일본 국내의 제약기업이 연구개발에서 축적한 데이터를 공유하여 신약 개발에 활용하는 시도가 이어지고 있다고 닛케이산교신문(日経産業新聞)이 보도했다.

다케다약품공업과 미쓰비시다나베제약은 의약품의 원료가 되는 ‘화합물’에 대한 사내 평가 데이터의 상호 공유를 시작했으며, 아스텔라스제약과 다이이찌산쿄도 화합물의 구조식 등의 공유를 추진한다. 신약 개발 현장에 인공지능(AI) 등 디지털 트랜스포메이션을 도입하여 효율화할 목적으로, 앞으로도 공유는 진전될 전망이다.

다케다약품-미쓰비시다나베 약물동태 독성평가 데이터 공유

다케다약품과 미쓰비시다나베는 2021년 1월부터 연구개발에서 축적한 데이터의 공유를 시작했다. 신약 후보의 유효성분이 되는 화합물이 체내에서 어떻게 작용하는지 등 약물 동태와 투여된 환자에 대해 어떠한 독성이 확인되는지 등의 평가 데이터의 일부를 공유한다.

신약 개발에 있어서는 어떻게 유효성 높은 화합물을 발견하느냐가 중요하다. 평가 데이터는 각사의 연구개발 노하우가 축적된 것이므로 대외비였다. 하지만 최근에는 신약 개발이 어려워지고, 자사가 가지고 있는 데이터에 한계가 있다는 인식이 확산되고 있다. 해석에 사용할 수 있는 데이터를 늘리는 등 개발 현장도 디지털화의 흐름이 진전되고 있다.

아스텔라스제약-다이이찌산쿄 등 8개 제약사 공유 라이브러리 구축

아스텔라스제약과 다이이찌산쿄 등 일본 국내 제약 8개사도 화합물의 데이터 및 소재를 공유하는 라이브러리 구축을 진행한다. 화합물의 화학구조식과 체내에서의 독성 데이터 등을 이르면 2023년 3월기부터 상호 공유 시작할 예정이다. 미래에는 50만~100만 정도의 종류를 모을 계획이다. 에자이와 시오노기 등도 화합물 데이터의 공유를 4월부터 시작했다.

각 제약회사가 데이터 공유를 추진하는 것은 자사의 데이터에 한계를 느꼈기 때문만은 아니다. 데이터를 공유하여 데이터베이스를 충실히 함으로써 AI를 활용한 신약 개발 시스템을 만드는 것이 최종 목표다.

다케다는 취득한 데이터로부터 유효성분을 발견하는 알고리즘의 작성에 활용할 방침이다. 이제까지는 자사가 강점을 가지고 있는 질병 영역 중심의 데이터가 모이기 때문에 편중된다는 과제가 있었다. 다케다의 아시아 NCE 프로덕션 연구소장 이치카와 타카시(一川隆史) 씨는 “편중되지 않고, 질 높은 대량의 데이터가 필요하다. 그 때문에 기업 간 데이터 공유는 필수적이다”고 말한다.

일본의료연구개발기구(AMED)도 다케다와 미쓰비시다나베 등을 포함한 일본 국내의 제약기업과 협력하여 신약 개발 AI 개발을 추진한다. 일본제약공업협회가 주도하는 화합물 데이터베이스를 활용하여 유효성분으로 이어질 확률이 높은 화합물 발견을 자동으로 수행할 수 있게 한다.

유렵 미국서는 국가 뛰어 넘어 데이터 공유

유럽과 미국의 거대 제약기업은 이러한 시도에서 일본에 앞서 있다.

영국 아스트라제네타와 프랑스 사노피가 데이터의 상호 공유를 추진하고 있으며, 스위스의 노바티스는 미국 마이크로소프트와 연계해서 ‘노바티스 AI 이노베이션 연구소’를 설립했다. 질 높은 데이터를 모아 정확도 높은 AI을 개발해 가는 것이 앞으로 주된 흐름이 될 전망이다.

▲ 진전되고 있는 일본 제약기업 간 데이터 공유

*표 출처: 닛케이산교신문