Peter Attia MD - AI and Longevity: Hypothesizing What Lies Ahead | Mike Israetel
AI가 약물 개발의 초기 단계에서 분자 식별을 통해 효율성을 높일 수 있다는 논의가 이루어졌다. 현재는 시행착오와 힘든 과정이지만, AI는 이를 개선할 수 있다. AI는 초기 단계에서 강력한 후보 약물을 제시할 수 있으며, 이는 임상 시험의 시간을 단축시킬 수 있다. 그러나 규제 문제로 인해 실제 시장 출시까지는 여전히 시간이 걸릴 것이다. AI의 발전은 약물 개발의 초기 단계를 혁신적으로 변화시킬 수 있지만, 최종 단계에서는 여전히 시간이 필요하다. AI가 제시하는 후보 약물은 기존의 점진적 발전을 넘어서는 혁신적인 결과를 가져올 수 있다.
Key Points:
- AI는 약물 개발 초기 단계에서 분자 식별을 통해 효율성을 높일 수 있다.
- 규제 문제로 인해 약물의 시장 출시까지는 시간이 걸릴 수 있다.
- AI는 강력한 후보 약물을 제시하여 임상 시험 시간을 단축시킬 수 있다.
- AI의 발전은 약물 개발의 초기 단계를 혁신적으로 변화시킬 수 있다.
- 최종 단계에서는 여전히 시간이 필요하지만, AI는 혁신적인 결과를 가져올 수 있다.
Details:
1. 후회 없는 삶의 선택 🌟
- 10년 후, 나는 60대 초반에 있고 누군가가 와서 '당신이 했던 모든 일은 불필요했다'라고 말하더라도, 나는 후회하지 않을 것이라고 생각한다.
- 예를 들어, 치토스를 먹고 마가리타를 마시며 하루 종일 지낼 수도 있었지만, 내가 했던 일들에 대해 후회하지 않는다.
- 심지어 누군가가 나를 20대로 되돌릴 수 있는 약을 준다고 해도, 나는 내가 했던 선택에 만족한다.
2. 미래 약물 개발의 규제 장애 🚧
- 미래의 약물 개발에서 가장 큰 장애물은 규제적 성격에 있다. 새로운 약물이 시장에 출시되기까지의 시간은 규제적 장애물로 인해 상당히 연장될 수 있다. 예를 들어, FDA 승인 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요되며, 이는 종종 5년에서 10년의 지연을 초래할 수 있다.
- 특정 사례로, 최근 혁신적인 암 치료제가 FDA의 여러 단계 승인 절차로 인해 출시 시기를 놓쳤고, 이는 환자들이 새로운 치료 옵션에 접근하는 데 장벽이 되었다.
- 규제 환경의 복잡성은 약물 개발의 모든 단계에 영향을 미치며, 연구 개발(R&D) 비용을 증가시키고 투자 회수 기간을 연장시킨다. 따라서, 규제 절차의 효율성을 개선하고, 약물 개발 속도를 향상시키는 방안이 필요하다.
3. AI의 혁신적 역할 🤖💊
- AI는 약물 후보 물질을 식별하는 초기 단계에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있다.
- AI는 시행착오와 강제적인 접근 방식을 혁신적으로 개선하며, 분자 식별 과정에서 특히 효율적이다.
- AI의 도입으로 임상 시험에서 뛰어난 기록을 세우는 약물 개발이 가능해졌다.
- 실제 사례로, AI 기반 분석 도구를 사용해 전통적인 방법 대비 50% 빠르게 약물 후보군을 식별한 사례가 있다.
- AI는 또한 데이터 분석을 통해 부작용을 최소화하고 약물 효능을 극대화하는 데 기여한다.
4. AI와 임상 시험의 단계 🌐
- AI는 임상 시험의 1단계에서 데이터 분석을 통해 잠재적인 약물 후보를 신속하게 식별합니다. 이를 통해 약물의 안전성을 초기부터 철저히 평가할 수 있습니다.
- 임상 시험의 2단계에서는 AI가 환자의 반응 데이터를 실시간으로 분석하여 약물의 효능을 빠르게 검증합니다. 이는 피험자 수를 최적화하고 비용을 절감할 수 있게 합니다.
- 3단계에서는 AI가 대규모 데이터 세트를 처리하여 다양한 환자 그룹에서의 약물 효과를 평가합니다. 이로 인해 시장 출시 전 약물의 성공 가능성을 높입니다.
- AI의 도움으로 각 단계가 가속화되어 전체 개발 주기가 단축되며, 여러 신약이 동시에 시장에 출시될 수 있습니다.
5. AI와 약물 개발의 철학적 논쟁 📚
- AI가 충분히 강력하다면, 약물 개발에서 처음부터 강력한 후보 물질을 제시할 수 있다. 이는 신약 개발의 초기 단계에서 AI의 역할을 강조하는 부분으로, AI가 초기 후보 물질을 제안함으로써 개발 시간을 단축할 수 있다.
- 세미글루타이드가 리라글루타이드보다 더 나은 것을 직접 경험해야만 다음 단계로 넘어갈 수 있었다는 논의가 있었다. 이는 실질적인 임상 경험이 여전히 중요하다는 점을 시사한다.
- 현재 파이프라인을 살펴보면 GLP와 GIP의 조합이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 이는 AI가 조합 요법의 효과를 예측하고 제안하는 데 도움을 줄 수 있음을 보여준다.
- 시뮬레이션을 통해 얼마나 많은 것을 알아낼 수 있을지에 대한 의문이 제기되었다. 이는 AI 시뮬레이션의 한계와 잠재력을 동시에 고려해야 함을 시사한다.