AI 기반 신약 개발이 바이오테크 기업 인수합병(M&A) 슈퍼사이클을 촉발하고 있다.

인공지능 기반 바이오테크의 새로운 시대

제약 산업은 초기에 화학 산업의 역량을 기반으로 발전했으며, 화학 산업은 의료용 제품을 포함하여 점점 더 유용한 제품들을 만들어내기 시작했습니다. 처음에는 버드나무 껍질에서 아스피린을, 열대 나무에서 퀴닌을 추출하는 것과 같은 천연 화학 화합물을 분리하고 정제하는 것이 주를 이루었습니다.

그러다가 자연에 존재하지 않았던 완전히 새로운 화합물을 만들어내어 의약품으로 개발하기 시작했습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 지난 수십 년 동안 한계를 드러내기 시작했습니다.

생산하기 가장 쉽거나 발견하기 가장 쉬운 화학 물질은 이미 발견되었고, 다른 분자들은 불안정하거나 독성이 너무 강하거나 제조하기 어렵거나 하는 등의 이유로 적합하지 않은 경우가 많습니다.

그 결과, 제약 업계는 호르몬, 단백질, DNA 및 RNA와 같은 생물학적 분자를 의약품으로 재활용하는 생명공학 분야로 눈을 돌렸습니다. 이는 인공 인슐린, 단일클론 항체 치료법, 유전자 치료법 등 수많은 획기적인 발전을 가져왔습니다.

하지만 이 분야에서도 진전이 정체되기 시작했는데, 이미 쉽게 얻을 수 있는 성과는 대부분 확인되고 알려져 있기 때문입니다. 따라서 치료에 저항성을 보이는 질병을 치료할 수 있는 더욱 복잡하고 이해하기 어려운 생물학적 메커니즘은 여전히 ​​남아 있습니다.

이는 대형 제약 회사들에게 심각한 문제입니다. 화학 기반 치료제 중 상당수가 특허 보호 기간이 만료되었거나 곧 만료될 예정일 뿐만 아니라, 바이오테크 스타트업을 인수하거나 제휴하는 전략만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

이 회사들은 혁신적인 기술을 빠르게 구매해야 하며, 이전에 효과적이었던 방식은 더 이상 통하지 않습니다.

주된 이유는 인간 세포 하나를 정확하게 표현하는 것이 한 사람이 이해하기에는 거의 불가능할 정도로 복잡하기 때문이며, 몇 년 전 큰 화제를 모았던 컴퓨터 생성 이미지에서 인간 세포 구성 요소들을 모두 볼 수 있습니다.

출처: 뉴스 위크

다행히도, 생명공학 연구소에 인공지능(AI)을 도입하면서 새로운 생명공학 혁신의 물결이 일고 있습니다. 이는 소위 "데이터 혁명"이라고 불리는 현상과 맞물려 더욱 가속화되고 있습니다.멀티오믹스 혁명이는 세포 내 수준까지 전례 없는 양의 데이터를 생성합니다.

그리고 인간의 사고력을 훨씬 뛰어넘는 대규모 데이터 세트 분석 능력을 가진 인공지능은 이제 이 모든 것을 이해하는 데 도움을 주고 있습니다.

출처: 세계 경제 포럼 (World Economic Forum)

이러한 추세를 보여주는 예는 다음과 같습니다. 1월 12일에 발표된 파트너십^th, 2026, 사이에 엔비디아 (NVDA -3.28 %) 엘리 릴리 (Eli Lilly) (LLY -1.19 %)인공지능 기반 신약 개발을 위한 인프라 및 연구에 향후 5년간 최대 10억 달러를 공동 투자할 계획입니다.

디지털 생물학 시대

디지털 생물학은 신약 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 시간, 비용 및 실패 위험이 발생하는 위치를 변화시키고 있으며, 가장 비용이 많이 드는 실험실 작업이 시작되기 전에 더 많은 탐색 및 최적화 작업을 컴퓨팅으로 옮기고 있습니다.

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멀티오믹스의 부상

생명 시스템의 엄청난 복잡성은 다음과 같은 결과를 초래했습니다. 생물학의 모든 -omics 하위 분야를 통합하고 생명공학의 다음 단계로 알려진 분야인 멀티오믹스의 등장:

• 유전체학: 세포핵의 DNA 염기서열 분석.
• 전사체학: DNA의 지시사항을 담고 있는 mRNA를 분석하는 것.
• 후성유전체학: 유전 서열에 영향을 주지 않고 유전체를 변형하는 것, 즉 "후성유전학".
• 프로테오믹스: 단백질 분석에는 당을 이용한 단백질 변형("번역 후 변형")도 포함됩니다.
• 대사체학: 화학 화합물 및 신진대사에 대한 분석.
• 미생물학: 인체 내부 또는 표면에 서식하는 모든 미생물에 대한 분석.
• 단일 세포 다중 오믹스: 개별 세포에 대한 멀티오믹스 분석.
• 공간 생물학: 특정 mRNA, 단백질 또는 세포의 위치를 ​​3D로 분석합니다.

출처: 아크 리서치

멀티오믹스는 훨씬 더 강력한 분석 도구 덕분에 등장하게 되었습니다. 유전자 염기서열 분석기 에 공간 생물학.

하지만 문제는 이로 인해 엄청난 양의 데이터가 생성되어 생물학자들이 실용적인 응용 분야에 사용할 만한 흥미로운 데이터를 찾는 것이 아니라, 주어진 문제에 실제로 관련 있는 데이터가 무엇인지 결정하는 것이 처음으로 과제가 되었다는 점입니다.

만약 전 세계 모든 신생아의 유전자 염기서열 분석이 이루어진다면(향후 몇 년 안에 실현될 가능성이 높은 일입니다), 라마와 같은 AI가 매년 사용하는 데이터 양의 10,000만 배가 생성될 것입니다.

출처: 아크 리서치

디지털 생물학이란 무엇인가?

최근 생명공학 연구에 새로운 선택지가 등장했다: 인실리코 이 접근 방식은 하나 또는 여러 개의 가상 세포를 컴퓨터에서 시뮬레이션하는 것입니다.

"2026년에는 질병 표적을 식별하는 데 있어 실제 실험실 검증이 시작되기 전에 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 탐색이 필수적일 것입니다."

이렇게 하면 전임상 개발 단계에서 중단되는 프로그램의 수가 줄어들 것입니다.

베로니카 데펠리스 - 사피오 사이언스 생물학 제제 부문 이사."

이러한 가상 세포들은 잠재적인 새로운 치료법에 노출되고, 시뮬레이션은 세포들이 어떻게 반응할지 계산합니다.

출처: 아크 리서치

또 다른 방법은 단백질의 3차원 구조를 시뮬레이션하는 것인데, 이는 궁극적으로 단백질의 생물학적 기능을 결정합니다.

단백질 접힘 시뮬레이터는 다음과 같습니다. 구글의 AI 알파폴드 (GOOGL -2 %) 2018년 이후 최대 500배까지 향상되었습니다.

출처: 아크 리서치

따라서 컴퓨터 시뮬레이션은 대부분의 제약 및 바이오테크 기업에게 필수적인 기술이 될 가능성이 높습니다.

디지털 생물학의 또 다른 형태는 혈액 샘플에서 암 표지자를 식별하는 첨단 검출 시스템을 사용하는 것입니다. 이는 비용이 많이 들고 효율성이 떨어지는 생검을 대체하여 잠재적인 암을 더 일찍 발견할 수 있도록 합니다.

마지막으로, 자동화, 로봇 공학 및 인공지능이 결합하여 인간의 노동력 없이 실험을 수행하고, 수백만 개의 잠재적으로 유용한 분자 또는 화합물을 기존 연구 방법보다 저렴한 비용으로 100배 빠른 속도로 검사할 수 있는 자동화된 연구실이 만들어지고 있습니다.

인공지능 기반 신약 개발에 투자하기

엘리 릴리 개요

일라이 릴리는 퀴닌과 인슐린을 기반으로 의료 제국을 건설한 거대 제약 회사입니다.

당뇨병 치료는 회사의 핵심 사업으로, 지난 3년간 이 질병 치료를 위해 수많은 신약 후보 물질을 발견하고 승인받아 왔습니다. 그중에는 무냐로(Mounjaro)라는 브랜드명으로 판매되는 티르제파티드(tirzepatide)도 포함됩니다.

2010년대에 일라이 릴리는 일련의 인수 및 파트너십을 통해, 그리고 자체적인 신약 개발 노력을 통해 강력한 항암제 포트폴리오를 구축함으로써 항암제(암 치료) 분야에도 대대적으로 진출했습니다.

티르제파티드 분자는 이후 제프바운드라는 브랜드명으로 항비만 약물로 용도 변경되어 오젬픽의 최대 경쟁 제품으로 자리 잡았습니다. 이는 일라이 릴리에게 구세주와 같은 존재였습니다. 특허가 만료된 기존 의약품들을 제네릭 의약품 제조업체들이 생산하여 가격 경쟁을 할 수 있게 되었기 때문입니다.

하지만 단일 특허 펩타이드와 그 파생물에 지나치게 의존하는 것은 위험하며 장기적으로 지속 가능하지 않습니다. 대부분의 제약 회사와 마찬가지로 일라이 릴리 역시 다각화된 혁신으로 돌아가야 할 필요성이 절실합니다. 그러나 업계의 다른 많은 회사들과 달리 일라이 릴리는 인공지능과 디지털 생물학에 전폭적으로 투자하는 계획을 가지고 있습니다.

일라이 릴리 AI 신약 개발

AI 기반 신약 개발과 관련하여 일라이 릴리가 발표한 가장 크고 최근의 소식은 엔비디아와의 파트너십입니다.

"엔비디아와 릴리는 양사 업계 최고의 역량을 결합하여 신약 개발을 위한 새로운 청사진을 만들고 있습니다. 이 청사진을 통해 과학자들은 단 하나의 분자도 만들어지기 전에 방대한 생물학적, 화학적 공간을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 탐색할 수 있습니다."

엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황"

이 계획은 릴리의 인공지능 기반 실험실과 컴퓨팅 기반 실험실을 결합하여 24시간 내내 AI 지원 실험을 가능하게 할 것입니다. 이는 기존의 방식과 결합됩니다. NVIDIA Blackwell Ultra GPU 1,000개를 사용하는 AI 슈퍼컴퓨터를 AI 공장에 도입한다고 발표했습니다. 이는 새로운 분자를 식별, 최적화 및 검증하기 위한 대규모 생의학 기반 및 최첨단 모델을 훈련시킬 것입니다.

"저희의 기초 모델은 화학자들에게 새로운 가능성을 열어주고 있으며, 기존 방식으로는 접근할 수 없었던 새로운 원자 배열과 구조를 발견하는 데 도움을 주고 있습니다."

토마스 푹스 - 일라이 릴리 최고 인공지능 책임자"

이번 1억 달러 규모의 파트너십은 해당 제약 회사가 인공지능 기반 신약 개발에 진출한 가장 최근(이자 최대 규모)의 행보입니다. 이전에도 다음과 같은 주목할 만한 움직임을 보였습니다.

• 연구 협력을 시작했습니다. 인실 리코 의학, 연구 성과 달성 여부에 따라 스타트업에 최대 100억 달러까지 지급될 예정입니다.
• 와의 파트너십 서클파마 일라이 릴리의 AI를 활용하여 기존에는 치료가 불가능했던 표적을 포함한 거대 고리형 항암제 치료법을 개선합니다.
• insitro를 사용하여 머신러닝 모델을 개발하세요약물 발견 및 개발을 위한 기계 학습 분야의 선구자.
• OpenAI와의 협력 약물 내성 세균을 치료할 새로운 의약품을 발견하기 위해.
• Genetic Leap의 AI 모델을 활용하여 RNA 표적 치료제 개발 4억 900만 달러 규모의 계약으로 체결되었습니다.
• 구글/알파벳의 디지털 바이오테크 기업과의 AI 파트너십 동형 연구실, 받을 것입니다 선불금 45만 달러이며, 성과에 따른 단계별 지급액으로 최대 1.7억 달러까지 추가 지원을 받을 수 있습니다..
• 제네시스 테라퓨틱스와 최대 6억 7천만 달러 규모의 계약 체결 해당 회사의 분자 AI 플랫폼을 위해서입니다.
• 슈퍼루미널과의 1.3억 달러 규모 계약 엘리 릴리는 자체 개발한 AI 기반 플랫폼을 활용하여 G단백질결합수용체(GPCR)를 표적으로 하는 비만 치료제를 개발하고, 비만 시장에서 이미 선두 자리를 굳건히 하는 것을 목표로 하고 있습니다.
• BigHat Biosciences와의 계약을 통해 AI 기반 항체 치료제 개발을 진전시킬 수 있게 되었습니다. 밀리너 플랫폼.

Eli Lilly는 또한 다음과 협력했습니다. 벤치 링생명과학 연구 개발을 위해 설계된 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼으로, 바이오테크 스타트업이 릴리의 수십 년에 걸친 독점 연구 데이터를 기반으로 학습된 모델에 접근할 수 있도록 지원합니다.

호출 튠랩이 플랫폼은 일라이 릴리가 초기 단계 생명 과학 기업들과 협력하는 데 도움이 될 것입니다. "Catalyze360" 프로그램.

전반적으로 이러한 AI 기반 신약 개발 파트너십과 모든 방향으로의 인프라 구축은 일라이 릴리의 신약 개발 파이프라인을 재건하고 항생제, 항암제, 희귀 질환 및 비만 분야에서 회사의 입지를 강화할 것으로 예상됩니다.

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