"AI 신약개발, 시간·비용 절감 및 효율적 개발도 가능"

獨 연구백서 발표...우리나라도 K-멜로디 사업 박차

AI로 신약을 개발할 경우, 시간·비용 절감 및 효율적 개발도 가능하다는 연구백서가 나왔다. ©DALL·E

글로벌 빅파마들이 구글, 엔비디아 등 빅테크들의 인공지능(AI)신약 개발 플랫폼을 활용한 오픈이노베이션을 확대하고 있다. 우리나라도 보건복지부와 과학기술정보통신부 주도로 2028년까지 348억원을 투입하는 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트, 일명 K-멜로디를 추진 중이다. 

이런 가운데, 최근 독일에서는 신약 개발 과정에 AI를 활용할 경우, 시간 및 비용 절감뿐 아니라 더 효율적인 개발이 가능하다는 연구백서가 나왔다.  

독일 연방교육연구부와 공학한림원이 공동 설립한 AI 전문가 네트워크인 독일 학습시스템 플랫폼 (PLS)은 출시까지 평균 약 12년의 기간과 28억 달러의 비용이 소요되는 신약 개발 과정에 AI를 활용할 경우, 시간 및 비용 절감뿐 아니라 더 효율적인 개발이 가능할 것으로 분석했다.

백서에 따르면 AI 기술은 목표에 더 부합하고, 비용 효율적인 제약성분 탐색 및 테스트 등에서 새로운 제약성분 개발에 크게 기여할 수 있다. 백서는 AI 활용 가능 분야로 △제약 목표 선택 △제약성분 구조 선택 △성분구조 최적화 △임상 단계 △약품 인허가 △시장 관찰 등을 제시했다. 

백서는 문제점도 지적했다. 일상적인 약품 연구의 불가결한 일부로서 AI를 안정적으로 사용하는 데 필수적인 규제 프레임워크 및 지침과 데이터 품질, 가용성이 부족하다는 것. 또 경제적 실현 가능성 및 투명성 등 같은 기존 문제도 여전하다고 덧붙였다.

글로벌 컨설팅 베크릴 시장분석(Bekryl Market Analysis)은 AI가 2028년까지 전 세계 신약 개발에서 700억 달러를 절약할 수 있는 잠재력이 있다고 봤다. 보스턴컨설팅그룹은 개발 목적에 가용한 사전 지식에 따라 신약 개발에서 25~50%의 시간과 비용 절약이 가능하다고 분석했다.  

한국보건산업진흥원에 따르면, 신약개발 기업은 미국에 55.7%, 영국 9.8%, 캐나다 4.7%가 있다. 작년까지 관련 투자도 총 603억 달러에 이르며 지난 9년 동안 투자액은 약 27배 증가했다.

한편, 우리나라도 정부와 산업계가 함께 발 맞춰 K-멜로디를 추진한다. AI를 이용해 신약개발 기간과 비용을 줄이도록 지원하는 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트다.

정부는 K-멜로디 사업단장으로 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 김화종 원장을 선임했다. 이에따라 한국제약바이오협회는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성, 4월부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진한다.

한국제약바이오협회는 AI기반 신약개발의 중요성을 인지하고, 4년전 AI신약개발지원센터를 설립해 지속적으로 교육, 홍보사업 등을 진행해왔다고 전했다. 협회는 올해 들어 산업계의 AI신약개발을 가속화하기 위해 지난 1월 12일 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임한 바 있다.

협회에 따르면 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’는 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 ‘개인정보 유출’ 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업으로, 인공지능 신약개발의 새로운 돌파구로 주목받고 있다.