있는 것을 훨씬 넘어선다는 점을 지적합니다. 약물 발견에는 복잡한 분자 상호 작용, 생물학적 경로 및 환자별 요인을 이해하는 것이 포함됩니다. 생성 AI는 데이터 기반 예측에 뛰어나지만 인간 생물학에서 발생하는 불확실성과 미묘한 차이를 탐색하는 데 어려움을 겪습니다. 어떤 경우에는 AI가 발견하는 데 도움이 되는 약물이 규제 검토를 통과하지 못하거나 임상 시험의 후반 단계에서 실패할 수 있습니다. 이는 기존 약물 개발 방법에서 이전에 본 적이 있는 일입니다.
또 다른 과제는 데이터 자체입니다. AI 알고리즘은 훈련을 위해 방대한 데이터 세트에 의존하며, 제약 산업은 많은 데이터를 보유하고 있지만 종종 노이즈가 많고 불완전하거나 편향되어 있습니다. 생성 AI 시스템은 정확한 예측을 위해 고품질의 다양한 데이터가 필요하며, 이러한 필요성은 산업의 데이터 인프라에 격차를 노출시켰습니다. 게다가 AI 시스템이 과거 데이터에 지나치게 의존하면 진정으로 새로운 솔루션으로 혁신하기보다는 기존 편향을 강화할 위험이 있습니다.
왜 돌파구가 쉽지 않은가
생성적 AI가 유망해 보이지만, AI가 생성한 아이디어를 실행 가능한 치료 솔루션으로 전환하는 과정은 어려운 과제입니다. AI는 잠재적인 약물 후보를 예측할 수 있지만, 전임상 및 임상 시험을 통해 후보를 검증하는 것이 진짜 과제가 시작되는 곳입니다.
가장 큰 장애물 중 하나는 AI 알고리즘의 ‘블랙박스’ 특성입니다. 기존의 약물 발견에서 연구자들은 개발 프로세스의 각 단계를 추적하고 특정 약물이 효과적일 가능성이 있는 이유를 이해할 수 있습니다. 반면, 생성 AI 모델은 종종 예측에 도달한 방법에 대한 통찰력을 제공하지 않고 결과를 생성합니다. 이러한 불투명성은 규제 기관, 의료 전문가, 심지어 과학자조차도 기본 메커니즘을 이해하지 않고는 AI 생성 솔루션에 전적으로 의존하기 어려워 신뢰 문제를 일으킵니다.
게다가 AI를 약물 발견에 통합하는 데 필요한 인프라는 아직 개발 중입니다. AI 회사는 제약 거대 기업과 협력하고 있지만, 그들의 협력은 종종 일치하지 않는 기대치를 보여줍니다. 신중하고 엄격하게 규제되는 접근 방식으로 알려진 제약 회사는 종종 스타트업 AI 회사가 기대하는 속도로 AI 도구를 도입하는 것을 꺼립니다. 생성 AI가 최대한의 잠재력을 발휘하려면 양측이 데이터 공유 계약, 규제 프레임워크 및 운영 워크플로에 대해 합의해야 합니다.
생성 AI의 실제 영향
생성적 AI는 의심할 여지 없이 제약 산업에 패러다임 전환을 가져왔지만, 그 실제 영향은 기존 방법을 대체하는 것이 아니라 보완하는 데 있습니다. AI는 통찰력을 생성하고, 잠재적 결과를 예측하고, 프로세스를 최적화할 수 있지만, 인간의 전문성과 임상 시험은 여전히 신약 개발에 중요합니다.
현재 생성적 AI의 가장 즉각적인 가치는 연구 프로세스를 최적화하는 데 있습니다. 방대한 분자 후보군을 좁히는 데 탁월하여 연구자들이 가장 유망한 화합물에 주의를 집중할 수 있습니다. AI는 발견의 초기 단계에서 시간과 리소스를 절약함으로써 제약 회사가 그렇지 않으면 너무 비용이 많이 들거나 위험하다고 여겨졌을 수 있는 새로운 길을 추구할 수 있도록 합니다.
장기적으로, 약물 발견에서 AI의 진정한 잠재력은 설명 가능한 AI, 데이터 인프라 및 업계 전체 협업의 발전에 달려 있을 가능성이 큽니다. AI 모델이 더 투명해지고 규제 기관과 연구자에게 의사 결정 프로세스를 더 명확하게 만들 수 있다면 제약 산업 전반에 AI가 더 광범위하게 채택될 수 있습니다. 또한 데이터 품질이 향상되고 회사가 더 강력한 데이터 공유 관행을 개발함에 따라 AI 시스템은 획기적인 발견을 할 수 있는 더 나은 장비가 될 것입니다.
결론
생성적 AI는 과학자, 투자자, 제약 회사 임원들의 상상력을 사로잡았으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 그것은 약물 발견 방식을 변화시켜 환자에게 혁신적인 치료법을 제공하는 동시에 시간과 비용을 모두 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 약물 발견의 초기 단계에서 가치를 입증했지만, 아직 전체 프로세스를 변화시킬 준비가 되어 있지 않습니다.
생성적 AI가 약물 발견에 미치는 진정한 영향은 기술이 진화함에 따라 앞으로 몇 년 동안 드러날 것입니다. 그러나 이러한 진전은 데이터 품질, 모델 투명성 및 제약 생태계 내 협업과 관련된 과제를 극복하는 데 달려 있습니다. 생성적 AI는 의심할 여지 없이 강력한 도구이지만, 그 진정한 가치는 그것이 어떻게 적용되는지에 달려 있습니다. 현재의 과대 광고가 과장되었을 수 있지만, 그 잠재력은 진짜이며, 우리는 그것이 무엇을 성취할 수 있는지 발견하는 시작 단계에 있을 뿐입니다.
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