신약개발-글로벌 제약사 도약,인공지능(AI) 활용 필수

글로벌 대형 제약사 인공지능 이용 신약 개발 착수..공공 AI 사용 인프라 필요

인공지능이 신약개발 후발주자이자 규모도 작은 국내 상황을 빠른 시일 안에 극복하고 글로벌 제약산업 선도주자로 성장할 수 있는 기회를 제공할 것으로 여겨지는 가운데, 이를 조속히 실현시키기 위해서는 국내 제약사들이 공용으로 인공지능을 사용할 수 있는 인프라가 필요하다는 지적이 제기됐다.

 

배영우 (주)아이메디신 대표이사(한국제약바이오협회 4차 산업 전문위원)은 ‘ KPBMA Brief’ (한국제약바이오협회 정책보고서)에 ‘4찬 산업혁명 시대 인공지능 이용한 신약개발’ 기고를 통해 이 같이 제언했다.

배영우 대표에 따르면 일반적으로 신약개발을 위해 한 명의 연구자가 조사할 수 있는 자료는 한 해에  200~300여건 정도가 되지만,  IBM의 왓슨과 같은 인공지능은 한 연구에서만도 100만 건 이 상의 논문을 읽을 수 있다. 동시에 미국에서 기존에 등록된 400만 명 이상의 임상 데이터를 분석할 수 있다.

인공지능 시스템이 발달해 신약개발에 본격적으로 활용이 되면 미래에는 단지 수 명으로 구성된 제약사에서도 비용과 기간을 대폭 줄여 블록버스터 약물도 개발할 수 있을 것으로 전망된다. 또 동일한 인공지능 시스템을 사용할 경우에도 먼저 개발한 회사가 특허를 등록할 수 있고, 신약을 개발하지 않고 라이선스를 구매해 판매에 전담하는 새로운 모델도 등장할 것으로 전망된다.

이 같은 장점과 환자의 건강 데이터를 기반으로 효과성과 효율성을 높여 성공률과 수익성을 제고하려는 계획의 일환으로  글로벌 대형 제약사들은 인공지능을 이용한 신약 개발에 착수하고 있다.

영국의 인공지능 기업 BenevolentAI와 존슨앤존슨 계열사인 얀센은 제휴계약을 체결해 인공지능을 적용해 임상단계 후보물질에 대한 평가 및 난치성질환 타깃 신약개발에 착수했다.

글로벌 1위 제약사인 화이자는 클라우드 기반 인공지능 플랫폼인 IBM의 신약 탐색용 왓슨 (Watson for Drug Discovery)를 도입해 면역 종양학 분야에 적용하여 항암 신약 연구개발에 나섰다.

화이자는 자사가 보유한 암과 관련된 대규모 자료를 학습하고 분석하는 데 왓슨을 사용하고, 특히 신약에 적용될 표적을 발굴하기 위한 가설을 세우고 검증하는데 집중하고 있다. 신약 탐색용 왓슨은 방대한 정보로 복잡한 암 치료 영역에서 신약과 병용요법 개발을 효과적으로 돕고 환자들에게 보다 신속히 혁신적인 신약을 제공할 것으로 기대되고 있다.

이스라엘의 테바는 IBM과 제휴해 호흡기 및 중추 신경제 질환 분석 및 만성질환 약물 복용 후 분석 및 신약 개발에 착수했다.  테바의 의약품을 복용하는 환자 중 약 2억명 상당의 복용 후 데이터를 모아 부작용 사례, 추가 적응증 확보 및 신약 개발을 진행하고 있다.

머크와 제휴하고 있는 Atomwise는 인공지능 기술로 하루 만에 에볼라에 효과가 있는 신약 후보를 2개나 발견한 성과를 내기도 하였다.

특히 이웃한 일본도 정부 산하 연구소인 이화학연구소와 교토대학이 협력하고 일본 문부과학성이 지원하는 프로젝트를 진행하고 있다. 이 프로젝트는 참여기업과 연구기관에서 100명의 과학자와 엔지니어들이 팀을 이뤄 신약 개발에 특화된 인공지능을 만드는 것이 목표다.

일본은 문부과학성이 1,100억원의 재정적 지원을 추진하고 있다. 이화학연구소가 주관해서 도쿄대학병원, 오사카 대학병원, 게이오병원 등 전국적으로 수 십 개의 의료기관과 제약 및 헬스케어 분야 기업들이 참가해 인공지능으로 연구를 시작한다. 암과 치매 이외에도 우울증, 발달장애, 아토피성피부질환, 자기면역질환, 관절염 등을 연구 대상으로 하고 있다.

이 프로젝트는 병원이 축적한 수 만 명의 임상 치료 데이터 외에도 수 백 명의 환자에게 소형 센서를 장착해 운동, 심박수, 수면 등의 자료를 측정하고 이화학연구소가 개발한 인공지능에서 분석하게 된다. 이를 토대로 개별 환자에게 최적의 투약 및 검사방법을 도출해 내며, 제약사들을 분석 결과를 이용해 신약개발에 활용하게 된다.

국내에서도 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모가 지속적으로 증가하고는 있다. 하지만 매출액 규모가 상대적으로 작아 연구개발비는 낮은 수준이고, 블록버스터급의 신약 연구개발 분야는 미진한 실정이다.

때문에 국내 제약산업계는 보건의료 빅데이터 활용과 신약개발에서 인공지능 활용에 대한 기대가 증가하고 있으며, 바이오마커 발굴로 약물 효용성이 높은 환자군을 식별하는데 인공지능 활용을 예상하고 있다.

배영우 대표에 따르면 신약개발에 소요되는 긴 기간과 대규모 비용으로 인해 전통적인 프로세스를 혁신적으로 변화하고자 하는 제약업계의 움직임은 신약개발의 패러다임 변화로 다가 왔고, 이 패러다임은 “Quick win, fast fail”이다.   2010년대 본격적으로 변화되고 있는 이 패러다임에 인공지능은 더할 나위없이 적합한 기술로 각광을 받고 있다.

배 대표는 인공지능의 활용으로 신약개발의 전기가 마련될 것으로 전망되고 있는 가운데 접근방안으로 고려해야할 사항은 수요자 중심의 인력 양성과 국내 제약산업 실정에 맞는 인프라 구축이라고 피력했다. 혁신형 신약개발을 위한 생태계 조기 조성 및 국내 제약업계 신약탐색 분야 인적, 시간적, 재정적 장벽을 짧은 시간에 극복할 수 있는 기회로 활용하기 위해 상용화 수준의 서비스를 제공하고 있는 인공지능 플랫폼을 활용해 국내 제약사들이 공용으로 인공지능을 사용할 수 있는 인프라가 필요하다는 지적이다.

이는 국내 제약사가 단독으로 인공지능 플랫폼을 도입하기에는 기업의 규모 측면에서 여력이 안되기 때문이다.

배 대표는 “신약 탐색분야에서 국내 기술력으로 독자적인 인공지능 플랫폼과 서비스가 등장하는 데는 짧지 않은 시간이 소요될 것으로 예상된다”며 “ 신약개발에 필요한 데이터는 공통으로 활용할 수 있는 방대한 공공 데이터를 중심으로 인공지능 플랫폼에 학습하여 활용할 수 있도록 하고 국가와 민간이 공동으로 투자하고 운영하는 인프라가 필요하다. 이를 위한 국가적 장려와 빅데이터 활용을 포함한 정부의 적극적인 지원과 투자는 제약산업의 발전을 가속화 시킬 수 있을 것”이라고 진단했다.