"제약사.AI신약개발 성공사례 후 도전 선진국 갭 더 커져"

주철휘 부센터장 " 규제 완화하고 신약 개발 필요 데이터 접근케 해야"

기사입력 2019-06-26 06:00     최종수정 2019-06-26 06:19 프린트하기 메일보내기 스크랩하기 목록보기   폰트크게 폰트작게

 

주철휘 박사가 지난 3월 한국제약바이오협회 내 설립된 'AI 신약개발센터' 부센터장으로 취임했다. 한국보건산업진흥원이 투자한 'AI 신약개발 센터'는 걸음마를 막 뗀 수준이다. 임상돌입 성과를 내고 있는 선진국과는 격차가 있다. 때문에 국내 제약바이오기업들이 신속히 인공지능을 활용한 신약개발을 할 수 있도록 도와주는 데 큰 역할을 해야 한다는 부담도 있다.

주철휘 부센터장은 “ 센터는 약을 완성하거나 플랫폼을 완성하는 것이 아니라, 초기멤버를 모아 출범하거나 해외업체와 손을 잡는 등 관심이 있는 제약바이오기업에 모든 지원을 할 수 있도록 하고 돕는 것이 일차 목표로, 전문인력 양성에 중점을 두고 산학연 구심점 역할을 하면서 업계를 독려하고 소통할 것”이라고 말했다.

또 “ 인공지능 시장에서 미국과 중국이 패권경쟁을 벌이고 있는데, 준비하지 않으면 한국이 종속국이 될 수도 있다”며 “ 정부가 규제를 완화하고 신약 개발에 필요한 데이터 접근을 가능하게 해줘야 한다”고 강조했다. 

5월 취임했는데, 제약업계 AI 신약개발에 대해 느낀 점은

- 2017년부터 인공지능 신약개발 플랫폼 신규 개발, 모델 구축 등에 참여한 뒤 5월 1일부로 센터에 왔다. 3월 20일 개소식을 보면서도 부센터장을 할 줄은 몰랐다.

제가 왓슨(프로젝트)을 하면서 느낀 것은 '알파고' 이후 AI가 현실에 적용 가능한 수준으로 발전하고 있다는 점이다. 국내는 아직 이 분야를 전문적으로 공부한 사람이 드물고 시작하는 단계라고 보여진다. (IBM 왓슨 : 인간의 언어(자연어)로 된 질문에 답할 수 있는 인공지능. 체스 슈퍼컴퓨터였던 '딥블루' 후손격 컴퓨터로 금융, 방송, 교육, 쇼핑 등에 사용된다. 의료분야에서는 △암환자의 맞춤형 치료 △암진단 등에 쓰인다)

센터 규모는

 - 현재 박사 4명(약학 등 2명, 빅데이터 전문가 2명), 석사 1명인데, 앞으로 인력을 추가 해야 한다. 5월 1일 정부 과제 이후 현재 8억원 상당 연구기금이 있다.

미국 등 해외와 비교하면 어떤가

 - 미국은 70여개 벤처캐피탈이 바이오벤처를 지원하고 있다. 이들이 바이오업계와 파트너링을 통해 후보물질 발굴부터 전임상까지 15개 분야에서 사례를 하나둘씩 내놓고 있다. 이중 2018년 AI로 개발한 신약 3개가 임상에 돌입했다. 2019~2020년 이 같은 성과가 더욱 늘어날 것으로 보고 있다.

아무리 부정하려고 해도 AI는 이미 대세인데, 우리나라 경우 인공지능 최신 기술을 습득한 이들도 매우 부족하고 진입장벽도 높다. 바이오산업 자체 진입장벽이 높은 탓도 있다. 하지만 인공지능을 신약에 적용하는 전담조직 필요성이 대두돼 센터가 생겼다는 점은 고무적인 일이다.

제약사 경우 기업이다 보니 성공사례가 나올 때까지 기다렸다 뛰어들려는 분위기가 강하다. 문제는 이럴 경우 AI 신약개발이 늦어진다는 것이다. 알파고는 이미 10년 전부터 연구를 시작했는데, 우리는 어찌 보면 이미 5~10년 갭이 벌어졌다는 점을 알아야 한다.

지금 AI 기술은 춘추전국시대로, 국내는 아직 웹 내 정보와 2700만 건의 타깃, 900만 건의 정보 등도 리뷰하지 못한 상황이다.

미국 등 선진국을 따라잡는 것이 가능하겠는가

- 최근 젊은 학도들이 빅데이터와 AI 분야에 관심을 갖고 있다. 이중 한국 현실에 맞는 부분을 추려 힘을 키우고, 제도를 만들고, 데이터화한다면 어느 한 부분은 단기간에 성과를 낼 수 있지 않을까 한다

 AI 분야 경우 우리 나라가 추격을 할 수 있는 기회가 있다. 산학연 전문가와 협력해 인재를 찾고 협력하며 따라갈 수 있는 부분에 도전해보자는 것이 우리 생각이다.

학교에서도 기술을 가진 이들이 등장하고 있어, 그렇게까지 어렵지는 않을 것으로 본다.  내년 쯤 업계 안에 있는 이들이 기술을 습득하고, 이를 적용한다면 따라잡는 것도 가능하지 않을까 생각한다.

애브비 ‘휴미라’가 한해에만 22조원을 버는데 의약품은 ROI(투자자본수익률)가 높다.
한국은 전세계적으로 임상시험이 발달한 국가로, 능력을 가진 이를 끌어들여 제약업계에서 일하게 하면 충분히 가능할 것이라 본다.

AI 신약개발에 선행돼야 한다고 보는 것은

 - 우군을 만들고 데이터를 모을 수 있어야 한다. 인공지능은 데이터 질이 중요하다. 국내 데이터를 활용해야 실제 신약개발에서도 더 좋은 효과를 낼 수 있다.

센터 우선적인 목표는 무엇인가

- 방향성에 대해 많은 고민을 했다. 우리는 약을 완성하거나 플랫폼을 완성하는 것이 아니다. 현재 제약기업에서 초기멤버를 모아 출범하거나 해외 업체와 손을 잡는 등 관심이 있는 곳이 많은데, 이런 곳에 모든 지원을 할 수 있도록 하고 돕는 것이 목표다.

제약산업은 고위험과 고비용 산업인데 AI는 처음 후보물질로부터 임상까지 비용과 시간을 줄이는 것이다. 해외에서는 AI 가능성을 기존 신약 개발 시간과 비용을 10분의 1로 줄이는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 그동안 모은 데이터를 소프트웨어에 적용할 수 있도록 하는 방안을 택했다.

 

구체적 실행방안은

- 일차적으로는 전문인력 양성이 우선이다.

후발주자로 선두를 따라잡기 위해서는 중간 과정을 생략하더라도 가장 잘할 수 있는 최첨단 기술을 훈련시키고 이들이 연구라는 놀이터 안에서 뛰어놀 수 있게 해줘야 한다.

흥미로운 점은 학교에 있는 분들(연구자) 중 화학과 약학 등을 공부하는 이들도 ‘딥러닝’을 공부한다는 것이다. 산학연의 연구를 촉발할 수 있는 구심점이 필요하고,  우리가 이들을 위한 엑셀러레이터를 맡아야 한다.

센터 설립 전 24개 제약사와 TF회의에서 인공지능 분야 전문가를 데려오기는 어렵다고 생각했다. 이에 제약기업 내 생물학 등 연구원을 압축적으로 가르쳐 인공지능 전문가를 확보하고 일을 도모할 수 있는 엑셀러레이터를 생각하고 있다. 하반기 추천받아 추진할 예정이다. 내년에는 이를 조금 더 심층적 과정으로 만들어 제약 인재가 이수 후 현업에 뛰어들 수 있을 정도의 교육을 추진할 것이다.

여기에 올해 하반기 중 '제2회 AI 파마 컨퍼런스'도 진행해 관심을 환기시킬 예정이다.

AI 신약개발에 규제와 정책 지원 문제를 빼놓을 수 없다.

- 규제를 완화해야 시장이 열린다. 미국 경우 희귀질환 AI 신약은 패스트트랙으로 진입한다. 식약처도 능동적으로 대응하고 있다. 생각보다 빨리 진행될 것으로 보인다. 이 같은 규제완화는 데이터를 공부하는 젊은 학도가 제약업계에 들어올 수 있는 하나의 방안도 된다.

센터를 비롯해 오송과 대구 등 첨단복합의료단지 등도 큰 도움이 될 것으로 보인다. 실제 대구는 한국형 AI 플랫폼 구축 지원사업을 진행하고 있고, 센터도 지원할 예정이다.

빅테이터와 AI 분야는 지속적으로 성장하는 시장이며 해가 갈수록 데이터가 쌓인다(가치가 높아진다). 정부가 규제를 완화하고 신약 개발에 필요한 데이터 접근을 가능하게 해줘야 한다. 인공지능 시장에서 미국과 중국이 패권경쟁을 벌이고 있는데, 준비하지 않으면 한국이 이들의 종속국이 될 수도 있다.

블록체인 경우는 정부가 추진 중인 데이터 중심 병원을 기대하고 있다. 데이터 중심 병원 내 환자 동의를 받고 데이터를 받을 수 있는 블록체인 형태 정보가 나올 것으로 기대하고 있다.(블록체인: 네트워크 내 모든 사용자가 거래내역을 분산 저장하는 기술을 지칭. 여기서는 환자 정보를 중첩된 비밀로 만들어 외부 유출시에도 실제 정보 보안을 지킬 수 있도록 함을 가리킴)

AI 신약 개발을 위한 소프트웨어 알고리즘은
 - 깃허브(각 프로그램 처음과 끝 정보를 모두 담고 있는 체계인 ‘깃’이 전세계에서 가장 많이 모여 있는 사이트. 마이크로소프트에서 운영하며 단순한 프로그래밍 언어부터 AI 신약개발에 필요한 데이터를 추리는 프로그램까지 모두 구할 수 있음)에 사용된 오픈소스 프로그램을 활용한다. 가장 빠른 정보 교환이 이뤄지는 곳에서 실제 업계가 최신 방식을 빠르게 활용할 수 있도록 하기 위해서다.

아직 국내에서는 진행되지 않지만 클라우드를 사용해 인공지능과 약학도가 각 소스를 검증하며 신약 개발을 촉진하는 것이 우리가 원하는 모델이다.

신약 개발 관련 프로그램과 알고리즘은 각 오픈소스 프로그램의 리포지토리에서 보유하고 있다. 아직 국내 제약사 경우 딥러닝을 깊이 연구한 곳은 드물다. 이미 상용화된 패키지(프로그램)를 사용하고 있는 곳도 있지만 가격도 비싸고 국내 제약업계가 시도하기 부담스럽기도 하다. 이런 차원에서 오픈소스를 이용할 수 있도록 하고 있다.

(오픈소스 프로그램 : 어떤 제품을 개발하는 과정에 필요한 소스 코드나 설계도를 누구나 접근해서 열람할 수 있도록 공개하는 것이다. 이 경우 프로그램에 문제가 발견되면 누구라도 이를 고칠 수 있고 더 좋은 형태로 개선할 수도 있다. 단 오픈 소스 중 'GPL 라이선스' 표기가 있는 파일은 개인이 프로그램을 수정했을 시 반드시 수정판을 공개해야 한다는 조항이 있다. 주 부센터장의 오픈 소스 관련 이야기는 GPL 라이선스를 말함)

정부가 선언했지만 급하고 허황된 꿈을 꾸는 것 아니냐는 비판적 시각도 있다. 이런 상황에서 AI 신약개발 역할이 중요하다고 보여지는데.

- 늦었다고 확(무리하게) 갈 수는 없다. 한국이 잘할 수 있는 부분이 있다. 아직 국내 상황을 보면 소프트웨어 마인드가 부족하다고 지적하는 이들이 있지만 우리가 조금씩 변하고 확신이 생기면, 그리고 그 성과가 나타나면 규제당국도 움직일 것이라고 생각한다. 센터 개설 역시 이런 차원에서 봤을 때 그 중요도를 정부가 인식하고 있다고 본다.

제약업체에서 도움을 받는지

- 제약바이오협회 안에 있으니 지원을 받는 것이야 당연하지만 공공의 이익을 위해 연구하고 개발한다는 개념을 가지고 있다. 외국에 있는 데이터보다 국내 데이터를 넣어야 똑똑해진다. 그 때를 위해 우리가 미리 준비해야 한다.

앞으로 업계와 소통 방향은

 - 협회 내 R&D정책연구소에서 센터를 만들자고 한 것으로 알고 있다. 여기에 보건산업진흥원이 투자해 공공성을 갖고 있는 곳이라 생각한다. 개인의 정보 보다는 공공을 위해 제약바이오기업의 인공지능 활용 신약 가속화를 위한 지원을 하고 있다는 점을 알릴 계획이다.

제약기업 내 인포매틱스(정보 관리•축적 등을 연구하는 학문) 관련 인재를 대상으로 교육을 시키면서 이들에게 도움이 될 수 있는 방법을 모색하겠다.

일본 '링크' 사례처럼 산학연 구심점을 하면서 업계를 독려하고 정부를 지원하는 형태의 소통도 지속할 예정이다.

다만 처음부터 너무 전문적으로 소스를 깊이 들어가는 형태로 진행되면 안 된다는 생각이다. 업계에 알리고 싶은 것은 '세상이 변했고 일하는 방식도 바뀌고 있다'는 것이다. 각 교육을 이수한 사람이 자신이 보고 들은 것을 기업에 접목할 수 있도록 하는 것을 1차적인 목표로 하고 있다. 작동하는 원리를 아는 사람의 연구와 패키지만 받은 채 AI 신약 개발을 하는 사람은 분명 다르다.

일본 LINC 연합체는 산학연을 묶고 있는데, 사실 아직 협회 경우 이에 대한 내용이 없는 것이 사실이다.

(링크 : LINC. 2016년 말 일본 이화학연구원과 교토대를 주축으로 제약기업과 89개 제약사와 기관이 동참한 신약개발 가속화 연합체 컨소시엄. 기업이 테마를 제안하고 학계가 기술과 IT기업을 매칭시킨다. 이를 통해 신약 개발을 위한 선생태계를 구축하는 것을 목표로 함)

AI '특이점 시대'는 언제로 보는가

 - 많은 미래학자가 AI가 인간 상식의 수준을 뛰어넘는 것은 2035년경(실제 2045년)이라 보고 있다. 아직은 학습을 시키고 그에 맞는 반응을 확인하지만 불과 25년 뒤에는 훈련없이 AI가 인간의 도움 없이 활동할 수 있는 수준이 된다는 뜻이다. 그동안 손을 놓고 있으면 선진국의 움직임에 밀릴 수 밖에 없다.

주철휘 AI 신약개발 연구센터 부센터장 약력

-연세대학교 컴퓨터공학 석사
-뉴욕주립대 기술경영학 석사
-성균관대학교 기술경영학박사 수료
-한국IBM 데이터베이스 전문위원, 마케팅총괄 상무
-IBM 신흥시장 제조장치사업본부 마케팅 상무
-세종대학교 소프트웨어학과 교수

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홍길동 추천 반대 신고

AI 인공지능 Bigdata 신약개발 좋은 얘기입니다
주 부센터장님께 질문드립니다
제약바이오협회에서 설립한 센터에서는 신약개발을 위해서
무엇을 할 수 있고 지금 무엇을 하고 계신지 간단하게 댓글 부탁드립니다
아울러 기사내용중 ~인공지능신약개발지원센터의 가장 큰 애로사항은 인력수급과 예산확보다라고 하면서 A.I 전문가라할지라도 분야 자체가 초전문적이다 보니 컴퓨터공학자들의 자발적인 지원이 원활치 못한 형편이다라는 말이 있는데 이해하기 힘든 말이라 설명 부탁드립니다~ 그 반대 아닌가요?
(2019.06.26 11:52) 수정 삭제

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