신약개발은 많은 투자비와 시간이 필요하면서도 성공률이 낮아 위험성이 높은 분야로, 국내 제약 기업의 투자 역량과 인력이 부족하여 민간 R&D 투자만으로는 한계가 있다. 현재 바이오 분야 중 신약 분야에 가장 많은 정부 R&D 예산이 투입되고 있으나, 특정 단계가 아닌 신약 개발 단계 전주기에 걸쳐 지원하고 있기 때문에 투입 예산을 효율적으로 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 투자 현황에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 정부 R&D 사업 중 신약개발 과제를 대상으로 신약개발 단계, 의약품 종류, 대상 질환을 기준으로 정부 R&D 투자 현황을 분석하고자 한다. 이는 향후 신약 분야의 경제적 성과 창출을 위한 정부의 투자 방향과 전략 수립에 활용 가능할 것이다.
우리나라 기업이나 정부가 신약개발에 관심을 가진 것은 불과 10여년밖에 안되지만 국내 최초로 신약 1호가 SK제약과 SK케미칼에 의해 탄생되었다. 우리나라 신약개발 현황을 보면 임상단계가 1백40여건, 개량신약개발이 1백30여건, 임상1상 이상이 20여건 이지만 연구개발 환경에서 많은 문제점을 안고 있다. 신약개발을 가속화하기 위해선 기초연구에 보다 많은 투자가 필요하며 산ㆍ학ㆍ연의 협동연구체제 구축이 시급하다.
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 분야의 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 RAM(Range Adjusted Measure) 모형을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성을 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석 모형 중 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법을 활용해서 범부처전기신약개발사업을 중심으로 신약개발 분야의 국가연구개발사업들에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점들을 논의하였다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.
지금까지 신약개발 자체를 다루는 연구는 매우 많이 이루어져 왔으며 약리학이라는 독자적인 분야를 이루고 있다. 반면 이를 둘러싸고 발생될 수 있는 규범적인 문제에 대해 본격적으로 다룬 논문이 다른 나라에 비해 상대적으로 국내에서 찾아보기 어렵다. 의료 윤리 맥락에서 신약개발의 규범적인 문제를 다루는 논문이 발견될 뿐이다. 본 논문은 신약개발의 법적쟁점을 다룬다. 기존에 생명윤리 영역에서 다루어 왔던 지점에 그치지 않고 신약개발의 전 영역을 아우르며 발생할 수 있는 법적인 문제를 하나하나 분석해 본다. 다만 이러한 방법은 자칫하면 일반적인 법제 소개에 그쳐 현실적인 효용이 적을 수도 있다. 따라서 요즘 가장 크게 문제가 되고 있는 신종 코로나바이러스 감염증 백신과 관련된 내용을 통해 법적으로 문제되었고 앞으로 문제가 될 수 있는 지점을 중심으로 살펴보겠다. ① 우선 신약개발의 단계를 소개하며, 최근 문제되고 있는 신종 코로나바이러스 감염증에 대비하기 위한 백신 개발 단계를 살펴본다. ② 다음으로 신약 개발의 단계에서 특히 문제되는 법적 쟁점을 소개하며, 신종 코로나바이러스 감염증에 대처하기 위한 백신 개발 단계에서 문제되어 왔고 앞으로 쟁점이 될 수 있는 부분을 검토한다. 이를 통해 신약개발 과정에서 제기되는 법적쟁점이 지니는 규범적인 함의를 모색한다.
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위 간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 영역조절모형(Range Adjusted Measure: RAM)을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성으로 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석의 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 범부처전주 기신약개발사업을 중심으로 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점을 논의하였다.
일반적인 신약 개발 방법으로는 천연물로부터 선도화합물이 발견되었을 때 의약화학자들은 그 물질의 화학구조식 중에서 약리 작용에 필수 요건이 되는 구조 요소를 규정하고, 체계적인 분자변형을 통하여 약리 작용의 최적화 작업을 추진한다. 그러나 분자 내에 여러 가지 치환기를 도입할 수 있는 경우 수많은 유도체가 합성 가능하며, 실제로 이와 같은 많은 수의 유도체를 합성한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 통계적으로 하나의 신약 개발에 드는 시간과 경비는 약 10년 이상의 기간과 3,000 억원 이상의 경비가 소요된다. 따라서 시간과 경비를 줄이는 노력의 하나로 실험분야에서는 조합 화학합성 (Combinatorial Chemical Synthesis, CCS) 기술인 새로운 개념의 고효율 합성 기술이나 이를 대량 검색할 수 있는 초고속 활성 검색법 (High Through-put Screening, HTS) 기술이 1990년대 초에 본격적으로 각광 받게되었고, 정보관리 시스템을 통한 library 구축, 컴퓨터를 이용한 구조-활성 관계 및 분자 설계 기법이 급속히 발전하게 되었다. 따라서 기존의 random screening에 의한 신약개발 방법으로부터 탈피하여 새로운 차원의 신의약 개발 방법의 필요성이 절실히 요구되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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