2019년도 제약산업 육성 ․ 지원 시행계획(안)
□ (4차산업 동향) 전세계적으로 신약 개발 기간 단축하여 효율성 제고를 위해 인공지능을 활용을 위한 플랫폼 도입이 증가 추세
ㅇ 전통적인 신약 탐색 과정시 통상 약물 후보물질을 찾을 때까지 평균적으로 10∼15년, 비용적으로 전체 신약개발비의 25∼35%를 차지
- 일반적으로 신약발매까지 29억달러 소요, 임상시험 성공률은 11.8%에 그쳤으나, 후보물질 발굴, 임상연구 등에 인공지능을 활용함으로써 R&D 비용·후보물질 탐색기간 절감으로 선진국에서는 적극 활용 중
자료 : Tufts CSDD, 2016
(미국·영국) 민간 제약회사가 AI(인공지능) 업체와의 협업을 통한 신약후보물질 개발 집중
화이자-IBM 왓슨(Watson for Drug Discovery)의 면역항암제 개발, GSK·사노피엑스사이엔티아와 신약 개발, 머크-아톰와이즈와 신경질환 치료제 공동 개발 등
(일본) 정부주도로 제약회사와 IT기업, 대학병원, 이화학연구소 등 산·학·연·관 협력으로 신약개발을 위한 AI(인공지능) 공동개발 착수(2017년)(문부과학성 예산 총 100억엔)
□ (해외 정책 동향) 바이오의약품 규제 개선 및 연구개발 확대 등 다양한 정책적 지원 체계를 마련하여 제약산업 경쟁력 강화 추진 중
ㅇ (미국) 바이오시밀러·유전자치료제의 신속허가 및 교체처방 등을 포함한 정책을 발표(2018.7월) 함으로써 바이오의약품의 경쟁과 혁신 촉진을 위한 규제
완화정책 시도
(바이오시밀러) Biosimilar Action Plan(BAP, 2018.7)
(유전자치료제) 연구개발 및 제조에 관한 지침 업데이트 발표(2018.7)
- 인공지능 연구개발을 위한 투자가 2015년 이후 40%이상 증가했으며, 트럼프 정부는 AI 관련 연구개발 자금지원, 머신러닝 등에 우선 투자
제약바이오산업 육성을 위해 올해 4,779억 원 투입한다!
2015년 이후 몇 퍼센트 이상을 투자해 인공지능의 연구발명 했지
40%