아스트라제네카, AI 활용해 항암제 개발 가속화

신약 개발 과정에서 전례 없는 규모의 데이터가 생성되면서 아스트라제네카와 같은 주요 제약사들은 분석을 위해 인공지능(AI)에 점점 더 의존하고 있다. 핵심 쟁점은 AI가 기여할 수 있는가에서, 임상 시험 및 치료 과정에서의 의사결정을 향상시키기 위해 연구 및 임상 워크플로우에 얼마나 깊이 통합되어야 하는가로 전환되었다.

이러한 전략적 우선순위는 아스트라제네카가 모델라 AI(Modella AI)를 인수하기로 결정한 핵심 동력이다. 회사는 보스턴에 본사를 둔 이 AI 스타트업을 인수하는 데 합의했으며, 이를 통해 종양학 연구 및 임상 개발 분야에서의 AI 적용을 확대할 계획이다. 거래의 재정적 세부사항은 공개되지 않았다.

아스트라제네카는 AI를 외부 지원 도구로 취급하기보다 모델라의 예측 모델, 데이터셋, 인력을 연구 부서에 직접 통합하고 있다. 이 접근법은 제약사들이 규제 환경이 엄격한 가운데 AI의 개발, 검증, 배포에 대한 통제력을 강화하려는 노력 속에서 협력이 완전한 인수합병으로 진화하는 업계 전반의 추세를 부각시킨다.

신약 연구에서 AI 소유권이 중요해지는 이유

모델라 AI는 생검 이미지를 포함한 병리학 데이터의 계산적 분석과 이러한 결과를 임상 결과와 연계하는 데 특화되어 있다. 해당 기술은 병리학을 보다 정량화하여 연구자들이 유망한 바이오마커를 발견하거나 치료 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있는 패턴을 식별할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

모델라는 공식 성명을 통해 자사의 기초 모델과 AI 에이전트가 아스트라제네카의 종양학 연구개발 프로그램에 통합될 것임을 확인했으며, 특히 임상 개발과 바이오마커 식별에 중점을 둘 것이라고 밝혔다.

아스트라제네카, AI 파트너십을 완전 통합으로 전환한 방법

이번 인수는 아스트라제네카와 모델라 간의 다년간 협업에 따른 결과로, 양사는 제약사 연구 생태계 내에서 AI 도구의 성능을 효과적으로 평가할 수 있었습니다. 아스트라제네카 경영진에 따르면, 이 시험 기간을 통해 영향력을 극대화하기 위해서는 더 깊은 통합이 필요하다는 점이 입증되었습니다.

J.P. 모건 헬스케어 컨퍼런스에서 아라다나 사린 아스트라제네카 최고재무책임자(CFO)는 이번 인수를 첨단 데이터 및 AI 역량을 내재화하기 위한 전략적 조치라고 설명했다.

모델라의 최고 상업 책임자 가비 라이아는 "항암제 개발은 점점 더 복잡해지고, 데이터 집약적이며, 시간에 민감해지고 있다"고 지적하며, 아스트라제네카의 일원이 됨으로써 AI 도구를 글로벌 임상 시험 전반에 걸쳐 대규모로 배포할 수 있게 될 것이라고 덧붙였다.

AI를 활용한 임상시험 의사결정 개선

사린은 이번 인수가 데이터, 모델, 전문가를 단일 조직으로 통합함으로써 아스트라제네카의 정량적 병리학 및 바이오마커 발견 노력을 "가속화"할 것이라고 밝혔다. 과감한 표현이지만 근본 목표는 실용적이다: 연구 데이터를 임상시험 설계와 환자 선정에 영향을 미치는 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 속도를 높이는 것이다.

주요 적용 분야 중 하나는 임상시험 환자 모집 개선이다. 환자-연구 매칭의 정밀도 향상은 시험 성공률을 높이고 지연 또는 실패 연구와 관련된 비용을 절감할 수 있다.

이러한 성과는 알고리즘의 정교함보다는 기존 연구 워크플로우에 원활하게 통합되는 고품질 데이터와 도구에 대한 지속적인 접근성에 더 크게 의존한다.

인재와 도구의 내부화

이번 거래는 대형 제약사들이 AI 인재를 바라보는 방식의 광범위한 변화를 부각시킨다. 전문성을 외부에 위탁하기보다, 기업들은 데이터 과학자와 머신러닝 전문가들을 핵심 R&D 팀에 점점 더 통합하고 있다. 모델라 직원들을 영입함으로써 아스트라제네카는 AI 로드맵에 대한 자율성을 높이고 연구 우선순위가 변화함에 따라 도구를 더 유연하게 조정할 수 있게 되었다.

아스트라제네카는 제약 개발사와 기술 기업 간 협력은 흔해졌지만, 주요 제약사가 AI 기업을 완전히 인수한 것은 이번이 처음이라고 밝혔다.

아스트라제네카, 혼잡한 제약-AI 거래 시장에 합류

동일한 헬스케어 컨퍼런스에서 엔비디아와 일라이 릴리가 엔비디아 최신 하드웨어를 활용한 신규 AI 연구소 설립을 위한 10억 달러 규모의 협력 등 여러 새로운 제휴가 발표됐다.

이러한 협약들은 해당 분야의 AI에 대한 열의가 커지고 있음을 반영하지만, 동시에 서로 다른 전략적 접근법도 드러내고 있다. 파트너십은 신속한 실험을 가능하게 하는 반면, 인수는 내부 역량 구축에 대한 장기적 의지를 나타낸다. 엄격한 규제 감독 하에 운영되는 기업들에게는 이러한 수준의 통제력이 컴퓨팅 파워만큼 중요할 수 있다.

아스트라제네카가 다음으로 내건 베팅

사린은 이전 협력을 "시험 주행"이라고 표현하며, 회사의 궁극적 목표는 모델라의 데이터, 모델, 팀을 내재화하는 것이라고 설명했다. 그녀는 "고도로 표적화된 바이오마커와 그에 따른 고도로 표적화된 치료제 개발을 진전시키는 것"이 목표라고 말했다.

모델라 인수를 넘어 사린은 2026년이 아스트라제네카에게 활발한 한 해가 될 것으로 예상되며, 여러 치료 분야에서 다수의 후기 임상시험 결과가 발표될 것이라고 시사했다. 회사는 또한 2030년까지 연간 매출 800억 달러 달성을 목표로 나아가고 있다.

이러한 야망을 실현하기 위한 인수 성공 여부는 실행력에 달려 있다. AI를 신약 개발에 통합하는 과정은 종종 느리고 비용이 많이 들며 운영상 어려움이 따른다. 그럼에도 아스트라제네카의 움직임은 분명한 신념을 보여준다: 진정한 가치는 AI를 서비스 형태로 아웃소싱하는 데 있지 않고, 신약 발견 및 시험 과정에 근본적으로 내재화하는 데 있다는 것이다.

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