글로벌 제약사 얀센과 협약을 맺은 베네볼렌트 인공지능(AI)은 수백만 건의 논문 등을 분석해 루게릭병 치료제를 찾아냈다. 지금까지 연구자들이 알아내지 못한 새로운 치료제를 AI는 일주일 만에 두 가지나 발견한 것이다.
AI가 지닌 데이터 분석의 힘이 신약 개발에서 빛을 발하고 있다. 배영우 신약개발 인공지능지원센터 전문위원은 9일 2018 국제 인공지능 대전에서 신약 개발에서 AI가 지닌 잠재성에 대해 설명했다. 배 위원은 "AI의 역할은 선택에 들어가는 시간과 비용을 줄이는 것인데 특히 신약 개발에서 활용 가능성이 높다"고 말했다.
신약 개발엔 평균 12~15년의 시간과 6000~7000억 원 이상 비용이 소요된다. 특히 후보 물질을 찾아내는 첫 단계에서만 수년의 기간이 걸린다. 생물학, 화학, 약물, 임상, 세포학 등 광범위한 정보를 분석해 치료 효과가 뛰어난 후보 물질을 찾아내야 하기 때문이다. 이때 AI는 편향되지 않은 데이터 분석과 부작용 요소 방지 등으로 신약 개발에 드는 막대한 비용과 시간을 줄여줄 수 있다. 뿐만 아니라 사람이 미처 알아채지 못한 새로운 후보 물질 발견에도 기여할 수 있다는 가능성을 보여줬다.
이에 글로벌 제약사들은 앞다퉈 AI 개발 업체와 손을 잡은 상황. 아비브는 2016년 11월부터 AI큐어와 AI 기반 환자 모니터링 플랫폼 협약을 맺었다. GSK는 최대 10가지 질병 표적에 대한 신규 저분자 의약 물질 발견을 위한 파트너십 체결 등 가장 활발하게 AI를 활용하고 있다. 그 외에도 암젠, 베링거인겔하임, 화이자, 노바티스, 로슈 등도 신약 개발에 AI를 활용하고 있다. 배영우 위원은 "대부분 다국적 제약사들은 직접 AI를 개발하기보다 탄탄한 스타트업들과의 파트너십을 맺고 있다"고 설명했다.
글로벌 제약사가 신약 개발을 독점한 데다가 AI 기술까지 선제적으로 활용하면서 국내 제약사와의 격차를 더욱 벌려가는 실정이다. 이에 한국도 정부 차원에서 국내 제약사들이 신약 개발에 AI를 활용할 수 있는 지원책을 마련 중이다. 제약사 단독으로 AI 플랫폼을 도입하기에는 어려움이 있다는 판단 때문이다.
정부는 2026년까지 글로벌 신약 후보 물질 100개를 만든다는 목표로 제약바이오협회, 한국건설생활환경시험연구원 등과 공동으로 AI 기반 신약 개발 지원 플랫폼 구축사업을 기획, 시범 사업을 실시하고 있다. 그간 국가 연구 개발 사업으로 축적한 50만여 건의 연구 데이터를 활용해 평균 5년이 소요되는 후보 물질 개발 기간을 1년으로 단축하겠다는 구상이다.
하지만 축적한 데이터 중 실제 AI에 활용할만한 연구 데이터는 그리 많지 않다는 지적이다. 따라서 신약 개발 지원 플랫폼 성공 여부는 양질의 빅 데이터 확보에 달릴 전망이다. 정부 지원 사업을 설명한 유병철 한국건설생활환경시험연구원 정밀화학분석센터 박사는 "현재 신약 후보 물질을 예측하거나 제시하기 위한 실질적인 데이터는 제한적"이라며 "AI에 활용할 수 있는 빅 데이터를 구축해 많은 제약사가 활용할 수 있는 플랫폼을 내년 중 공개하겠다"라고 밝혔다.플랫폼을 내년 중 공개하겠다"라고 밝혔다.
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