국내에서도 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 첫걸음을 뗄 수 있을까?

  지난 14일 한국제약바이오협회(회장 원희목, 이하 제약바이오협회)는 각 회원사에 '인공지능 신약개발 지원센터(가칭)' 설립을 검토하고 있다고 밝히면서 수요조사를 시행했다.

 제약바이오협회는 "'인공지능을 활용한 신약개발'이라는 글로벌 신약개발 흐름에 선제적으로 대응하고, 국내 제약산업의 혁신적 성장을 도모하고자 센터 설립을 검토하고 있다"고 설명했다.

 수요조사 내용은 센터 설립 추진에 앞서, 센터에 인공지능을 설치(도입)할 경우 신약개발에 활용 의사 여부와 R&D에서의 AI 활용 예상 비율, AI 주 사용 목적, 지불가능한 사용료(연회비) 등이다.

 외국에서는 이미 AI를 신약개발에 접목하려는 노력이 추진되고 있다.

 일본은 다케다제약, 시오노기 제약 등 50개 제약사·IT기업·이화학연구소·교토대 등 산학연관 협력체계 구축을 통해 신약개발 특화 AI 개발에 착수했다. 2020년 실용화 목표로 추진되는 해당 AI는 총 100억엔 투자가 예정돼 있다.

 얀센에서는 영국 인공지능 기업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)와 독점 라이센스 체결하고, AI 기술을 통해 표적선택 효율화, 임상단계 후보물질 평가, 난치성 질환 타겟팅을 진행할 계획이다.

 화이자는 IBM 왓슨(Watson for Drug Discovery)를 활용해 면역항암제 신약개발에 착수해 화이자의 임상자료를 분석하고 객관적인 가설 수립에 나서고 있다.

 머크도 미국의 스타트업기업이 개발한 신약개발 시스템 아톰넷(AtomNet)을 이용해 후보물질탐색(표적 및 리간드 데이터를 학습해 패턴 규명)을 계획하고 있다.

 산텐은 인공지능 신약 탐색 플랫폼인 'DUMA'를 사용한 녹내장 신약 개발을 구상하고 있다.

 제약바이오협회의 '인공지능 신약개발 지원센터(가칭)'는 화이자가 제휴한 IBM 왓슨을 도입 예시로 들었다.
 
 왓슨은 △Entity Explorer △Co-Occurrence Table △Biological Entity Network △Reasoning Analysis △Chemical Search △Post-translational Modification 등 6가지 기능이 있다.

 이들을 통해 시중 공개된 각종 연구논문, 저널, 특허자료, 유전자정보, 의약품정보 등을 분석·학습해 연구자에게 신약 후보물질에 대한 효능 및 부작용 등 정보를 제공한다.

 또 제약사가 보유하고 있는 내부정보도 분석·학습이 가능하다(추가비용 발생, Data Exclusive).

 왓슨의 사용료는 계약기간, 분석·학습하는 정보의 양과 범위에 따라 다른데, 1개 제약사가 2년간 사용할 경우 최소 1~10억까지 들 수 있다.

 여기에 드는 초기예산은 제약바이오협회가 지불하며, 정부 지원에 대해서는 논의 중이다.

 운영비용은 인공지능 사용료를 제약사가 지불하는데, 필요한 경우 정부에서 일부를 지원받을 수 있도록 한다.

 센터운영에 대한 정부지원이 당장 구체화되지 않아 속단하기는 이르지만, 정부에서도 인공지능을 신약개발에 접목시키는 데에는 긍정적인 반응을 확인할 수 있었다.

 지난 12일 제약바이오협회가 발간한 정책보고서(KPBMA Brief, 제16호)에서는 보건복지부 양성일 보건산업정책국장이 기고를 통해 이러한 기대를 담기도 했다.

 양성일 국장은 "2018년부터 시작되는 '제2차 제약산업 육성·지원 5개년 종합계획'이 우리나라 제약시장 플레이어들로 하여금 과감하게 R&D 투자를 늘리고, 글로벌 혁신 신약 개발의 마중물이 돼 주길 바란다"며 "제4차 산업혁명과 AI 등 보건의료 환경변화에 적극적으로 대비해 관련 시장을 선점하고, 산학연 R&D 협력 등 오픈이노베이션을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하려는 노력도 필요하다"고 제언했다.

 또 식품의약품안전처 손문기 처장은 지난 15일 열린 '제9회 서울국제신약포럼'에서 인공지능과 빅데이터를 활용해 환자 특성에 맞춘 진단·치료 제품 의 허가기준과 절차를 마련하고 있다는 점을 피력한 것으로 알려지기도 했다.