인공지능을 이용 신약개발을 지원하는 센터 마련의 근거가 될 법안(제약산업 육성 및 지원에 관한 특별법 일부개정법률안)이 국회에 제출된바 있다. 인공지능(AI)는 이미 선진국에서는 신약개발에 활용될 수 있는 가장 기본적인 도구가 되었다.신약후보물질 검색은 물론 전주기를 통해 다양하게 활용되고 있는데 인공지능은 더 빠르게, 더 안전하게 수익성 높은 신약개발을 가능하게 해주는 장점을 가지고 있기 때문이다. 유력 다국적 제약사들은 인공지능과 빅데이터에 이미 막대한 자금을 투자하고 있다. 신약개발과정에서 효율성과 생산성을 높이려는 의도로 제휴와 직접투자를 마다하지 않고 있다.   

4차 산업혁명을 주도하게 될 인공지능시대를 맞아 우리 제약바이오기업들도 다국적 빅파마들과 제대로 경쟁하려면 사용목적에 부합되는 인공지능을 선택하여 적극적으로 활용해야 할 것이다. 전체 매출액의 약 15%내외 R&D비용을 투자하고 있는 우리나라 입장에서 개별회사들이 개별적으로 인공지능을 추가하고 사용하는 것은 경제적으로 무리가 따를수 있다. 때문에 인공지능을 활용하는 신약개발 사업에 국가적 지원이 반드시 뒤따라야 한다. 국회의 관련법안 발의도 인공지능을 이용, 신약 연구개발을 하는 제약기업에 대한 별도의 연구 개발 투자기준을 규정하고 인공지능 신약개발지원센터의 설치·운영 근거를 마련키 위한 취지로 해석된다. 

과학기술정보통신부는 '인공지능(AI)+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축' 사업을 발표했는데 이는 신약후보물질 개발기간을 5년에서 1년으로 획기적으로 단축한다는 구체적 목표를 세워놓고 있다. 또 한국제약바이오협회 등이 주축이 되어 민관협력모델 ‘인공지능신약개발지원센터’를 설립, 제약바이오 기업이 인공지능(AI)을 활용해 신약후보물질을 탐색하고 의약품정보를 수집 관리 분석할 수 있도록 지원한다고 밝힌바 있다. 이런 노력들이 모아질 때 우리나라의 미래 신성장 산업으로 제약산업이 화두가 되고 있는 시점에서 인공지능을 신약개발에 활용하면 초기 약물 후보군 발견에 필요한 시간과 비용을 최소화할 것으로 전망된다.

다만 목적이 정해졌다 하더라도 과정에서 고려해야 할 요소도 있다. 좋은 사례가 각 대학병원들이 경쟁하듯 들여온 최첨단 MRI장비와 로봇수술을 위한 고가의 의료장비 운영 및 활용과 관련된 앞서의 경험들이다. 국내 유수 대학병원과 전문병원들은 고수익의 유혹에 따라 첨단시설의 건강검진센터를 앞다퉈 개설했다. 하지만 수요예측이 어긋난 고가의 영상장비는 판독전문가 부족으로 인해 계륵이 된 경우가 허다하다. 인공지능도 마찬가지이다. 무조건적 도입보다 실상에 맞는 케이스를 제대로 찿고 선택과 집중을 통한 활용도를 최대한 높이는 지혜를 찿아야 할 것 같다.