AI 기술 신약개발 훌륭한 도구지만 만능 아냐…협업 강조

제약바이오협회 배영우 전문위원…제약사·AI기업마다 주력분야 차이

신약개발을 위한 필수도구로 인공지능(AI)이 주목받고 있는 가운데, 협업을 통해 강점을 잘 살려야 한다는 주장이 제기됐다.

한국제약바이오협회 배영우 4차산업 전문위원<사진>은 15일 웨스틴조선호텔에서 개최된 '2018 헬스케어이노베이션포럼(보건산업진흥원 주최)'에서 인공지능과 신약개발 관계에 대해 설명했다.

배 전문위원은 "AI는 인간을 상회하는 이미지인식(classification + detection)으로 수많은 선택을 해야하는 순간에서 도움을 줄 수 있다"며 "특히 AI 영역에서 가치가 높다고 여겨지는 분야가 헬스케어와 라이프사이언스"라고 말했다.

배 전문위원 설명에 따르면, 신약개발에 있어 허가까지 평균 15년이 걸리는데, 물질특허 후 20년이 보장되기 때문에 5년간의 독점판매기간 동안 15년간의 투자액을 회수해야하기 때문에 가격이 비싸지고 경제성을 따질 수밖에 없는 상황이다.

블록버스터 신약의 경우에는 임상 3상에서 조 단위 개발비용이 사라지는데, 이를 획기적으로 줄이는 것이 AI로, 제약계 패러다임 전환에서 중요한 화두로 자리잡았다는 것.

AI는 신약개발 분야에서 광범위하게 활용되는데, 시간·노동력 절감기술(바이오 의료정보 수집 및 분석, 가설생성 및 검증, 의료기록분석 및 임상시험군 선별)을 비롯해, 신약 후보군 개발(분자후보 및 생물제제 개발, 효능 예측, 신약 재창출), 표적·패스웨이 발굴(새로운 바이오마커 및 치료표적 발굴) 등이 대표적이다.

배영우 전문위원은 현재 신약개발에서 활발하게 사용되는 AI 기업 사례에 대해서도 세부분야별로 설명하기도 했다.

대표적으로 IBM은 신약탐색을 위한 AI 플랫폼을 제공하는데, 내부 데이터와 외부데이터를 학습시켜 약물·유전·물질정보·특허·논문 등 데이터 학습으로 연구원들의 약물설계 가설을 지원한다.

여기에 가설에 대한 연구조사도 뒷받침하고, 이를 위한 조직화 및 협업체계에도 영향을 미치며, 약물임상 설계하고 반영해 연구결과를 표준화해 전문가의 편향된 전문지식과 다른 새로운 내용을 확인할 수있을 것으로 기대된다.

MENDEL의 경우 국제 임상시험 등록사이트의 비정형 자연어 컨텐츠를 이해하고 이를 환자 의무기록과 비교하는 알고리즘을 이용해, 임상에 적합한 환자를 몇분만에 판단해 찾아내도록 했다.

BenevolentAI는 얀센과 새로운 임상단계 약물 후보물질에 대한 독점 라이센스를 체결했는데, 문헌정보 마이닝, 가설 생성 및 검증 인공지능 플랫폼으로 약물 초기 발견단계부터 임상 2상에 이르는 자산을 보유하고 있다. 

배영우 전문위원은 "AI는 올해 62년된 학문으로 특허가 이미 만료돼 주요 기술이 개방돼 있다"면서 "기업은 기반 기술의 개발보다 활용에 초점을 둬야 한다"고 전제했다.

이어 "인공지능기술의 활용을 위해서는 개방 플랫폼을 적극적으로 이용하고, 목표에 적합한 양질의 빅데이터를 확보하고 실효성을 유지해야 한다"며 "특히 무엇보다 중요한 것은 제약산업 특성상 한 제약사가 신약개발의 모든 것을 할 수 없고, AI업체도 모든 것을 제공할 수 없기 때문에 서로 윈-윈 할 수 있는 기업생태계를 만들어 협업할 수있는 방향으로 가야한다"고 제안했다.