FDA, AI로 신약 승인 속도 높인다...마카리 국장 `6월까지 전면도입` 선언

마틴 A. 마카리 미국 식품의약국(FDA) 국장이 과학 심사관들을 위한 새로운 생성형 AI 시범사업 완료에 따라 6월 30일까지 모든 FDA 센터에 AI를 전면 도입하는 공격적인 일정을 발표했다.

마카리 국장은 모든 FDA 센터에 즉각적인 도입을 지시했으며, 6월 말까지 완전한 통합을 목표로 하고 있다. 6월 30일 이후에도 각 센터의 진화하는 요구사항에 맞춰 활용 사례를 확대하고 기능을 개선하는 작업이 계속될 예정이다.

해당 시점까지 모든 센터는 FDA 내부 데이터 플랫폼과 통합된 공통의 안전한 생성형 AI 시스템을 운영하게 된다.

마카리 국장은 화요일 AHA 연례 회원 회의에서 신약 승인 과정 단축의 필요성과 인공지능 활용 등에 대해 언급했다.

그는 "FDA는 이제 전에 없던 큰 질문들을 던져야 한다"며 "왜 새로운 약이 시장에 나오는 데 10년 이상이 걸리는가? 왜 우리는 AI 등으로 현대화되지 않았는가?"라고 말했다.

마카리 국장은 또한 AI가 당뇨병과 특정 암 치료제 승인을 도울 수 있다는 점에 대해 낙관적인 입장을 보였다.

수요일 한 언론 보도에 따르면, 마이크로소프트가 지원하는 OpenAI는 FDA 관계자들과 만나 AI를 활용한 신약 평가 가속화에 대해 논의했다.

마카리 국장은 OpenAI의 프로젝트 참여 여부를 언급하지 않았지만, 소식통들에 따르면 OpenAI의 소규모 팀이 최근 몇 주간 FDA와 일론 머스크의 정부효율화부서(DOGE) 관계자 2명과 수차례 만남을 가졌다.

이들은 미국의 일반의약품과 전문의약품을 규제하는 FDA 의약품평가연구센터(CDER)와 관련된 것으로 보이는 'cderGPT'와 'Research GPT' 프로젝트에 대해 논의했다. FDA의 신임 AI 책임자인 제레미 월시가 이 논의를 주도했으나, 아직 계약은 확정되지 않았다.

2024년 5월 맥킨지 글로벌 연구소 보고서에 따르면, AI 기술은 화합물 식별, 개발, 승인 과정을 가속화하여 제약 산업에 연간 600억-1100억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다.

2024년 5월, 알파벳의 구글 딥마인드 연구진은 새로운 AI 모델인 알파폴드 3를 개발했다.

알파폴드 3는 단백질, DNA, RNA, 그리고 약물로 기능할 수 있는 소분자를 포함한 생물학적 분자의 구조와 상호작용을 예측할 수 있다.

구글 딥마인드는 알파폴드 서버를 통해 이 모델을 비상업적 용도로 제공할 예정이다.