글로벌 빅파마와 IT기업·IB(투자은행)를 비롯한 기업들이 인공지능(A.I)을 활용한 신약개발에 있어 오픈이노베이션 전략을 추구하고 있어 주목된다.

업계에 따르면 이들 기업들은 개방형 혁신을 통해 인공지능 신약개발 생태계를 조성하고 상호 부족한 부분을 보완하면서 협력체계를 공고히 다지고 있다.

이 같은 경향은 인공지능의 급속한 발전과 더불어 인공지능이 고품질의 데이터를 필요로 한다는 특성에 기인하고 있는 것으로 전망된다.

주철휘 인공지능신약개발지원센터 부센장은 "현재 132개의 글로벌 AI 스타트업이 주목받 고 있다. 이들이 신약설계부터 약물정보의 종합과 합성에 이르는 신약개발 전주기에 걸쳐 인공지능을 활용한 신약개발 사례들을 개척하고 있다. 이는 결국 글로벌 제약사, AI바이오벤처, 글로벌 IT회사, 바이오회사 간 긴밀한 동반 관계라는 시장 모습을 보여주고 있다"고 설명했다.

미국의 경우, 2018년 AI 스타트업에 약 2조3000억원의 펀드 투자가 이루어졌고, 다른 나라와 달리 70개 스타트업들이 자본을 조달해주고 있다.

지난해에는 인공지능 활용 신약개발에서 있어 3개의 물질이 임상시험에 돌입했다. 글로벌 AI 스타트업들인 리커션 파마튜티칼즈는 뇌해면성 혈관기형 치료물질 REC-994이 임상1상에 진입, 버그는 수포성 표피박리증 치료 BPM-31510의 임상 2상을 완료했다. 베네볼런트AI는 파킨슨병 치료제 BEN-2001의 임상2b상을 진행 중에 있다.

미국 기업들이 A.I를 이용한 신약개발에 있어 임상적 결과를 낼 수 있는 원인은 FDA의 전폭적인 지원에 있다. FDA는 희귀의약품 패스트 트랙제도를 통해 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있도록 돕고 있기 때문이다.

주철휘 부센터장은 "우리나라도 이러한 제도가 점진적으로 적용되고 있지만 A.I를 활용한 희귀난치성질환 치료제 개발에 대한 패스트 트랙제도를 도입한다면 인공지능 신약개발 활성화의 기폭제가 될 수 있을 것"으로 내다봤다.

전문가들이 말하는 인공지능을 활용한 신약개발 패러다임 전환기를 대비하기 위해서는 ▲기술 구축 ▲개방형 네트워크 구축 ▲인재 육성이 필수조건이다.

현재 딥 러닝 기술은 표준이 정립되기 전이고, 데이터에 따라 성공여부가 좌우돼 불확실성이 높은 시장이다. 강대국 틈에서 우리가 잘 할 수 있는 신약개발 분야에 역량을 결집하고 산학연이 머리를 맞댄다면 한국형 표준기술을 구축해 낼 수 있다는 게 업계 중론이다.

다시 말해 인공지능을 활용한 신약개발의 정확도는 데이터의 크기와 심층신경망이라는 모델을 채택하는 정도가 커짐에 따라 타깃 정밀도가 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최적화된 인공지능 알고리즘을 채택하고 데이터에 가장 효과적인 모델을 수립하고 이러한 모델이 실험데이터를 통해 검증을 받고, 다시 부족한 데이터가 보완되는 선순환 알고리즘을 통해 한국형 인공지능 신약 플랫폼을 창출해야 한다는 것이다.