왜 인공지능인가?

선진국들이 AI를 활용한 신약개발에 나서는 이유는 신약개발에 소요되는 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있기 때문이다.

신약개발 과정을 보면 통상 5천~1만개에 달하는 후보물질을 대상으로 문헌탐색하고, 이전에 독성이 발견돼 개발이 중단된 적은 없는지, 특허관계를 확인하는 과정에서 많은 시간이 소요된다.

또한 인력으로 검색해야 했기 때문에 전수조사했다는 확신을 할 수 없어 의사결정에 어려움이 있었는데, 이 단계에서 인공지능을 활용해 전수조사를 하게 되면 인력과 시간 낭비는 물론 불확실성에 대한 리스크를 줄일 수 있다.

특히 AI에 화합물구조의 작용기전과 특성을 학습시키게 되면 화합물의 예측되는 모든 특성과 생체기능이 도출되고 리셉터와 후보물질 사이의 결합력을 예측할 수 있어 최적의 화합물 합성에 효율적이다.

임상단계에서도 능력을 발휘한다. 기존 임상시에는 대상자 모집 후 적합여부검증에 상당한 시간이 소요됐지만 보건의료 빅데이터가 입력된 AI를 활용하면 해당 치료제에 가장 많은 효과를 볼 수 있는 환자군을 추출해내 임상시험 실패율이 낮아진다.

                           ‘AI활용’ 외국은 어떻게 하고 있나?

이같은 매력에 매료된 주요 국가들은 AI를 신약개발의 도구로 활용하고 있다.

일본은 이미 다케다제약과 NEC 등 50여개의 제약·IT 기업들과 이화학연구소, 교토대 등 산학연이 뭉쳐 신약개발을 위한 인공지능(AI) 공동 개발에 착수했다. 100여명의 전문가들이 모여 신약개발에 특화된 인공지능 프로그램을 개발한다는 계획이다.

특히 일본 정부는 자국 제약기업의 역량 강화를 위해 2017년 25억엔(약 270억원)의 예산을 책정했으며, 최종 지원 규모는 100억엔(약 1,030억원)에 달할 전망이다.

미국의 IBM과 뉴욕게놈센터는 슈퍼컴퓨터 왓슨의 인공지능을 이용해 암 게놈 연구를 공동으로 수행하고 있다. IBM 왓슨의 인공지능을 이용해 암 환자 200명의 종양으로부터 DNA와 RNA의 서열 및 임상 데이터를 분석한 뒤, 환자의 암 유발 변이에 초점을 맞춘 최적의 타겟 치료제를 도출해내는 식이다.

미국의 다국적 제약기업 화이자는 면역과 종양학 부문의 신약개발을 위해 IBM사의 AI '왓슨'을 활용하고 있다. 얀센은 지난해 영국 인공지능 기업 베네볼런트와 라이선스 계약을 체결, AI를 적용한 임상 단계 후보물질 평가와 난치성 질환치료제 개발에 나서고 있다. 이스라엘 제약기업 테바는 IBM과 업무협약을 체결, 호흡기와 중주신경계·만성질환 약물 복용 데이터와 부작용 사례를 분석, 추가 적응증을 확보해 신약개발에 활용할 예정이다.

                               한국은 어떻게 준비하고 있나?

국내 제약산업계는 한국제약바이오협회를 중심으로 AI를 신약개발에 접목시키려는 노력이 진행되고 있다. 협회는 가칭 ‘AI 신약개발지원센터’를 연내 설립하는 방안을 검토중이다. AI 민간 전문가들로 구성된 네트워크를 결성해 AI를 신약개발에 활용한다는 복안이다. 이를 위해 최근 국내 제약기업들을 대상으로 AI 활용방안에 대한 수요조사에 나섰으며, 중간 점검 결과 상당수의 제약기업들이 신약개발을 위해 AI를 활용할 필요가 있다는 의견을 제기한 것으로 파악됐다.

수요조사와 관련해 제약기업들은 신규 후보물질 발굴, 전임상·임상 결과 예측, 부작용 이슈 해결, 바이오마커 검색, 국가별 임상 타당성 및 허가 전략 수립, 신속한 바이오베터 개발 등을 AI의 사용목적으로 꼽았다.

또 필요한 기능으로 화합물 라이브러리 분석, 분자모델링, 질환 동물 모델 및 임상환자 분석, 대사·독성 예측, 미충족 의료수요에 대한 흐름 분석, 독성 예측, 질환과 유전자 등을 지목했다.

이처럼 다수의 제약기업들이 AI 활용에 긍정적 의사를 표시하고 있지만, AI에 대한 비용 부담은 도입을 지연시키는 요인으로 작용할 소지가 크다는 지적이다.

한 제약사 연구개발 담당 임원은 “산업계에서 AI를 활용하려면 비용을 부담해야 하는데 실효성을 담보하려면 고가의 비용을 치러야 하기 때문에 아직 재정적으로 여력이 크지 않은 우리 제약산업계로서는 비용 부담이 가장 큰 걸림돌”이라고 말했다.

또  “개별 제약사 차원에서 일일이 AI를 독자적으로 개발하거나 구입하기 어렵기 때문에 정부의 지원이 큰 힘이 될 뿐만아니라 중복투자를 방지하는 효과도 있을 것”이라며 “지금이 AI를 활용한 신약개발을 선도해 나가기 위한 적기로, 민·관 구분없이 적극적인 투자가 이뤄져야 한다”고 강조했다.