우리나라에서 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 경쟁력을 강화하려면 데이터 부족과 인력확보에서 겪는 어려움을 해결해야 한다는 분석이 나왔다.

한국보건산업진흥원은 최근 발간한 ‘인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

신약개발 분야는 개발비용 증가, 긴 개발기간, 낮은 성공률 등 문제를 포함하는 지속적인 생산성 저하 문제를 겪고 있다. 이에 AI 신약개발 기술이 신약개발의 생산성 저하 문제를 해결할 수 있을 것이라는 기대에 따라 AI 기술을 신약개발 분야에 적용하는 사례가 늘고 있다.

특히 우리나라는 글로벌 제약기업 대비 낮은 연구개발 투자, 인력부족 등으로 효율적인 신약개발이 더욱 중요하다. 하지만 AI 활용 신약개발 분야의 국내 경쟁력 수준은 낮다는 지적이다.  

진흥원은 국내 제약바이오기업과 AI 신약개발 기업, 국외 생명과학 분야 디지털 및 분석 리더를 대상으로 한 설문조사 결과, AI 신약개발 경쟁력 강화를 위해 필요한 핵심 조건은 데이터와 인력 문제로 좁혀진다고 분석했다.

연구책임자인 진흥원 정혜윤 보건산업정책연구센터 책임연구원은 AI신약개발 데이터 발전 방안에 대해 “장기적 관점에서 개인의 민감정보 유출에 대한 두려움을 해소하기 위한 체계 마련, 장기간의 데이터 구축사업 지원 기조, 정보보호에 대한 기반 마련 등의 정책이 필요하다”고 밝혔다.

그는 국가 단위의 데이터 통합관리 체계를 구축하고, 통합데이터의 범위를 확대해 제약기업의 특허권이 해제된 화합물과 다수의 약효, 약물성 데이터 등 통합 구축을 제안했다.

데이터 플랫폼 활용도를 개선하기 위해서는 국가에서 구축한 데이터를 한눈에 파악할 수 있도록 데이터 카탈로그와 데이터 맵 구축이 필요하다고 봤다. 데이터 사용 절차 간소화의 경우 전자관리 시스템 도입, 심사기준 및 절차의 표준화를, 데이터 활용 서비스 강화에 대해서는 데이터 마켓 플레이스, 대여 방식의 데이터 서비스 환경 구축 방안도 제시했다.

장기적인 우수인력 확보를 위해서는 국내유입을 위한 정책 개선과 주기적인 인력 현황 파악을 통한 수급 방안을 마련해야 한다는 분석이다. 이를 위해 AI와 신약개발을 이해하는 융합형 인재 양성을 위한 재직자 대상의 실습교육 프로그램 강화, 다분야 협력 연구 지원 등 방안을 제안했다.

그는 전문인력 유입 촉진 방안에 대해 “AI 인력이 제약분야를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하는 교육자료 개발, 타분야 인력의 AI 신약개발 분야에 대한 홍보 활동을 제안한다”며 “경진대회와 시연 프로젝트 활성화도 우수인재 발굴에 도움이 될 것”이라고 전했다.

한편 AI 활용 신약개발 시장은 연평균 45.7% 성장해 오는 2027년에는 40억340만 달러까지 성장할 것이란 전망이다. 보다 보수적인 전망으로는 연평균 28.8%의 성장률로 발전해 2027년 35억4860만 달러의 시장으로 클 것이란 예측이 나온다.

한국의 AI 신약개발 시장은 2021년 1340만 달러를 기록해 전 세계에서 9번째 시장으로 파악된다. 오는 2026년까지는 연평균 34.6%로 성장해 5910만 달러 규모로 성장할 것으로 보인다.