바이오텍 개발, AI로 비용·시간 혁신… '비용 효율성' 재정의한다¶
원제목: Leen Kawas on Redefining Capital Efficiency in Biotechnology Development - finchannel
핵심 요약
- 기존 바이오텍 개발 과정의 불필요한 중복 절차를 제거하여 비용 효율성을 높이는 것이 중요함.
- 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 활용하여 신약 개발의 여러 단계에서 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있음.
- 기술 통합은 과학적 엄격성을 해치지 않으면서도 더 빠르고 지속 가능한 바이오텍 사업 구축의 핵심 요소임.
상세 내용¶
전통적인 바이오 의약품 개발은 막대한 개발 비용과 수십 년에 달하는 긴 개발 기간으로 악명이 높았습니다. 표적 발굴부터 임상 시험까지 수억 달러가 소요되며, 이 과정만 해도 수년이 걸리는 것이 일반적입니다. 그러나 업계의 새로운 리더들은 이러한 비싼 현 상태에 도전하며, 혁신이 반드시 높은 가격표를 동반할 필요는 없다고 주장하고 있습니다. 린 카와스(Leen Kawas)와 같은 인물은 바이오텍 분야의 오랜 경험과 벤처 투자자로서의 시각을 바탕으로, 과학적 엄격성을 해치지 않으면서도 자본 효율성을 극적으로 개선할 수 있는 로드맵을 제시합니다. 그녀의 접근 방식은 기존의 관행에 깊이 뿌리내린 수많은 중복을 식별하고 제거하는 데 핵심을 두고 있습니다. 그녀는 "우리 산업에는 많은 중복이 존재합니다. 대부분의 경우 비싸고 자본 집약적인 방식으로 일을 처리하는 습관적인 방법들이 있습니다."라고 지적하며, 이러한 비효율성이 유망한 치료법이 환자에게 도달하는지 여부를 결정하는 실제적인 혁신의 장벽이 된다고 설명합니다. 전통적인 접근 방식은 종종 중복적인 테스트, 불필요한 규제 경로, 그리고 과거 시대에 개발된 유연하지 못한 임상시험 설계를 포함합니다. 많은 기업들이 이러한 관행을 따르는 이유는 최적이기 때문이 아니라 업계 표준이 되었기 때문입니다. 이러한 문제는 개별 기업을 넘어 광범위한 생태계 내의 시스템적인 문제로까지 확장됩니다. 카와스는 기업가들이 '사물에 대한 신선한 시각'을 활용하여 기존 플레이어들이 비효율성을 인지하지 못하는 기회를 포착할 수 있다고 말합니다. 이러한 외부인의 관점은 많은 현재 산업 관행이 수립될 때 이용 가능하지 않았던 현대 기술 능력과 결합될 때 특히 가치가 있습니다. 카와스의 더 효율적인 바이오텍 개발 비전의 핵심에는 기술, 특히 인공지능(AI)과 머신러닝의 전략적 통합이 있습니다. 그녀는 AI를 인간 전문성의 대체재로 보기보다는, 기존 워크플로우를 최적화하고 시간 소모적인 중복을 제거하는 도구로 사용해야 한다고 주장합니다. "우리는 지금 AI와 같은 기술의 도움을 받고 있으며, AI가 임상 개발이나 혁신적인 작업을 수행하도록 하는 것은 물론, 우리가 가진 많은 작업 흐름을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다."라고 그녀는 말합니다. 이 접근 방식은 기술이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 개발 프로세스의 특정 병목 현상을 식별하는 데 중점을 둡니다. AI는 수년간의 수동 연구를 필요로 했던 표적 식별 및 신약 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 임상시험 설계를 최적화하여 기업들이 환자 집단을 보다 효과적으로 식별하고 효능을 입증하는 데 필요한 연구 규모와 기간을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 기술은 상당한 자원을 소모하는 신약 개발의 규제 문서화, 데이터 분석 및 기타 관리 측면을 간소화할 수 있습니다. Propel Bio Partners에서 포트폴리오 회사들과의 작업을 통해 린 카와스는 기술 통합이 개발 기간을 어떻게 변화시킬 수 있는지 직접 목격했습니다. 이러한 도구를 워크플로우에 신중하게 통합하는 회사들은 종종 "", 비교할 수 있거나 더 우수한 결과를 달성하며 운영됩니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 바이오텍 산업이 직면한 고질적인 문제, 즉 막대한 개발 비용과 긴 시간 프레임에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다. 린 카와스라는 인물을 통해, 기존에는 당연시되었던 많은 절차들이 사실은 비효율적이고 불필요한 중복을 포함하고 있음을 지적합니다. 특히 주목할 점은 인공지능(AI)과 머신러닝과 같은 현대 기술을 단순히 신약 개발 자체에 적용하는 것을 넘어, 개발 과정 전반의 효율성을 높이는 도구로 활용하자는 아이디어입니다. 이는 AI가 마치 만능 해결책처럼 묘사되기 쉬운 세태 속에서, 실질적이고 구체적인 워크플로우 개선에 집중하자는 현실적인 접근을 보여줍니다.
이러한 변화는 일반 대중에게도 매우 중요합니다. 개발 비용과 시간이 줄어든다는 것은, 잠재적으로 더 많은 혁신적인 신약들이 더 빠르고 저렴하게 시장에 나올 수 있다는 것을 의미합니다. 난치병으로 고통받는 환자들에게는 희망의 소식이며, 의료 시스템 전체의 부담을 줄이는 데도 기여할 수 있습니다. 과거에는 엄청난 비용 때문에 시도조차 어려웠던 희귀 질환이나 특정 질병에 대한 신약 개발이 더욱 활발해질 가능성도 있습니다. 또한, 이는 미래의 바이오텍 스타트업을 꿈꾸는 젊은 인재들에게도 새로운 영감을 줄 수 있습니다. 과거처럼 거액의 초기 투자 없이는 사업 시작이 불가능하다는 인식에서 벗어나, 기술을 통해 효율성을 극대화하는 새로운 사업 모델을 추구할 수 있게 될 것입니다.