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지능적인 임상시험: 생성형 AI를 활용한 임상 혁신 가속화 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 WEF
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2024-12-10
- 등록일 2024-12-20
- 권호 278
○ WEF는 임상 시험을 통해 실험용 의약품을 개발하는 과정에서의 난점과 생성형 AI가 이러한 임상시험의 개선을 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제시한 백서를 발간함
- 최대 12년의 개발 기간: 비종양 치료제가 임상 개발 단계까지 넘어가기에는 평균 8년이 소요되며, 종양 치료제의 경우 거의 12년이 필요함
- 25억 달러 비용 투자: 새로운 치료제를 시장에 출시하기까지 드는 비용은 25억 달러를 초과하며, 임상 시험은 미국 제약회사 연구예산의 약 40%를 차지함
- 90%의 실패율: 실패 원인 저감을 위한 다양한 전략에도 불구하고 임상 의약품 개발의 성공률은 10~15%에 머물러 있으며, 임상 개발 의약품의 75%가 소외집단의 수요에 적합하지 않아 대체 치료제를 필요로 함
○ 생성형 AI는 임상 시험의 다양한 단계에 영향을 미칠 것으로 예상됨
- high impact: 임상 시험의 디자인과 타당성, 시험 장소 선정의 과정
- medium impact: 임상 운영, 환자 모집과 유지, 규제 검토
- low to medicum impact: 데이터 분석
- 최대 12년의 개발 기간: 비종양 치료제가 임상 개발 단계까지 넘어가기에는 평균 8년이 소요되며, 종양 치료제의 경우 거의 12년이 필요함
- 25억 달러 비용 투자: 새로운 치료제를 시장에 출시하기까지 드는 비용은 25억 달러를 초과하며, 임상 시험은 미국 제약회사 연구예산의 약 40%를 차지함
- 90%의 실패율: 실패 원인 저감을 위한 다양한 전략에도 불구하고 임상 의약품 개발의 성공률은 10~15%에 머물러 있으며, 임상 개발 의약품의 75%가 소외집단의 수요에 적합하지 않아 대체 치료제를 필요로 함
○ 생성형 AI는 임상 시험의 다양한 단계에 영향을 미칠 것으로 예상됨
- high impact: 임상 시험의 디자인과 타당성, 시험 장소 선정의 과정
- medium impact: 임상 운영, 환자 모집과 유지, 규제 검토
- low to medicum impact: 데이터 분석
