AI신약개발지원센터 "글로벌 신약 강국 위해선 인공지능 접목 필수"

김우연 센터장, 기업 협업 활성화·전문인력 교육·AI 기술 고도화·데이터 확보 및 통합 사업 전개

“현재 신약개발 핵심 데이터는 각 제약사와 개별 병원에서 자산으로서 구축해 관리하고 있다. 이에 따라 인공지능 고도화에 필수적인 데이터 오픈과 통합은 민감한 부분으로서 협업의 허들로 작용하고 있다. AI신약개발지원센터에서는 페드레이트 러닝(Federate Learning) 개념을 도입해 데이터를 직접 노출하지 않으면서도 AI 데이터는 고도화시킬 수는 방안을 구축하고 있다”
 

▲김우연 AI신약개발지워원센터장

지난 30일 한국제약바이오협회가 김우연 AI신약개발지원센터장 취임 및 향후 AI신약개발지원센터의 사업계획을 알리는 기자간담회를 개최했다.

AI신약개발지원센터는 한국제약바이오협회의 산하 기관으로 AI를 활용한 신약개발을 통해 기존 신약 R&D에 소요되는 막대한 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 것을 목표로 한다. 이러한 효율성 극대화를 통해 글로벌 제약 강국으로 도약에 이바지하겠다는 입장이다.

현재 AI를 활용한 신약개발은 글로벌 빅파마를 비롯한 제약바이오 강국에서 적극적인 도입을 추진하고 있다. 또한 범정부 차원의 활성화 방안을 바탕으로 관련 산업이 급격하게 성장 중인 것으로 나타났다. 이에 국내에도 AI를 활용한 신약개발에 지원이 필요하다는 의견이 제시되고 있다.

AI센터에 따르면 국내 신약개발 AI 스타트업은 현재 38개로 급증했으며, 지난해 상반기 14개 신약개발 AI 스타트업에 1,700억원의 투자가 이뤄졌다. 또한 정부에서는 ‘AI 활용 혁신신약 발굴’ 등 27개 사업 진행하며 활기를 띠는 모양새다. 그러나 아직은 미성숙 단계로 타깃발굴, 후보물질 설계, 합성, 검증과정 및 전임상, 임상 등 신약개발 단계마다 적용할 AI기술 개발이 필요하다.

김우연 AI신약개발지원센터장은 “AI기술은 신약개발 전 단계에 활용돼 신약개발 주기를 15년에서 7년으로 단출 시킬 것으로 추정된다”라며 “후보물질 설계부터 유전체 등 생체정보 데이터를 기반으로 전임상과 임상시험을 설계하고, 최적 환자군을 도출해 불확실성, 시간, 비용을 최소화할 수 있다”고 전했다.

이어 “한국은 AI강국으로 도약 중으로, AI를 이용한 신약개발 분야에서도 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다. 이 기회를 살려 반도체, 조선, 철강산업과 같이 세계 일류산업으로 도약해야 한다”고 강조했다.

이를 실현하기 위해 김우연 센터장은 ▲협업 활성화 ▲전문인력 교육 ▲인공지능 기술 ▲데이터 확보를 위한 사업에 전력을 다하겠다고 밝혔다.

김우연 센터장은 “먼저 차이점이 많은 두 전문영역의 협업 활성화를 위해 ‘신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼’을 구축할 것”이라며 “IT에 대한 전문지식이 없는 의약화학자들도 웹상에서 손쉽게 활용하도록 해 유효물질, 선도물질 발굴단계에서 다양한 매칭이 활발하게 이루어지도록 할 것”이라고 설명했다.

이어 “아울러 '전문가 자문위원회와 AI 신약개발 협의체'를 운영해 두 전문영역이 활발하게 소통하고 기술을 교류할 수 있는 장을 제공할 것이다. 이를 통해 선순환 구조가 구축되고 협업사례도 늘어날 것”이라고 덧붙였다.

또한 김 센터장은 융합형 전문인력 양성에도 집중하겠다며 “두 분야의 이질성을 극복하기 위해 온라인 교육플랫폼 라이드(LAIDD)를 구축해 현재까지 3년간 800명의 교육생을 배출했다”라며 “올해에는 이 교육플랫폼을 더욱 고도화해 융합형 전문인력을 배출하고자 한다. 이를 통해 AI 신약개발 산업의 인력부족 현상도 해소해 나갈 계획”이라고 설명했다.

특히 김 센터장은 데이터 확보 및 통합을 위한 산학연병을 아우르는 국가 차원의 컨소시엄 구축에 앞장서겠다고 강조했다.

그는 “데이터는 AI 솔루션의 성능 향상과 정확도 제고에 결정적 영향을 미치며, 화합물, 오믹스, 문헌정보, 임상정보, 의료정보 등 다양한 데이터 소스를 필요로 한다. 그러나 AI 솔루션에 필요한 대량의 학습데이터를 확보하는 일은 쉽지 않고, 보건의료데이터는 민감성이 높고 개인정보, 기술유출 등의 이슈가 있어 공공기관, 의료기관, 제약기업 모두 각자의 데이터를 폐쇄적으로 활용하고 있다”고 설명했다.

이어 “공공기관의 빅데이터, 데이터 중심병원의 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 정부 차원에서 강구해야 할 때이며, 산-학-연-병을 아우르는 국가 차원의 컨소시엄이 구축된다면 AI 신약개발 사업은 분명 가속 페달을 밟을 것”이라고 강조했다.

끝으로 김 센터장은 “현재 AI 신약개발은 제약바이오산업의 가장 큰 화두로 자리 잡고 있다. 앞으로 이 분야가 얼마나 빨리 발전할지 기대된다”라며 “원희목 회장님과 이동호, 김화종 전임 센터장님의 큰 뜻을 이어받아 국내 AI 신약개발의 성공적인 발전을 위해 노력하겠다”고 전했다.