인공지능(AI) 신약개발 발전 전략 자료 캡처(한국제약바이오협회 제공) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스] 송연주 기자 = "50대 제약바이오 기업이 신약개발에 AI(인공지능)을 접목해 퀀텀점프에 시동을 걸고 있다."
김우연 인공지능신약개발지원센터장은 18일 한국제약바이오협회와 중국 화학제약공업협회가 개최한 '오픈이노베이션 포럼'에서 이같이 밝혔다.
김 센터장에 따르면 한국의 신약개발 산업의 기술력은 미국 대비 78% 수준으로, 약 3.8년의 기술 격차가 난다. 연구개발비(R&D)도 국내 3대 제약기업의 R&D 투자비가 세계 3대 제약기업의 2.5% 수준에 불과하다. 국내 의약품 시장규모는 23조원(2020년 기준)으로, 신약개발 생태계 조성에 부적합하다.
이런 가운데 AI 신약개발이 게임체인저로 부상하고 있다는 게 김 센터장의 설명이다. 현재 많은 제약기업과 AI 신약개발 기업이 후보물질 도출 단계에 AI를 집중 활용한다.
11개 AI 신약개발 기업의 신약 파이프라인은 총 105건으로 늘었고, 29개 AI 신약개발 기업의 누적 투자유치 금액은 6000억원 상당이다.
신약 개발에는 9~13년이란 긴 시간이 걸리고 2억 달러에 달하는 높은 비용을 부담해야 한다. 그럼에도 개발 성공률은 0.01%로 낮다.
AI를 사용하면 질병 및 경로 관련 유전자 표적에 대한 체계적인 접근이 가능해져 신약개발 과정을 가속화할 수 있다.
김 센터장은 "AI를 이용해 개발 화합물의 성공 가능성과 환자 등록을 예측할 수 있고 최적의 바이오마커(생체지표) 식별이 가능하다"며 "더 빠르고 간소화된 시험 실행이 적절한 곳에서 이뤄지기 때문에 시험의 성공 가능성을 높인다"고 설명했다.
이어 "다만 아직은 미성숙한 시장이므로 신약개발 단계별 성공사례를 축적해야 한다"고 강조했다.
예컨대, AI와 신약개발 두 전문영역을 이해하는 융합형 전문인력이 부족하고 공동 연구 주체 간 정보의 격차로 협업 만족도가 높지 않다는 설명이다. 공공데이터의 사용절차가 복잡하며 병원 데이터 접근이 어렵다.
김 센터장은 "인공지능신약개발지원센터는 AI 신약개발 현장 수요에 부응하는 융합형 전문인력을 양성하고 기술 협력 네트워크를 구축하고 있다"며 "정부 주도 데이터 생태계 활성화를 수립하는 등 데이터 활용 시스템을 구축하고 있다"고 말했다.
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