신약 개발을 단순하게 말하자면 다음 3줄로 요약된다.
1. 분자로 때릴 만한 인체에 존재하는 새로운 단백질을 찾아 낼 것.
2. 인체에 존재하는 단백질에 붙을 만한 분자를 찾아낼 것.
3. 조건이 부합되면 살아있는 인체 내에서 작동이 가능한 구조로 만들 것.
British unicorn BenevolentAI
: 올해 4월 25일 비지니스 인사이더지에 의하면 2014년에 개발이 시작된 신약개발 인공지능 컴퓨터를 이용하여 8억달러짜리 신약 2개 계약을 끝냈으며 추가로 24개의 신약 후보들을 찾아냈다고 한다.
Numerate
: 1조개가 넘는 화합물들을 빠르게 비교하여 분류할 수 있다.
Recursion
: 10년 내에 10대 질환을 정복하겠다고 나선 야망있는 인공지능 프로젝트.
특이한 점은 특정물질들에 대한 세포의 변화에대한 빅데이터를 축적하여 신약 후보물질들에 대하여 가상 실험을 했을 때에 세포가 어떻게 변화할지를 컴퓨터비전으로 보고 시뮬레이트 해볼 수 있다고 한다.
Insilico Medicine
: 인간의 생명을 무제한으로 늘릴 순 없을까? 노화와 telomeres에 관한 연구에 사용된다. 그리고 기존의 안전하다고 판명된 모든 약들의 효과 등을 재검토하여 전신에 투여했을 때 어떤 결과가 나오는지, 다른 방법으로 쓸 수 있을지를 시뮬레이션 한다고 하는데 이것은 요즘 중국에 기반을 둔 제약회사들이 자주 쓰는 방법이라고 한다.
Atomwise
: 2012년에 시작되었다. 27개의 신약을 개발 중이다.
뉴럴 넷워크 알고리즘이 복잡해서 일반 컴퓨터로하면 1만 년이 걸리는 일을 IBM클라우드와 IBM 왓슨을 써서 빠르게 해내고 있다.
NuMedii
: 실리콘벨리에서 2008년 시작 되었다. 스탠포드 대학과 빅데이터 계약이 체결되어있으므로 수억이 넘는 생체학 빅데이터를 축적하고 있다. 인공지능 제약회사의 문제점은 빅데이터를 분류하는데 시간이 오래 걸리는 것이지만 이들은 계약을 선점해서 경쟁에 앞서게 되었다.
Verge
: 박사학위도 끝마치지 못한 두 남여가 야심차게 시작한 인공지능 제약 회사. 시드 펀드로 4백만달러를 모아서 시작했으며 특허가 만료된 약물들을 사용하여 신경계질환(치매 등)을 치료하는 약을 개발하고 있다.
twoXAR
: 인공지능으로 수 십억개의 생물학물질에대한 유전자발현형, 단백질 상호반응결과, 임상에서의 효과 등을 비교하여 신약 후보 물질을 찾는다.
스탠포드대학에서 간암 치료제 신약을 만들기 위해서 2,5000개의 후보물질을 비교해 달라고하자, twoXAR는 보통 5년이상 걸리는 간암 신약 개발(임상직전까지 가기까지 걸리는 시간)을 4달 만에 완료 해서 10가지 후보로 좁혔다. 그리고 현재 후보물질들은 임상시험에 들어갔다.
BERG
: 2006년에 실리콘벨리 부동산 억만장자 칼 버그가 설립한 인공지능 제약회사. 물질의 인체조직에 대한 반응으로 단백질 반응에 대한 빅데이터를 축적하여 신약을 개발한다.
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BenevolentAI, Verge, NuMedii , TwoXAR의 경우는 위에 나온 신약개발 3단계를 효율화하여 인간이 하던 방식을 더욱 효율성 있게 기계로 대체해서 더 빠르고 더 정확하게 신약을 개발하도록 노력하는 인공지능 제약컴퓨터다.
Atomwise, Numerate는 기존 방식에서 더 나아가서 여태까지 없던 안전하고 새로운 분자(신약 후보 물질)들을 찾는게 아니라 만들어 내는 데에 집중하고 있다.
Recursion은 컴퓨터 비전으로 치료제에대한 세포의 반응을 볼 수 있도록 하고 있는 새로운 방법을 쓰고 있다.
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