Sun Pharma와 Glenmark, AI로 신약 개발 가속화·비용 절감 추진
인도 제약사 Sun Pharma와 Glenmark가 신약 개발 기간과 비용을 줄이기 위해 AI를 도입하고 있다. 전 세계 제약업계의 AI 기반 신약 발굴 투자 규모는 지난해 $6.93 billion에 달했으며, 2034년에는 $16.5 billion에 이를 것으로 전망된다.
Sun Pharma와 Glenmark Pharma는 인공지능이 신약 개발에 드는 시간과 비용을 어떻게 줄일 수 있을지 모색하고 있으며, 이는 제약 연구 전반에서 나타나는 더 광범위한 세계적 추세를 반영한다. 전 세계 제약사들은 지난해 AI 기반 신약 발굴에 거의 $6.93 billion을 투자했으며, 이 규모는 2034년까지 $16.5 billion으로 2배 이상 늘어날 것으로 전망된다.
Sun Pharma 회장은 AI가 회사의 연구 역량을 어떻게 강화하고 신약 개발을 가속할 수 있을지 진지하게 검토하고 있다고 밝혔다. 인공지능은 후기 단계 환자 모집과 규제 서류 제출에 걸리는 기간을 약 18개월 범위로 압축하는 데 도움이 될 수 있다. 지난해 ₹52,041 crore의 매출을 보고한 Sun Pharma에서는 혁신 제품과 전문의약품이 이미 **전체 매출의 20%**가량을 차지하고 있다.
Glenmark도 비슷한 접근법을 취하고 있지만, 단기적으로는 소분자 기반의 화학 중심 신약 발굴에 더욱 뚜렷하게 초점을 맞추고 있다. 이 회사 회장은 신약 발굴에서 AI의 즉각적인 영향이 복잡한 임상시험 데이터를 분석하고 분자 모델링과 약물 설계를 정교화하는 데서 나타날 가능성이 크다고 말했다. 그는 바이오의약품은 비슷한 수준의 혜택이 나타나기까지 더 오래 걸릴 수 있지만, AI가 연구 전 주기에서 점점 더 큰 역할을 하게 될 것으로 예상된다고 덧붙였다.
두 회사는 모두 임상시험에 적합한 환자 찾기, 결과 분석, 서류 작업 가속화 같은 분야에서 AI 활용을 모색하고 있다. AI는 과학자들이 분자를 신속하게 선별하고, 부작용을 예측하며, 체내에서 단백질이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 데까지 도움을 준다.
지난해 Glenmark의 자회사는 미국의 AbbVie와 다발성 골수종 치료 후보물질 ISB2001에 대해 기념비적인 $1.9 billion 규모의 아웃라이선싱 계약을 체결했다. 이 계약에는 $700 million 선급금이 포함됐으며, 이는 인도 연구소에서 나오는 혁신 자산에 대한 글로벌 기대가 커지고 있음을 보여준다.
제약사 입장에서는 신약을 단 1년만 더 빨리 시장에 출시해도 실질적인 특허 보호 기간을 늘리고 매출을 크게 끌어올릴 수 있다. 신약 발굴에서 AI는 과학자를 완전히 대체하기보다는 시행착오 과정을 줄이고, 환자 모집을 가속화하며, 데이터 분석을 간소화할 것으로 기대된다.