인공지능이 인류의 ‘신약’ 개발에 가속도를 내는 역할을 하고 있다.
최근 바이오 제약 기업들이 인공지능(AI)과 머신러닝(ML, 기계학습)을 활용해 약물을 연구하고 개발 과정에서 문제를 극복하는 데 큰 도움을 받고 있다.
인공지능은 특정 대상 질병에 대해 가장 유망한 약물 후보를 식별해 이 프로세스를 간소화하고 가속화 하고 있으며, 생명을 구하는 의약품을 보다 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하도록 역할을 하고 있다.
맥킨지(McKinsey)에 따르면 전 세계적으로 약 270개의 제약 회사가 AI 기반 약물 발견 산업에서 일하고 있다. 그 중 약 50%는 미국에 기반을 두고 있으며 동남아시아와 서유럽에 허브가 있다.
신약 개발에 기술 중심의 접근 방식을 사용하는 대표적인 회사로 아나벡스 라이프 사이언스(Anavex Life Sciences)가 있다. 아나벡스는 알츠하이머 환자를 돕기 위한 약물을 개발하고 있다.
이 회사는 정밀 의학 접근법을 사용, 2B/3상 임상 시험에서 긍정적인 결과를 발표했다. 이 회사는 특히 아리아나 파마(Ariana Pharma)의 AI 기술을 활용해 약물의 유망한 결과를 냈다.
또 다른 미래 지향적인 회사는 제약 대기업 바이엘이다. 의료 기술 회사인 휴마(Huma)와의 관계를 강화하고 있는 바이엘은 영상 데이터에서 다양한 형태의 비소 세포 폐암종을 구별할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하고 있다.
의료전문가들은 인공지능이 현재 세계가 의학에 접근하는 방식을 바꿀 잠재력을 갖고 있다고 말하고 있다.
디지털 기술을 신약 개발 및 연구의 필수적인 부분으로 만들면 바이오 제약 회사가 약물 개발을 가속화할 수 있다.
데이터 기반 접근 방식은 기존 약물 또는 개발 중인 약물의 추가 용도에 대한 연구를 지원하고 희귀 질환 환자에게 희망을 줄 수 있다. 이러한 발전은 또한 바이오 제약 마케터가 업무에 접근해야 하는 방식을 변화시킬 것이라는 분석이다.
신약 보급의 활성화는 임상 의료진들과의 긴밀한 협력도 중요하다.
임상의에게 조기에 연락하는 것은 참여와 동의를 보장하는 데 똑같이 중요하다. 매일 환자와 함께 일하는 의사는 연구 및 브랜드의 테스트 결과 커뮤니케이션에 새로운 관점을 가져올 수 있다. 임상 시험의 후기 단계에서 임상의는 환자에게 시험에 참여하도록 추천 할 수도 있다.
또한 권위 있는 위치에 있는 임상의는 인용문이나 비디오 출연을 통해 바이오 의약품 개발 아이디어를 제시할 수 있다. 또한 임상의들의 인용문은 바이오 제약 회사의 웹 사이트 및 기타 마케팅 자료의 평가로 유용 할 수 있다.
AI와 머신러닝의 사용은 바이오 제약과 같은 방식으로 디지털 마케팅을 변화시키고 있다.
바이오 제약과 마찬가지로 디지털 마케팅 및 광고는 데이터 기반 기술을 사용한다.
또 다른 예는 브랜딩이다. 잠재 고객은 브랜드를 유형 및 무형 요소와 연관시키게 된다. 바이오 제약 회사를 포함해 일관되고 진정성 있는 브랜딩은 청중의 신뢰를 구축하고 장기적인 고객 관계를 구축하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 기업이 연구에 AI와 머신 러닝을 사용하여 얻는 데이터는 브랜드의 신뢰성을 강화할 수 있다.
또한 이러한 기술이 연구 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지에 초점을 맞춤으로써 디지털 마케터는 약물 개발을 이해하고 환자와 바이오 제약 리더 간의 장벽을 제거할 수 있는 기회를 갖게 된다는 설명이다.
바이오 제약 영역에서 AI와 ML을 구현하는 것은 이제 시작 단계다. 전문가들은 이러한 기술이 두 산업에 더 침투함에 따라 과학자, 제조업체 및 커뮤니케이터 모두의 접근 방식을 변화시키고 기회를 열어주게 될 것이라고 평가하고 있다.
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