바이오 의약품 시장의 성장과 미래 : 기술, 동향, 전망

바이오 의약품 시장에 대하여

 

바이오 신약이란, 생명공학, 유전공학, 나노공학 등의 첨단 기술을 활용하여 새로운 약물을 개발하는 기술입니다. 바이오 신약은 기존의 화학 약물보다 효과적이고 안전하며, 희귀 질환이나 난치성 질환에도 치료가 가능합니다.

바이오 신약 시장은 코로나19 팬데믹으로 인해 급속히 성장하고 있으며, 2020년에 전 세계 시장 규모가 2천억 달러를 넘었습니다. 이 글에서는 2023년 바이오 신약 시장의 주요 트렌드와 미래 전망에 대해 다루고자 합니다. 

 

mRNA 백신, 그린 백신, 머신 러닝, 오믹스 등 바이오 신약 시장의 핵심 주제들을 소개

◆ mRNA 백신

mRNA 백신은 코로나19 팬데믹으로 인해 급부상한 새로운 유형의 백신입니다. mRNA 백신은 바이러스 유전정보가 담긴 mRNA을 우리 몸에 주입하여 면역계를 활성화시키는 방식입니다.

mRNA 백신은 기존의 백신보다 개발 속도가 빠르고, 생산 비용이 저렴하며, 변이에 대응하기 용이합니다. 화이자와 모더나의 백신이 이에 해당합니다.

화이자와 모더나의 백신은 2020년 말부터 세계 곳곳에서 긴급사용승인을 받아 대규모 접종이 진행되고 있습니다. 화이자와 모더나의 백신은 각각 95%와 94.1%의 높은 효능을 보여주었으며, 안전성도 입증되었습니다.

화이자와 모더나는 2021년까지 각각 13억 도스와 6억 도스 이상의 백신을 공급할 계획이며, 2023년까지 각각 260억 달러와 185억 달러의 매출을 기대할 수 있습니다.

mRNA 백신의 향후 전망은 매우 밝습니다. mRNA 백신은 코로나19 외에도 다른 감염병과 암, 알레르기 등에도 적용될 수 있으며, 이미 여러 연구가 진행되고 있습니다. mRNA 백신은 현재의 팬데믹을 극복하는 데에 끝나지 않고, 바이오 신약 시장의 새로운 패러다임을 열어갈 것으로 예상됩니다.

◆ 그린 백신

그린 백신은 식물 기반의 백신으로, 식물을 형질 전환하여 재조합단백질을 대량으로 생산하는 방식입니다. 그린 백신은 친환경적이고 비용이 저렴하며, 다양한 감염병과 희귀 질환에 대응할 수 있습니다. 캐나다 메디카고와 GSK가 공동 개발한 식물기반 코로나19 그린백신은 세계 최초로 품목 허가를 받았습니다.

메디카고와 GSK의 그린백신은 담배과 식물인 니코티아나 벤타마이아나에 코로나19 바이러스의 스파이크 단백질 유전자를 도입하여, 바이러스와 유사한 입자(VLP)를 생성하는 방식입니다. 이렇게 만들어진 VLP는 바이러스처럼 보이지만, 감염력은 없으며, 면역 반응을 유도할 수 있습니다.

메디카고와 GSK의 그린백신은 3상 임상시험에서 75%의 효능을 보여주었으며, 변이에 대해서도 60% 이상의 효능을 유지했습니다. 메디카고와 GSK는 2021년 말까지 2억 도스 이상의 백신을 공급할 계획이며, 2023년까지 10억 도스 이상의 백신을 생산할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

▶그린 백신의 장점은 다음과 같습니다.

• 기존의 백신보다 생산 속도가 빠르고, 저온 보관이 필요하지 않으며, 안정성이 높습니다.
• 식물을 원료로 사용하기 때문에, 동물 실험을 줄일 수 있으며, 환경 오염도 방지할 수 있습니다.
• 다른 유전자를 쉽게 결합할 수 있기 때문에, 다중 백신이나 개인 맞춤형 백신 개발에도 유리합니다. 그린 백신은 바이오 신약 시장에서 새로운 가능성을 제시하는 기술입니다.

 

◆ 머신 러닝

 

머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 프로그램이 스스로 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하거나 판단하는 기술입니다. 머신 러닝은 신약 개발 과정에서 약물의 새로운 용도 발견, 약물-단백질 상호작용 예측, 약물 효능 발견, 바이오마커 확인, 분자의 생물학적 활성 최적화 등에 활용될 수 있습니다.

▶ 머신 러닝이 신약 개발 과정에서 어떻게 활용되는지 몇 가지 예시를 들어보겠습니다.

• 약물의 새로운 용도 발견: 머신 러닝은 기존에 승인된 약물들의 새로운 용도를 발견하는 데에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 미국의 바이오 기업인 리카버스는 머신 러닝을 활용하여 당뇨병 치료제인 메트포르민이 알츠하이머병에도 효과가 있음을 밝혀냈습니다. 이렇게 하면, 새로운 약물을 개발하는 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
• 약물-단백질 상호작용 예측: 머신 러닝은 약물과 단백질 사이의 상호작용을 예측하는 데에도 유용합니다. 예를 들어, 구글의 딥마인드는 인공신경망 기반의 플랫폼인 알파폴드를 개발하여, 단백질의 3차원 구조를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면, 약물의 표적 단백질을 찾고, 약물의 구조와 효능을 최적화할 수 있습니다.
• 약물 효능 발견: 머신 러닝은 약물의 효능을 발견하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 영국의 바이오 기업인 베네볼렌트 AI는 인공지능 플랫폼인 베네볼렌트플랫폼을 활용하여, 기존에 실패한 약물들의 잠재적인 효능을 재발견할 수 있습니다. 이렇게 하면, 약물 개발의 성공률을 높일 수 있습니다.

▶ 머신 러닝이 신약 개발에 미치는 영향과 효과는 다음과 같습니다.

• 머신 러닝은 신약 개발 과정에서 필요한 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
• 머신 러닝은 신약 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류나 위험을 줄일 수 있습니다.
• 머신 러닝은 신약 개발 과정에서 새로운 아이디어나 가설을 제시할 수 있습니다. 머신 러닝은 바이오 신약 시장에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

 

◆  오믹스

오믹스는 개별 유전자, 단백질, 전사물, 대사물 등의 생물학 분야를 총체적으로 이르는 말로, 인간의 생물학적 기능을 다중 오믹스 형태로 분석하여 질병의 원인 및 특정 생물학적 경로를 예측하고, 표적 약물 개발에 활용할 수 있습니다. 오믹스는 유전체학(genomics), 전사체학(transcriptomics), 단백체학(proteomics), 대사체학(metabolomics) 등의 다양한 분야를 포함합니다.

▶오믹스를 기반으로 한 표적 약물 개발의 원리와 방법은 다음과 같습니다.

• 오믹스 데이터를 수집하고 분석하여, 질병과 관련된 유전자나 단백질, 전사물, 대사물 등을 식별합니다.
• 식별된 유전자나 단백질, 전사물, 대사물 등을 표적으로 하는 약물 후보물질을 스크리닝 하거나 설계합니다.
• 약물 후보물질의 효능과 안전성을 검증하고 최적화합니다.

▶오믹스를 머신 러닝과 결합한 신약후보물질 발굴의 시너지 효과는 다음과 같습니다.

• 오믹스는 머신 러닝에 필요한 대량의 데이터를 제공하고, 머신 러닝은 오믹스 데이터의 복잡성과 다양성을 해결할 수 있습니다.
•  머신 러닝의 정확도와 신뢰도를 높이고, 머신 러닝은 오믹스의 적용 범위와 활용도를 넓힐 수 있습니다.
• 오믹스와 머신 러닝은 서로 혁신적인 관계로, 머신 러닝의 창의성과 효율성을 증대시키고, 머신 러닝은 오믹스의 발전과 진화를 촉진시킬 수 있습니다. 오믹스와 머신 러닝은 바이오 신약 시장에서 강력한 파트너가 될 것으로 예상됩니다.

 

바이오신약의 경제 미래 가능성에 대한 생각의 정리

 

끝으로, 이 글에서는 2023년 바이오 신약 시장의 주요 트렌드와 미래 전망에 대해 다루었습니다. 바이오 신약 시장은 mRNA 백신, 그린 백신, 머신 러닝, 오믹스 등의 첨단 기술들이 주도하는 혁신적인 변화를 겪고 있습니다.

이러한 기술들은 신약 개발의 속도와 효율성을 향상하고, 다양한 질병과 문제에 대응할 수 있는 새로운 해결책을 제공합니다. 바이오 신약 시장은 2023년까지 연평균 10% 이상 성장할 것으로 예상되며, 인류의 건강과 복지에 큰 기여를 할 것입니다.