국내 제약사들이 신약개발에 투자하기 쉽지 않은 현실적 어려움이 있지만, 세계 시장에서 뒤쳐지지 않기 위해선 신약개발을 지속해야 한다는 지적이 나왔다. 특히 신약개발에 인공지능(AI)을 활용하면 개발 기간과 비용을 줄일 수 있으므로 ‘K-멜로디 사업’ 등을 통해 AI의 적극적인 활용이 필요하다는 주장이다.

한국제약바이오협회가 최근 롯데호텔 서울에서 개최한 ‘AI 주도 신약개발, 제약바이오 혁신의 새로운 시대’ 포럼에서 동아ST 한태동 상무는 ‘AI 활용 신약개발-제약기업의 혁신과 전략적 대응’ 발표를 통해 이같이 밝혔다.

한 상무는 “발표자료를 만들고 보니 내용이 슬픈 제약기업의 현실과 소극적 대응이 되더라”고 토로했다.

한 상무에 따르면 글로벌 빅파마 30개 평균 R&D 비용은 1년에 6조2000억원이다.  글로벌 순위 30위 정도인 룬드백도 R&D에 3조원을 사용한다. 반면 국내는 20개 제약사를 모두 합쳐야 1조원 정도다.

한 상무는 “국내 10대 제약사 평균 R&D 비용은 약 1000억원이고 우리 회사도 그 정도인데 여기서 인건비 40% 빼고, 제네릭 임상비용 빼고 순수한 신약 개발 연구에 들어가는 돈은 500억원도 채 되지 않는다”고 안타까워했다.

한 상무는 “신약개발에 투자를 많이 한 I제약사는 2년 연속 영업적자를 기록했고, 영업적자에서 흑자로 전환한 J제약사가 다시 신약개발에 매진하면 또 적자를 기록하게 될 것”이라고 국내 제약계의 현실을 소개했다.  국내 제약사들이 임상 진행 시 50억~150억원 정도가 소요되는데 성공률은 9.6%에 불과하다.  결국 연구비를 투자하면 할수록 적자를 보기 때문에 기술의 조기 수출을 목표로 삼는 기업이 대부분이다.  

한 상무는 “서두에 슬픈 얘기를 했지만 마무리는 행복하게 할 수 있을 것 같다”며 “AI 등장으로 신약개발 문제점인 개발 기간 단축, 연구비용 절감 및 성공확률을 높일 수 있게 됐다”고 강조했다.

다만 한 상무는 “AI 활용으로 신약개발 기간을 3년 이내로 줄일 수 있으며 개발 비용도 약 6000억원을 절감할 수 있다는 기사들이 쏟아져 나오고 우리도 뭔가 바로 되는 줄 알고 기대가 컸다”고 전한 뒤 “기대에 미치지 못하는 성과로 실망하고, 그로 인해 제약사와 AI회사들이 점점 거리가 멀어졌던 시기도 있었다”고 말헸다.

한 상무는 개인적으로 AI가 선도물질 발굴에 많은 도움이 될 것으로 판단했다.  선도물질 발굴 단계가 가장 많은 인원이 필요하고 소요 기간도 길다. 동아ST의 경우 AI기업과 선도물질 발굴 협업에 초점을 맞추고 있다.

아울러 제약사와 AI기업들의 공고한 연합도 필요하다고 강조했다. “글로벌 빅파마들은 한 회사가 몇 십억개의 데이터를 라이브러리에 보관하고 있는데 국내 기업은 2000~ 3000개  정도인 수준에서 어떻게 빅파마들과 경쟁할 수 있겠느냐”고 한 상무는 반문했다.

한 상무는 K-멜로디 사업이 가시적인 성과를 내는 데 중요한 역할을 할 것으로 내다봤다.

K-멜로디는 물리적 데이터 공유 없이 다기관 데이터 활용·협력이 가능한 플랫폼을 기반으로 신속하고 효율적인 AI 신약개발 방법론을 찾는 것이 목적인 사업이다. 이를 통해 국가 경쟁력을 높일 수 있는 획기적 AI 신약개발 방법론을 확보할 수 있을 것으로 업계는 기대하고 있다.

한 상무는 “K-멜로디는 데이터가 부족한 AI기업과 데이터는 많지만 AI기술 적용이 어려운 제약바이오기업이 정부기관 주도 속에서 서로의 기술을 활용해 시너지를 내는 주요 사업으로 자리매김할 것”이라고 역설했다.

한편 우리나라 제약업계는 어려운 상황 속에서도 지난해 세계 3번째로 코로나19 백신‧치료제를 모두 개발했으며, 국내 개발 신약 누적도 36개로 늘었다.

신약개발 파이프라인은 2018년 573개에서 2022년 1882개로 증가했디. 2021년 국내 의약품 생산규모는 25조4906억원, 같은 기간 수출규모는 11조3642억원이다.