생명과학 기관은 이와 관련하여 필수적인 역할을 하고 있으며, 인공지능(AI) 및 기타 첨단 분석 기술을 사용하여 치료법 개발과 보급 경로를 가속화하는데 도움이 될 수 있습니다.
백신 개발에는 무엇이 연관되어 있습니까?
전염병과 함께 오는 긴장감 그 자체는 백신을 개발하기까지의 과정을 빠르게 이끌 수 있습니다. 의료진에게 가능한 빨리 효과적으로 치료할 수 있도록, 연구자, 임상의, 규제 기관 및 제조업체에 이르는 다양한 기관들의 즉각적인 통합 협조가 필요합니다.
이러한 생명과학 관련 기관들이 몰입하여 개발하더라도, 백신이 개발되기까지 엔드투엔드 프로세스는 몇 년 이상 소요될 수 있습니다. 백신이 시장에 출시되는데에는 몇 가지 단계가 있습니다.
- 탐색 : 수천 개의 잠재적 화합물을 통해 백신 후보 목록을 작성하고 면역 반응에 대한 연구
- 임상 전 단계 : 백신 개념 및 설계를 위해, 관련 항원을 식별하기 위한 실험실 분석
- 임상 개발 : 다양한 특성을 가진 테스트 그룹에 대한 백신 스트리밍
- 규제 검토 및 승인 : 백신 안전성 검증 및 보건 규정 준수
- 제조 및 품질 관리 : 대량 유통을 위한 의약품 제조 및 품질 관리
이러한 각 단계는 생산된 백신이 효과적이고 안전한지 확인하고, 부작용에 대한 올바른 이해 및 질병의 위협이 충분히 최소화될 때까지 일관된 기준에 따라 생산될 수 있는지 확인하는데 필수적입니다.
역사적으로 이러한 각 단계에 수반되는 복잡성, 규제, 비용은 새로운 건강 문제에 대한 대응을 어렵게 했습니다. 이제는 AI 관련 기술의 발전으로 치료제를 현장에 투입할 수 있는 과정을 빠르게 가속화할 수 있는 기회가 마련되었습니다.
이 과정에서 인공지능이 어떻게 도움이 될까요?
백신 개발이 하루 아침에 성공하리라고는 기대할 수 없지만, 백신 개발을 제약하는 병목 현상의 일부를 제거하기 위하 조치를 취할 수 있습니다. 데이터 분석 자동화와 ‘발견’의 각 단계에서 일어나는 일의 시각화를 개선하는 것입니다. 이는 비효율성을 해결하고 백신 개발 프로세스를 가속화하고, 운영을 능률화하여 생산량을 향상하는데 도움이 됩니다.
인공지능(AI)이 각 단계에서 수행 가능한 역할은 다음과 같습니다.
탐색/임상 전 단계
의약품 발견의 초기 단계에는 종종 사전 연구와 치료법에 기초하여 백신 후보 약물을 확인하기 위한 선별 과정이 수반됩니다. 연구원들은 인공지능(AI)를 이용해 방대한 디지털 데이터 라이브러리(수천 개의 의약품 화합물 특성 분석 등)를 처리해, 수작업보다 훨씬 더 정확하게 치료제 후보 약물을 확인할 수 있습니다. 인공지능은 복잡한 인간 데이터에 기반한 DNA 염기서열 분석도 이 단계에서 활용될 수 있기 때문에 임상의가 유전자 매칭과 면역 반응에 대한 검사를 실시할 수 있습니다.
임상 개발 및 시험
적합한 화합물이 확인되면 실시간 테스트 프로세스로 이동합니다. 환자의 나이와 이전 병력 등의 요인에 따라 화합물이 다르게 반응합니다. 따라서 이 테스트는 환자에 따라 치료에서 발생할 수 있는 부작용의 한계 사례를 충분히 포괄적으로 다룰 필요가 있습니다.
딥러닝 알고리즘을 트레이닝함으로써, 연구원들은 임상시험 전의 백신 후보 약물들을 환자에게 투여하기 전에 여러 다양한 규모로 시뮬레이션 테스트를 수행할 수 있습니다.
이러한 알고리즘은 개발 속도를 향상시키고 비용 효율적으로 감염병 치료를 위한 항체를 식별하고 시료화하는데 사용 가능합니다. 그런 다음 백신으로 사용 가능한 잠재력이 있는 약물들을 임상(사람에게 투여했을 때의 반응)을 분석하고, 데이터 시각화를 사용하여 신속한 테스트를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 분석이 가능하고, 오류 발생률을 줄일 수 있습니다.
제조 및 품질관리(QA)
백신 관련 규제 승인에 따라, 의약품을 개발하고 많은 병원/의원 네트워크를 통해 배포하는 경쟁이 활발하게 진행되고 있습니다. 이는 생산 능력, 의약품의 품질 및 최적의 포장 솔루션과 같은 요인에 대한 신속한 의사결정을 요구하고, 의약품을 제조하는 제조업체의 제조 운영에 영향을 줍니다.
인공지능(AI)과 센서 기반 기술을 결합한 제조업체는 세분화된 데이터를 활용하여 공급망 효율성을 높일 수 있습니다. 이는 생산 공정에서의 수요-공급을 조절하는데 도움이 되고, 의약품의 유통 과정에서 불량품 발생 위험을 최소화합니다.
필요 시, 신속한 처리 가능
바이러스의 확산은 정부와 보건당국은 물론 임상의와 제조업체에 이르기까지 공중 보건에 관여하는 사람들에게 예상치 못한 도전과제입니다. 정부와 보건당국은 감염 여부를 테스트하기 위한 즉각적인 조취를 취할 수 있고, 제한된 구역에 격리하는 등의 조치를 취할 수 있지만, 빠른 속도로 치료 해야하는 의료진과, 백신을 개발/생산하는 임상의와 제조업체들에게는 새로운 압력으로 작용할 수 있습니다. 백신 개발에서 새로운 효율성을 찾을 수 있다는 것은 확인된 사례를 치료하는데 상당한 차이를 만들 수 있고, 의료 인프라에 대한 압력을 완화하며, 회복률을 높이는데 기여할 수 있습니다.
인공지능(AI) 역량은 백신 개발 관련자들이 이러한 압박 속에서 보다 빠르게 개발을 진행할 수 있도록 돕습니다. 딥러닝과 진보된 데이터 시각화와 같은 기법은 연구원들이 새로운 바이러스에 대한 적절한 치료법을 발견하는데 수반되는 복잡성을 다루기 위해, 기존 연구 논문을 확인할 수 있게 합니다. 인공지능(AI)의 효용성은 생산과 유통까지 확장되는데, 제조업체들은 이 의약품을 불확실성이 큰 상황에서, 빠른 속도로 현장에 투입하는데 큰 역할을 합니다.
인공지능(AI) 의약품 제조의 역할에 대한 보다 자세한 정보는 로크웰 오토메이션 웹사이트 생명과학 페이지를 방문하십시오.
