클래리베이트 애널리틱스(Clarivate Analytics, 이하 클래리베이트)는 2일(오늘) 신약개발을 위한 인공지능 예측프로그램 “코텔리스 애널리틱스-DTSR(Cortellis Analytics—Drug Timeline and Success Rates)”을 국내 시장에 소개했다.
코텔리스 애널리틱스-DTSR은 신약개발의 예측 분야에 있어 기존 코텔리스가 15년간 축적해온 전세계 7만여 개의 신약 프로그램 및 분석 정보에 약물 프로그램 특성을 고려한 알고리즘을 적용하고 머신러닝을 통해 정확한 예측결과를 얻을 수 있도록 한 인공지능 예측 프로그램이다.
제약업계의 연구개발 투자 규모는 다른 업계를 훨씬 상회하는 반면, 투자 대비 수익은 지난 몇 년간 계속해서 감소해 왔다. 클래리베이트 CMR(Centre for Medicines Research)의 최근 분석에 의하면, 신약후보물질이 1단계(Phase 1)에서 가장 최종 단계인 제품 상용화까지 성공적으로 도달할 수 있는 확률은 모든 약물군을 통틀어 10% 이하에 불과하며, 3단계(Phase 3)에서만 전체 R&D 비용의 약 3분의 1이 지출되고 있는 것으로 나타났다.
또한 하나의 신약을 시장에 출시하기까지 소요되는 평균 비용은 약 32억 달러로, 역대 최고치에 달하는 것으로 드러났다. 하지만 대부분은 결국 상용화에 이르지 못하고 중간에 사장되며 엄청난 비용 손실로 이어지고 있다.
따라서 성공 가능성이 적은 신약의 조기 예측과 정확한 식별을 통해 성공 가능성이 높은 약물에 투자를 집중할 수 있도록 하는 전략 수립은 그 어느 때보다도 제약사에게 중요하다.
DTSR은 15년간 축적된 7만 개의 신약 프로그램 및 신약개발 트렌드 분석 정보는 물론 165,000 건의 회사 프로필과 325,000 건의 임상 시험 데이터, 91,000 건의 거래 정보까지 포함된 코텔리스의 방대한 데이터를 기반으로 신약 개발의 단계별 성공 가능성과 약물개발의 마일스톤(milestone)을 포함한 출시 시점을 보다 정확하게 예측한다.
이러한 예측에는 단순히 성공 여부에 영향을 미치는 고유의 특성뿐 아니라 앞으로 다가올 임상시험의 전망에 대한 정보까지 함께 점검하는 등 이제까지의 예측 모델에서는 보기 힘들었던 차별화된 방식을 취하고 있다.
클래리베이트 생명과학 사업부문의 묵타 아흐메드(Mukhtar Ahmed) 사장은 “신약개발에 대한 기존 예측 프로그램들은 제약업계의 요구를 충족시키기에 한참 부족한 상태인 것이 사실이었다. 반면, 코텔리스 애널리틱스-DTSR은 데이터 과학 및 머신 러닝에 기반한 최첨단 통계 알고리즘을 적용함으로써 최신 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되어 정확한 예측 결과를 제공할 수 있다”고 강조했다.
