CPHI 프랑크푸르트에서 찾은 제약 산업의 미래: AI, 공급망, 인재 양성에 대한 10가지 핵심 질문¶
원제목: Building Resilience in Pharma: Our Top 10 Questions from CPHI Frankfurt
핵심 요약
- AI 도입의 주요 장애물은 기술 및 조직적 요인이며, 데이터 품질 관리가 중요함을 시사함.
- 제약 공급망의 지역화 및 디지털 전환은 효율성 증대와 외부 충격 대응에 필수적임을 강조함.
- AI를 활용한 '실험실 루프' 구축과 자동화는 신약 개발 R&D 속도를 가속화할 잠재력이 큼을 보여줌.
상세 내용¶
CPHI 프랑크푸르트 컨퍼런스에서 진행된 심층 인터뷰를 통해 제약 산업의 회복탄력성 구축을 위한 핵심 전략이 드러났습니다. 이번 컨퍼런스에서는 특히 디지털 전환, 데이터 무결성 프로토콜, 그리고 지역화된 공급망 전략이 신약 개발 및 제조 효율성을 최적화하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 전망되었습니다. 제약 기술 전문 매체인 Pharmaceutical Technology® Group은 12명 이상의 주요 오피니언 리더들과의 대화를 통해, 제약 산업이 직면한 도전 과제와 미래 방향에 대한 깊이 있는 통찰을 얻었습니다.
AI의 제약 산업 도입 장벽에 대한 질문에는, Aizon의 Toni Manzano 박사가 기술적 복잡성과 조직 문화의 저항을 주요 원인으로 지적했습니다. NVIDIA의 Eva-Maria Hempe는 데이터의 질과 양, 그리고 AI 모델의 지속적인 업데이트 및 규제 준수 문제를 해결하는 것이 시급하다고 언급했습니다. 이는 AI가 의약품의 품질, 안전성, 효율성에 미치는 영향을 철저히 평가하고, 이에 기반한 위험 평가 접근 방식이 규제 가이드라인의 핵심이 될 것임을 시사합니다.
공급망 측면에서는, Bora Pharmaceuticals의 J.D. Mowery 회장이 관세 상승, 지정학적 충격, 글로벌 공급망 불안정 등에 대비하기 위한 지역화 전략의 중요성을 강조했습니다. 이는 단순히 비용 절감을 넘어, 예측 불가능한 외부 환경 변화 속에서 안정적인 의약품 생산 및 공급을 보장하기 위한 필수적인 조치로 분석됩니다. 또한, 새로운 부형제의 신속한 도입과 안전성 및 효능 보장 사이의 균형을 맞추는 과제도 제기되었으며, gChem의 Nigel Langley는 이러한 복잡한 과정을 관리하는 데 있어 기술적, 규제적 장벽이 여전히 존재함을 지적했습니다.
디지털화 가속화로 인한 기술 격차 해소를 위해서는, Manzano 박사는 최고 데이터 책임자(CDO)와 같은 전담 인력의 배치 및 디지털 솔루션에 능숙한 기술 인력의 조직 내 통합을 통해 전반적인 기술 역량을 강화해야 한다고 조언했습니다. 이는 단순히 새로운 기술을 도입하는 것을 넘어, 이를 효과적으로 활용하고 관리할 수 있는 인적 자원 개발의 중요성을 부각시킵니다.
AI가 R&D 워크플로우를 어떻게 연결하고 적응적으로 만들 수 있는지에 대한 질문에, Hempe는 '실험실 루프(lab in the loop)' 구축을 통한 자동화가 핵심 기회가 될 것이라고 답했습니다. 습식 실험 과정을 자동화하여 고품질 데이터를 생성하고, 이를 AI 모델에 공급함으로써 최적의 다음 실험을 예측하여 R&D 과정을 가속화할 수 있다는 것입니다. Zymvol Biomodeling의 Marina Cañellas 박사는 효소 공학이 지속 가능하고 효율적인 공정을 가능하게 하는 방안에 대해 설명했으며, RNAnalytics의 Viktoria Enkmann은 개인 맞춤형 의학 시대에 개발 병목 현상이 미치는 영향과 기존 품질 관리 프로세스의 한계를 지적했습니다. 마지막으로 Lonza Capsugel의 Frank Romanski 박사는 환자 순응도 향상을 이유로 경구 약물 전달 시스템의 재등장을 이끄는 주요 동인을 설명하며, 복잡한 약물 전달 방식의 미래에 대한 흥미로운 전망을 제시했습니다.
편집자 노트¶
이번 CPHI 프랑크푸르트 컨퍼런스에서 나온 주요 질문과 답변들은 제약 산업이 현재 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 단적으로 보여줍니다. 특히 AI 기술이 신약 개발의 효율성을 높이고, 공급망의 안정성을 강화하며, 인재 양성의 중요성을 부각시키고 있다는 점은 주목할 만합니다. 과거에는 신약 개발이라고 하면 단순히 연구실에서의 실험과 임상 시험에 집중했지만, 이제는 AI와 같은 첨단 기술을 활용하여 데이터 기반의 예측 모델을 구축하고, 공급망의 유연성을 확보하며, 변화하는 기술 환경에 맞는 인력을 양성하는 것이 경쟁력의 핵심이 되고 있습니다.
일반 독자들에게는 이러한 변화가 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 결국 이는 우리가 더 안전하고 효과적인 신약을 더 빠르고 합리적인 가격으로 만날 수 있게 될 가능성을 높이는 과정입니다. AI 기반의 신약 개발은 과거 수십 년이 걸리던 과정을 획기적으로 단축시킬 수 있으며, 이는 희귀 질환이나 난치병 치료제 개발에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 공급망의 안정화는 특정 질병의 유행 시기에도 의약품 부족 사태를 막는 데 기여할 것입니다. 결국 제약 산업의 이러한 노력은 우리 모두의 건강과 삶의 질 향상으로 이어질 것입니다.