- IP생성 및 과학적 지식의 급속한 가속이 약물 발굴 및 개발에서 인공지능 및 머신러닝 수용을 촉진
- 미국 및 중국이 이 부분의 혁신을 주도하고 있으며 약물 발굴을 위한 인공지능 기술 발전의 최전방에 위치
(2023년 9월 27일) 사람과 조직을 신뢰할 수 있는 정보에 연결해 세상을 변화시키는 글로벌 리더 클래리베이트가 오늘 주목해야 할 혁신기업 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 약물을 발굴하고 의약품 개발 패러다임을 바꾸는 혁신기업 7개사를 소개했다. 본 보고서는 클래리베이트 BioWorld의 데이터분석 및 의약품 혜택, 자금 조달,R&D 활동 등에 대한 분석을 기반으로 이 기업들이 두각을 나타낸 이유와 주목한 이유에 대해 다뤘다.
전 세계적으로 핵심 우수 센터에서 급속한 혁신이 일어나고 있다. 미국 및 중국은 신약 발굴에 인공지능을 사용하기 위한 특허 활동을 주도하고 있다. [1] 최근, 중국 기관들의 이런 활동이 미국 기반의 특허 활동을 앞질렀다. [2] 인도는 이 분야에서 3위를 차지했으며 다른 모든 국가들의 관련 출원 수는 200건 미만이다. [3] 이 지역의 연구자들은 치료 패러다임을 바꿀 수 있는 새로운 치료물질 후보군을 식별하기 위해 데이터 세트를 통합하고 있다. 출판 이력과 지식 재산 생성을 초기 성공과 역량의 기준으로 이해하는 일은, 기업이 내놓은 발명품의 미래 잠재력에 대한 가이드를 제공하는 한편, 최적의 투자 또는 파트너십 기회를 제공한다.
본 보고서는 인공지능과 머신러닝을 기반으로 빠르게 확장하는 의료 데이터를 활용하고, 질병 생물학의 근간을 이해하며 컴퓨팅 능력의 최근 발전을 극대화함으로써 의약품 개발의 오랜 문제를 해결하는 기업들에 주목하고 있다. 새로운 타겟을 식별하는 것부터 의약품이 인체에서 어떻게 기능할 것인지 시뮬레이션하는 일에 이르기까지, 이 기업들은 효과적이고 안전한 의약품을 보다 빠르게 시장에 공급하기 위해 혁신적인 기술과 치료 영역 전문 지식 및 파트너 데이터 세트를 결합하고 있다. 클래리베이트가 주목한 기업들은 다음과 같다.
- AQEMIA –고유한 양자 및 통계 역학 알고리즘을 사용해 생성형 인공지능을 기반으로 새로운 약물 후보를 설계하는 차세대 제약기술 회사.
- Auransa Inc – 사용 가능한 데이터를 활용해 이해가 잘 이루어지지 않은 고도의 난치성 질환을 발견하고, 임상을 통해 진전시킨 약물에 대한 효능과 내성 모두를 우선시 해, 암에 대한 치료 기준을 높이는 것을 목표로 하는 인공지능 제약바이오 회사.
- Enveda Bioscience – 약물 발견을 위해 자연 세계에 중심을 두는 회사인Enveda Biosciences는 머신러닝, 대사체학 및 자동화를 조합시켜 합성 및 천연제품 기반 소분자 개발에 내재된 과제를 극복하기 위해 생물 활성 식물 기반 관심 분자를 식별.
- Pharos iBio – 인공지능을 활용해 암과 같은 난치성 및 희귀 질환 치료법을 개발하고, 전임상 또는 임상 평가를 진행 중인 8개의 주요 약물 후보군을 통해 새로운 치료법을 찾아내고 기존 치료제의 용도 변경을 진행.
- Quris-AI – 환자 온 칩 (patient-on-a-chip), 인공지능, 실시간 나노 감지 기술을 결합해 인간을 대상으로 약물 후보물질의 안전성과 효능을 빠르고 효과적이며 확장가능한 방식으로 예측
- Relation Therapeutics – 고해상도 생물학, 머신러닝, 임상에서 얻은 인사이트를 활용해 혁신적인 의약품을 발견하는 회사. 인간 생물학 및 복잡한 질병의 원인을 보다 잘 이해하기 위해 컴퓨팅 기술과 실험기술을 통합시킴.
- SandboxAQ – 인공지능과 퀀텀 기술을 결합해(AQ) 복잡하고 기존 약물로 치료하기 힘든 표적을 위한 약물을 발굴하고 빠르고, 정확하면서도 경제적인 의료 영상에 대한 제한된 접근성 등 세계에서 가장 어려운 과제 중 일부를 해결.
클래리베이트 Mike Ward 생명과학 및 헬스케어 사고 리더십 글로벌 책임자는 “인공지능과 머신러닝이 약물발굴과 신약 개발에 중대한 영향을 미칠 것이라는 것이 점점 더 명확해지고 있습니다.인공지능, 머신러닝의 많은 발전은 빠르게 움직이는 스타트업을 중심으로 일어나고 있습니다. “ 면서
“본 보고서를 통해 클래리베이트는 대형 제약사의 레이더에 잡히지 않았을 것이라 생각되는 회사를 발견하고자 노력했습니다.”고 밝혔다.
BioWorld의 Lynn Yoffee발행인은 “새로운 치료법 개발과 관련된 이론적 이점은 많습니다. 하지만, BioWorld 의 소식통 들은 인공지능과 관련된 현실적이고도 단기적인 영향은 분자를 신속하게 찾을 수 있다는 것이라 말하고 있습니다. 이것은 임상 및 규제 검토를 통해 후보물질을 보다 발전시키는 데 걸치는 시간을 획기적으로 단축시킬 뿐 아니라, 궁극적으로 새로운 화합물의 실패율을 줄이는 데 도움을 주는 인공지능의 핵심적인 영향입니다.” 고 말했다.
최근 몇 년 동안 과학 지식, IP 및 거래가 크게 증가한 것은 약물 발굴 및 신약개발에서 인공지능 및 머신러닝의 역할에 대한 수용이 증가하고 있음을 뒷받침한다. 이 기술들은 활성화된 플랫폼 상에서 환자혜택과 상업적 성공을 극대화하는 전략적 파트너십을 위한 핵심적인 인텔리전스를 생성하고 제공하는데 필수적인 부분이 될 것으로 예상된다.
주목해야 할 AI/ML 기업 보고서의 전체 내용은 이곳을 통해 다운로드 할 수 있다.
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주목해야 할 기업 보고서 방법론
Clarivate 분석가들은 BioWorld™, Cortellis Clinical Trials Intelligence™, Cortellis Deals Intelligence™, Derwent Innovation™, Web of Science™ 및 기타 업계 출처(예: 회사 발표, 파일링 및 피어리뷰 간행물)를 포함해 다양한 독점 데이터 소스를 통해 변화하는 인공지능/머신러닝 환경을 평가했습니다. 올해 주목할 인공지능/머신러닝 기업을 선정함에 있어 다음과 같은 요소에 따라 가중치를 부여했습니다. – 기업이 해결하려는 의료, 비즈니스 및 과학적 과제, 해결하고자 하는 환자의 미충족 요구 및/또는 질병 부담, 주요 개발 이정표의 개념 증명 및 달성 입증, 임상 시험에서의 포지셔닝, 주목할 만한 과학 및 학술 기관과의 관계, 자금 확보, 업계 및 기관 투자자와의 관계, 향후 자금 조달 또는 파트너십에 대한 재무 런웨이 및 전망, 지식 재산(IP) 자산의 소유 및 상태 등을 포함하여 변화하는 AI/ML 환경을 평가했습니다.- 이런 데이터 소스 및 기타 클래리베이트 데이터 소스는 고급 검색 알고리즘, 맞춤형 컨설팅 및 예측 분석(예: Drug Timeline & Success Rates™)을 포함해 지능형 솔루션 및 서비스의 주축을 이루는 클래리베이트의 독점 인공지능 기능에 대한 고품질의 큐레이션된 데이터를 제공합니다.
본 보고서에 포함된 클래리베이트의 데이터는 2023년 8월 이전의 결과를 반영합니다. 2023년 인공지능/머신러닝 보고서는 이용 가능한 데이터에 대한 클래리베이트의 분석을 반영한 현재의 예상을 기반으로 하기 때문에 기업의 실제 결과는 다를 수 있습니다.
[1] 출처: Clarivate, Derwent Innovation, 2023
[2] 출처: Clarivate, Derwent Innovation, 2023