[데일리팜=이탁순 기자] 인공지능(AI)를 활용한 국내 신약개발 분야를 활성하기 위해서는 민간기업뿐만 아니라 정부, 학계가 협력해야 하며, 양질의 데이터를 확보해야 한다는 주장이 제기됐다.

인공지능 플랫폼을 활용하면 기존 후보물질 발굴 단계를 획기적으로 줄여 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 절약할 수 있다는 설명이다.

이미 글로벌 빅파마들은 IT기업들과 협력해 그간 신약개발로 모은 데이터를 활용해 신약후보를 찾는데 전폭적 투자를 하고 있다. 반면 국내 제약업계는 인공지능을 활용한 후보물질 발굴에 이제 첫 발을 뗀 상태다.

27일 서울 양재동 aT센터 4층 창조룸-1에서 열린 '우리나라 AI 신약개발 현주소와 미래 전략' 포럼에서는 걸음마 단계인 우리나라 인공지능 신약개발 분야 활성화를 위한 현장 전문가들의 조언이 이어졌다. 이번 포럼은 데일리팜이 36번째 여는 제약바이오산업 미래포럼이다.

지난 5월 정부는 '바이오경제혁신전략 2025' 비전을 발표하고, 바이오 빅데이터 구축, 신약개발 플랫폼 구축 등 ICT 융합에 투자하기로 했다. 특히 과학기술정보통신부와 보건복지부가 참여하는 '인공지능신약개발플랫폼' 사업에는 올해부터 2021년까지 446억원을 투자하기로 했다.

송영훈 과학기술정보통신부 생명기술과 사무관은 "정부는 바이오헬스 분야를 미래용 자동차와 비메모리 분야와 함께 3대 성장동력으로 보고, 많은 노력을 기울이고 있다"면서 "특히 인공지능 신약개발 분야는 IT 기술에 강점을 가진 우리나라가 제한된 자금으로도 경쟁력을 갖지 않을까 생각하고 있다"고 설명했다.

주철휘 인공지능신약개발지원센터 부센터장은 "인공지능을 활용하면 의약품 후보물질 검증에 3년 정도 단축되고, 60% 비용을 절약할 수 있다는 분석이 있다"며 "투자 대비 신약개발 수가 점점 줄어들고 있는 상황에서 효율성 제고 차원에서 AI 도입이 필수적"이라고 말했다.

해외 빅파마 뛰어드는데, 우리는 아직 걸음마 단계…일부 기업들 상용화 확대

인공지능신약개발지원센터에 따르면 지난 8월 BenchSci는 인공지능 스타트업이 148개로, 전년동기대비 2배 이상 증가했다고 발표했다. 이 조사에서는 국내 기업 2개도 새롭게 이름을 올렸다.

스타트업 '베네볼렌트'는 글로벌제약기업 얀센으로부터 256만달러 투자를 받기도 했다.

최근 머크, 화이자, GSK, BMS 등 글로벌제약기업들은 인공지능 기업들과 손을 잡고 빅데이터를 활용한 신약 후보물질 발굴에 나선 상황이다. 사노피는 구글과 손잡았다. 제약업계는 내년쯤 인공지능을 활용해 만든 신약의 상업화 여부가 결정될 것으로 보고 있다.

이미 해외에서는 인공지능 신약개발이 대세라는 반증이다. 국내도 관심은 늘고 있지만, 아직 걸음마 단계이다.


그래도 최근 인공지능 신약개발에 대한 국내 투자가 활발히 진행되고 있다. 한국제약바이오협회와 보건산업진흥원은 지난 3월 '인공지능 신약개발지원센터'를 열고, 인공지능을 활용한 국내 신약 개발 지원에 나섰다.

한미약품, 대웅제약, 일동제약, SK바이오팜 등 국내 제약사들도 국내 인공지능 기업과 손잡고 신약개발을 진행하고 있다.

최창주 한미약품 연구센터 R&D 정보관리팀 팀장은 "(인공지능 신약개발 분야가) 우리나라는 걸음마 단계이지만, 이외로 지금도 많은 분야에서 활용되고 있다"면서 "앞으로 물질탐색부터 전임상단계까지 더 많은 분야에서 AI를 활용하게 될 것"이라고 말했다.

한미약품은 임상데이터의 퀄리티 검증과 동물시험에서 행동분석, 전임상에서 데이터 분석에 인공지능을 활용하고 있다.

대웅제약은 지난 1월 인공지능개발팀을 설립했다. 현재 울산과학기술원(유니스트·UNIST)와 인공지능 플랫폼을 통한 신약개발을 공동개발하고 있다.

김일환 대웅제약 인공지능개발팀 팀장은 "신약개발 단계에서 인공지능은 문제해결의 도구라고 생각한다"며 "대웅제약은 국내 여러 AI업체와 협력해 신약개발을 진행하고 있다"고 설명했다.

일동제약은 데이터 통합 작업 일환으로 회사 고유 라이브러리를 구축하고, 향후 이를 활용한 인공지능 기반 신약개발 프로젝트에 활용한다는 방침이다.

SK바이오팜은 SK C&C와 협업을 통해 지난해 10월 국내 최초로 인공지능 기반 약물설계 플랫폼을 구축하는데 성공했다.

오경석 SK바이오팜 디지털헬스케어TF팀 박사는 "7개 프로젝트 과제에서 AI가 만든 의약품 구조물이 실제 합성이 가능한지 점검한 결과, 60% 이상 가능하다는 결과가 나왔다"며 이중 일부는 외주 합성을 의뢰했다"고 밝혔다.

인공지능 플랫폼 구축보다 양질의 데이터 확보 선행돼야…협력 시스템도 관건

현장 전문가들은 국내 인공지능 신약개발이 활성화되려면 양질의 데이터를 확보, 표준화하고, 민-관-산-학의 협업 시스템 구축이 필요하다고 입으 모은다.

권진선 일동제약 중앙연구소 MC팀 박사는 "인공지능을 통한 알고리즘을 자체 구축하는 것보다는 빅데이터를 통합하고, 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"며 "이러한 데이터가 구축돼야 인공지능이 시너지효과를 발휘할 수 있다"고 강조했다. 양질의 데이터가 있어야 인공지능 플랫폼이 가장 적합한 신약 후보를 찾아낼 수 있다는 것이다.


협업 시스템 구축도 과제다. 김일환 대웅제약 팀장은 "협업에 대한 국내 기업의 보수적인 문화 등 여전히 사각지대가 많다"며 "BT와 IT 연구원들이 손잡고, 기업 간 협력뿐만 아니라 대학, 연구소 등 여러 기관과 협업이 필요하다"고 강조했다. 김 팀장은 "AI 신약개발도 결국 탐색적이고 경험적인 연구"라며 "시도를 하고 개선을 해야만 성공할 수 있다"고 강조했다.

최창주 한미약품 팀장은 "200여개 AI 스타트업이 나왔지만, 아직 AI 신약개발이 실험적인 단계에 머물러 있는 것은 사실"이라며 "하지만 10년후가 될지, 20년후가 될지 AI 신약개발은 분명 전면에 나설 것이고, 우리는 스스로 준비해야 한다"고 말했다. 그러면서 최 팀장은 "(AI 신약개발에) 너무 기대도 해선 안 되고, 거부감을 가져서도 안 된다"며 "조금씩 접해가면서 경험을 터득하게 중요하다"고 덧붙였다.