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“AI 신약개발, 성공률 제고로 시간·비용 절감”

“AI 신약개발은 성공률을 높임으로써 기존 개발 기간과 비용을 10분의 1로 줄일 수 있다. 이를 적극 활용하기 위해선 데이터 공유가 우선적으로 이뤄져야 한다.” 한국제약바이오협회는 15일 코엑스에서 개최한 ‘AI Pharma Korea Conference 2018’ 기자간담회에 참석한 7명의 발표자들은 AI를 이용한 신약개발의 장점과 이를 활성화하기 위한 기반으로 데이터 공유의 필요성 등을 강조했다. 이 자리에서 이노플렉서스 Gunjan Bhardwaj CEO는 “2022년이 되면 AI가 건강에 미치는 영향 1조 달러다. 앞으로 의료지식이라고 하는 건 매일 두배 가까이 늘어나면서 2020년이면 73일마다 새로운 의료지식이 두 배가 될 것”이라며 “이러한 방대한 인사이트와 AI를 제대로 활용하는데 있어 중요한 것은 이 시점에서 우리가 플랫폼과 접근방식을 마련하는 것”이라고 말했다. "데이터 공유, 연구자 인센티브 마련돼야" Bhardwaj 대표는 “AI는 방대한 양의 대양과 같은 데이터를 검색하고 스크리닝 하는 게 중요하다. 이를 제대로 활용하기 위해서는 제약업계에 근본적인 변화가 필요하다”며 “기업에서는 실제로 많은 데이터가 아직 고립돼 있다. A라는 회사, A라는 대학에서 실패하면 B나 C에서 해당 분야를 같이 연구한다면 거기서 실패했다는 걸 알고 힌트를 얻어야 하는데 이런 게 불가능하다”고 지적했다. 또한 “과학자, 연구자들에게도 동일한 인센티브를 줘야 한다. 신약개발을 하거나 환자치료에 더 나은 결과를 위해 공헌하는 것에도 동일한 인센티브 줘야 한다”고 강조했다. 특히 그는 “AI가 신약개발에 효과적으로 활용되기 위해선 첫 번째로 모든 기업이 동일한 정보와 동일한 인사이트에 접근할 수 있어야 한다. 정보비대치성이 해결돼야 한다”며 “두 번째로는 인센티브가 바이오테크기업이나 제약사에만 가는 구조가 아니라 과학자들에게도 가는 구조가 돼야 한다. 이들이 실제 더 나은 결과를 가져오는데 공헌했다면 여기에 대해 인센티브 받을 수 있어야 한다”고 강조했다. AI, 신약개발 실패율 줄여 시간·비용 절감 NuMedii사 Michael Januszyk 박사는 “AI는 생물학데이터, 임상데이터 등을 이용해 더 빠르게 약물로 개발하게 되고 실패율을 줄여 비용을 줄이는 등 제약업계 중요한 영향을 미칠 것”이라며 “시장성이 있는 고객이 많은 약물 개발에 집중하는 경향이 있고, 희귀질환은 투자비 회수가 어려워 우선순위를 차지하지 못 한다. AI를 이용하면 1/10 정도로 기간, 비용을 줄일 수 있어 긍정적인 영향을 줄 것”이라는 의견을 내놨다. 그는 “AI를 제약 파이프라인에 적용하기 위해서는 기술자, 바이오메디컬, AI에 대한 배경지식이 있는 사람이 필요하다. 만약 그렇지 않다면 데이터가 너무 광범위해 소요되는 비용이 많을 것”이라고 덧붙였다. AI 알고리즘 개발로 신약개발 예측성 ‘UP’ 3빅스(3BIGS) 코리아 Dawood Dudekula 대표는 “AI는 임상 성공여부를 결정한다든가 적합한 환자 분류와 타깃을 정할 수 있다”며 “한국은 관련 기술 발전 정도가 가장 선진화된 국가로 볼 수 있다. 네이버도 있고 기술자 수준도 높다”고 말했다. Dudekula 대표는 “한국 제약사가 AI에 관심 있으면 기존 데이터에 부가가치를 줄 수 있는 서비스를 제공하고 있다”며 “AI 알고리즘을 개발해야 예측을 할 수 있다. 기업들과 협업하고, 이러한 식으로 예측모델을 만들고 기업과 협업해야 한다고 생각한다. 또 AI로 인한 그런 예측을 해석할 수 있는 부가서비스를 받으면 좋을 것”이라고 밝혔다. “한국, AI 신약개발 연구에 대한 이해가 우선” 스탠다임 송상옥 CTO는 “글로벌 빅파마가 AI 기술 회사들과 어떤 협력을 하고 있고 얼마나 많은 펀드가 이 분야에 쏟아지고 있고. 이런 트렌드를 보더라도 기존 제약업계에 얼마만큼 파장을 미칠지는 충분히 예측 가능할 것”이라며 “데이터의 중요성을 아무리 강조해도 지나치지 않다. 미국, 유럽에서도 컨소시엄을 통해 데이터, 전체 에코시스템 성장 환경을 조성하고 있다”고 언급했다. 송상옥 CTO는 “한국 제약사가 준비해야 할 것은 데이터, 기술적인 준비 등 인공지능을 이용 신약개발 도구 개발이 아니라 연구를 대하는 새로운 자세”라며 “실무진은 AI 통해 우리 할 일 없어지는 것 아니냐는 걱정도 한다. 중요한 것은 같이 일함에 있어 문화적인 차이 없이 일할 수 있는 긍정적인 자세”라고 말했다. "AI, 신약개발 실패 반복 막는다" Numerate사 Guido Lanza CEO는 “그동안 신약개발 스크리닝은 거의 혁신이 없었는데 AI를 통해 새로운 비약이 일어나게 됐다”며 “대다수 회사들의 임상이 실패한다. 여기에 AI가 많은 도움을 줄 수 있다”고 언급했다. Lanza CEO는 “이를 위해선 많은 기술적인 발전과 문화적인 변화가 있어야 한다. 우선 데이터 공유가 잘 돼야 한다”며 “우리는 굉장히 데이터가 풍성한 업계이지만 알고리즘 등의 문제가 있다. 생산성이 갈수록 떨어지는 상황에서 AI는 과거 실패 반복하지 않도록 하는데 가장 큰 효과를 낼 수 있다”고 말했다. 그는 “이를 위해선 협력이 중요한데 작은 기업은 데이터가 필요하고 시장 채널이 필요하다. 이는 투자를 많이 받더라도 구할 수 없어 제약사의 협력이 필요하다”며 “제약사도 우리와 협력이 필요하다. 대형제약사도 인하우스에서 독자적으로 이를 구축할 순 없다. 데이터 공유가 그 만큼 중요하기 때문”이라고 설명했다. “AI로 가능성 높은 프로젝트 집중…생산성 향상” 신테카바이오 양현진 박사는 “AI는 새로운 신약개발 매개체 역할을 할 수 있지 않을까 생각한다”며 “인공지능을 접목해서 먼저 스크리닝 하거나 해서 소요될 비용, 노력, 인력 등이 좀 더 될 만한 프로젝트에 사용된다면 훨씬 더 생산성을 높일 수 있지 않을까 생각한다”고 말했다. 양 박사는 “AI를 이용하면 사람의 선입견이 개입되지 않은 새로운 발견이 가능하다. 데이터만 바탕으로 해서 분석하고 예측하기 때문에 생산성 향상과 효율성 향상을 가져올 것”이라며 “데이터와 인공지능 모델 개발 인력이 가장 중요하다”고 말했다. 그는 “협업시 선행돼야 할 것은 사고의 전환이 필요하다. 인공지능 신약개발 불신도 많고 의문도 많다. 인공지능 신약개발을 준비하는 회사들이 인공지능은 만능이 아니고, 다양한 회사들은 여러 단계 여러 모델에 특화돼 있어서 이에 대한 이해가 필요하다”며 “인공지능 회사가 제약사와 함께 콜라보레이션을 제공하는 것으로 이해해 달라. 지속적인 협업, 지속적인 데이터 생산, 검증 등이 필요하다”고 짚었다. “AI 신약개발, 변화 흐름 따르지 못하면 도태” twoXAR사 Andrew Radin CMO는 “기존 신약개발 절차는 업계 전반에 비효율성이 많다. 갖가지 신약개발 단계에서 좀 더 신약개발 효율성을 높일 것”이라며 “AI는 다양한 측면에서 효율 높이는데 속도, 품질(예측 정확성 등) 개선을 통해 비용을 줄일 수 있다”고 말했다. Radin CMO는 “AI 신약개발은 효율성을 높여 바이오파마 업계 전반이 변화할 것이다. 효율성 적극 도입하는 기업은 더욱더 번영할 기회가 올 것이다. 그러한 과거에 있던 비효율이 없고 효율을 적극 받아들이는 경우는 성공의 가능성이 높을 것”이라며 “만약 변화의 흐름을 따르지 못하는 기업은 도태될 수 있다”고 경고했다.

김정일 2018.10.15

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