[소비자경제신문 박은숙 기자] 최근 국내 제약사들이 인공지능(이하 AI)을 활용한 신약개발에 주목하고 있다. 하지만 AI와 신약개발 기술 간에는 여전히 넘어야 할 벽이 많다. 그 벽을 넘기 위해 전문가들은 '기술 융합을 위한 폭넓은 파트너십을 갖추라'고 조언한다.

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터가 지난 7일 '인공지능 활용한 신약개발' 을 주제로 컨퍼런스를 개최했다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 행사다. 이날 컨퍼런스에서는 의약품 분야 AI 솔루션에 특화된 개발사와 학계 연구기관 등에서 AI 기반 신약개발의 동향과 미래를 전망하고, 실제 적용사례를 소개했다.

이날은 학계와 전문가들의 발표가 이어졌다. 그중에서 특히 주목할 만한 강연은 IT헬스케어 전문가의 AI 기반 신약개발 관련 발표였다.

발표자로 나선 SK C&C 헬스케어그룹 남선이 위원은 "AI는 신약 개발의 도구"라는 간단한 정의로 발언을 시작했다. SK C&C 헬스그룹은 인공지능과 클라우드,빅데이터 플랫폼을 기반으로 다양한 디지털 서비스를 제공하는 기업이다. 남 위원은 이곳에서 헬스케어 관련 연구를 꾸준히 진행해왔다.

◇ 인공지능 신약개발, 제약사와 글로벌 IT기업의 공통 과제

그는 발표를 통해 인공지능을 활용한 신약 연구개발 사례를 소했다. 최근 인공지능 기술을 활용해 신약 연구 및 개발 기간을 과거보다 획기적으로 단축시킨 사례가 많다. 특히 해외 제약사에서 이런 경우가 두드러진다. 예를 들어 독일 유명 제약사 머크사는 AI기술로 하루만에 신약 후보물질을 2개나 발굴한 사례가 있었다.

또 다른 사례도 있다. AI 활용 신약 개발 스타트기업 ‘인실리코 메디슨’은 새로운 신약 후보물질을 발굴해 합성하고 검증하기까지 46일이면 충분했다는 사례가 보고됐다. 신약 후보물질 하나를 발굴해 검증하려면 최소 수년간의 노력이 필요했었음을 감안하면 획기적인 변화다.

앞서 언급한 두 사례는, 대형 제약사들이 AI 스타트기업 및 IT 기업 등과의 폭넓은 협업을 통해 엄청난 결과를 보여주는 사례였다. 뿐만 아니라 구글이나 마이크로소프트 같은 거대 공용 플랫폼 기업조차도 신약 개발이라는 곳에 발을 내딛고 있다.

대표적으로 구글에서는 단백질 구조를 예측하는 AI프로그램인 ‘알파폴드’를 개발했다고 발표한 것이다. 신약개발에 있어서, 단백질 구조를 몰라서 어떤 화학물과 잘 매칭되는 화학물을 찾는데 어려움을 해결하고 있다. 세상이 점차 변하고 있다.

이에 남 위원은 “AI는 신약개발의 패러다임을 바뀌는 것이라는 얘기를 정말 많이 들어왔다”며, “신약 R&D와 AI를 접목하면 대용량 데이터를 수집하고 정제화하는 일부터 데이터의 통합 패턴 분석, 성능예측, 새로운 정보 생성, 프로세스 시스템화 등 다양한 일을 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

◇ "IT인프라와 공공 데이터 활용해 효율성 높이자"

남 위원은 이날 발표에서 AI 적용한 3가지 사례를 설명했다. 먼저는 신약개발에 있어 후보물질에 집중했다. 그래서 뉴케미컬 디자인 AI 모델이 개발했다.두 번째는 이 분야에 하루 쏟아지는 논문량 많지만 잘 읽어서 필요한 정보를 찾어내는것이 어려움을 해결하는 시스템을 개발했다. 또 데이터를 통합하고 의미를 부여하는 일을 수작업한것을 우선순위를 선정해 후보 타깃들 보여주고 타깃 간 네트워크를 보여주는 모델을 개발하고 있다.

남 위원은 “실제로 이 모델을 활용하는 단계에 가서 다른 새로운 데이터를 넣어서 이 모델에 대한 결과를 받아보면 처음에는 잘 맞다. 하지만 처음 데이터가 아니고 알고니즘이 또 변화하는 문제 있기때문에 힘들다”며 현실을 설명했다.

남 위원은 또 IT로 이뤄지는 관련 작업들이 정해진 메뉴얼로만 이루어지는 경향이 있다고 지적하면서, 국내 우수한 IT인프라와 공공 데이터를 충분히 활용해 효율성을 높여야 한다고 말했다. 따라서 “미국이나 유럽, 일본 등 관련 선진국 사례처럼, 우리나라도 퍼블릭데이터들을 잘 정리하고 잘 연결해야할 필요가 있다"고 덧붙였다.

시대가 빠르게 변화하고 있다. 기존 매출의 중심인 신약 개발보다 신약 개발 회사가 어떤 신약 파이프라인을 가지고 어떤 식으로 얼마나 혁신적으로 하고 있는지가 중요한 시대가 되고 있다.

남 위원은 “AI는 도구로 인식하고 그 도구를 잘 활용할 수 있게 기술간 융합을 할 수 있는 파트너십이 필요하다”며, “개별 제약사 노력과 더불어 이를 지원하는 국가 공유 인프라 노력이 필요하다”고 거듭 강조했다.