[메디게이트뉴스 서민지 기자] 최근 SK케미칼, 중외제약 등 많은 제약기업들이 인공지능(AI) 스타트업과 손을 잡고 AI 신약개발에 나서고 있지만 아직까지는 뚜렷한 성과를 내지 못하고 있는 실정이다.

이는 제약사와 인공지능기업 간의 이질성으로 인한 이해 부족, 데이터 미흡 등 다양한 원인이 있는 만큼, AI신약개발지원센터는 '신약개발의 디지털 전환은 필수'라는 목표 하에 상호 이해와 소통 역량을 강화하고 전문인력과 데이터 양과 질을 확대하는 지원에 나설 방침이다.

한국제약바이오협회 김우연 AI신약개발지원센터장은 30일 'AI 신약개발, 제약강국 도약의 새로운 패러다임'을 주제로 취임 기자간담회를 열고, 이 같은 역점 추진사업과 계획을 구체적으로 소개했다.

협회 내 AI신약개발지원센터는 AI신약개발이라는 개념이 생소했던 지난 2018년 설립, 이동호 초대 센터장·김화종 센터장을 거치면서 교육과 홍보 기반을 다졌고 AI 신약개발 기술 보급과 경쟁력 강화를 위해 김우연 前 한국과학기술원(카이스트·KAIST) 화학과 교수가 자리했다.

김우연 신임 센터장은 AI 신약개발 플랫폼 기업 히츠(HITS)의 공동 창업자이면서 제약바이오기업들과 AI 신약개발 심화교육 프로젝트를 다년간 진행해온 이력이 있으며, ▲AI 기반 빅데이터 이용 독성예측시스템 개발(식품의약품안전처) ▲AI와 양자화학을 통한 화학반응 예측(과학기술정보통신부) 등 정부 과제도 주도했다.

AI 신약개발 미성숙단계, 기술혁신 촉진 위한 '로드맵' 제시·'데이터' 확보부터 시작

김 센터장은 "AI신약개발은 미성숙단계"라며 "현재 신약개발 AI 스타트업은 38개에 이르고 제약사 30여곳이 자체 개발이나 AI스타트업과의 협업을 통해 AI 신약개발을 추진 중이지만, 시행착오를 겪거나 아직까지 활용단계로는 나아가지 못하고 있다"고 진단했다.

김 센터장은 "AI 활용시 신약개발 주기를 15년에서 7년으로 단축하고 R&D 비용 역시 획기적으로 감축할 수 있는 만큼, 센터가 나서 타겟발굴, 후보물질 설계, 합성, 검증과정을 넘어 전임상, 임상 등 신약개발 단계마다 적용할 AI기술을 개발하고 인공지능기술과 신약개발기술의 협업 비즈니스를 촉진하는 데 역량을 집중할 계획"이라고 밝혔다.

최근 알파폴드2의 등장과 인공지능 단백질 설계 기술을 통한 항체 신약 개발 등 인공지능 활용 범위가 확대되고 있으며, 실제 미국에서는 AI로 추천한 코로나19 약물재창출 후보물질이 임상시험을 거쳐 긴급사용 승인을 받았고 영국에서는 AI로 디자인한 신약후보물질이 임상시험에 들어갔다. 우리나라는 AI기술 수준은 상당하지만 제약기업과 AI기업 간의 협업 부족 등으로 아직까지 AI 신약개발 시장의 발전속도가 더딘 실정이다.

이에 지난 4년간 센터는 교육과 연구 등 내실을 다지는 시기였다면, 앞으로 센터는 AI의 실질적인 활용과 보급, 범위 확대에 나서는 데 주력하겠다는 방침이다.

김 센터장은 "빅데이터와 인공지능을 활용한 신약개발기술은 아직 글로벌 선두주자와 비교해 그 격차가 크지 않다. 제약기업의 신약개발 능력과 IT기업의 AI기술을 잘 접목시키면 충분히 승산이 있다"면서 "기술혁신을 촉진하기 위해 '로드맵' 제시가 중요하기 때문에 자문위원의 도움을 받아 AI 신약개발 백서를 발간하겠다"고 밝혔다.

AI 신약개발 가속화 측면에서 인력과 기술 못지않게 데이터가 중요한만큼, 성능 향상과 정확도 제고에 결정적 영향을 미치는 데이터 확보에도 힘을 쏟을 계획이다.

공공기관의 빅데이터, 데이터 중심병원의 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 정부 차원에서 강구해야 할 때임을 역설하면서, 산·학·연·병을 아우르는 국가 차원의 컨소시엄 구축의 필요성을 강조했다.

김 센터장은 "AI는 데이터로 시작한다. 글로벌 빅파마들도 막대한 자원을 투입해 특정 질병의 빅데이터를 생산하거나 자신들의 데이터를 전문화된 AI기업과 협업해 연구를 진행 중"이라며 "병원·제약사들이 구축한 데이터를 활용하려면 반드시 공개에 따른 보상이 필요한데, 이에 대해 개별 기업의 노력과 투자 뿐 아니라 정부에서도 혁신적 시도에 대한 리스크를 상쇄하는 지원과산·학·연·병을 아우르는 국가차원의 컨소시엄을 구축한다면 국내 AI신약개발 사업도 가속도를 낼 것"이라고 말했다.

제약사-AI스타트업 간 협업 제대로 하려면 적정 AI솔루션 매칭 '필수'
 

또한 센터는 신약 R&D의 큰 흐름은 개방형 혁신과 협업이라고 보고, 올해 하반기 신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼을 출시할 예정이다. 

이는 신약개발자가 AI솔루션을 충분히 이해할 수 있도록 돕는 것으로, IT에 대한 전문지식이 없는 의약화학자들도 웹상에서 손쉽게 활용할 수 있는 것이 특징이다.

유효물질, 선도물질 발굴단계에 적용할 수 있기 때문에 제약기업들이 고가로 구입하는 해외 소프트웨어 도입 비용도 줄일 수 있을 전망이다.

김 센터장은 "신약 R&D의 큰 흐름은 개방형 혁신과 협업이기 때문에 공통점보다 차이점이 많은 두 전문영역의 협업은 필수"라며 "현재 AI솔루션 매칭을 제대로 하지 못해 AI신약개발 협업 속도가 더딘 상황인데, AI 플랫폼을 활용하면 적정 매칭을 통해 성공적인 공동연구를 시행할 수 있을 것"이라고 말했다.

또한 "전문가 자문위원회와 AI 신약개발 협의체를 운영해 인공지능과 신약개발 두 전문영역이 활발하게 소통하고 기술을 교류할 수 있는 장을 제공하겠다"며 "특허와 논문을 통해 입증한 AI기술을 소개하고, 기술에 대한 신약개발 영역의 피드백이 선순환을 이루면 매칭의 정확도가 높아지고 협업사례도 크게 늘어날 것"이라고 밝혔다.

이외에도 제약기업이 빠르게 발전하는 국내외 AI기술 동향과 AI기업 정보를 한 눈에 파악할 수 있도록 오는 5월 웹사이트를 구축·가동하며, 각 기업간 최적의 네트워킹을 꾸리도록 제약기업과 AI스타트업의 소통 확대를 위한 정기 발표회도 시행할 예정이다.

한편 센터는 협업 비즈니스에서 협력 못지 않게 두 분야의 이질성을 극복하는 융합도 중요하다고 판단, '융합형 AI 신약개발 전문가 교육'사업을 보다 강화할 방침이다.

김 센터장은 "AI 신약개발은 다양한 학문과 기술의 융합인만큼, 융합형 전문인력 양성이 필요하다. 센터에서 온라인 교육플랫폼 라이드(LAIDD)를 구축해 3년간 800명의 교육생을 배출했는데, 올해는 이를 더욱 고도화해 타 분야 전문가와 소통하는 능력을 갖춘 다양한 융합형 전문인력을 배출하겠다"면서 "이를 위해 수강생의 배경지식과 목표직무 맞춤형 러닝트랙을 구축하고, 소규모 프로젝트를 수행하는 인턴십도 운영해 상호 이해와 소통역량 강화는 물론 인력 부족 문제도 해소해 나갈 것"이라고 밝혔다.