"AI 신약개발, 인식과 정보의 간극 좁히는 것이 급선무"

정보의 비대칭, 협업을 가로막는 큰 장애 요소
협업활성화 위해 정부의 마중물 역할 중요해

지난 16일 충남 천안 소노벨천안에서 열린 인공지능신약개발지원센터 '산·병·정 워크숍’에서 참석자들이 기념사진을 촬영하고 있다.

[파이낸셜뉴스] 인공지능 기반 신약개발을 촉진하려면 인공지능(AI)과 신약개발 등 전문영역 간 인식과 정보의 간극을 줄이는 것이 급선무라는 전문가들의 진단이 나왔다. 한국제약바이오협회는 지난 16일부터 충남 천안 소노벨천안에서 양일간 열린 ‘제약바이오산업의 디지털 전환과 인공지능 활용 신약개발 가속화 산·병·정 워크숍’에서 이 같은 인식이 있었다고 22일 밝혔다.

제약기업 연구원과 인공지능 개발자, 보건복지부 등 정부 관계자 등 60명이 참석한 워크숍에서 전문가들은 △AI 신약개발의 걸림돌과 해소방안 △산·병·정 협업 활성화 방안 △AI 신약개발 성공사례 도출 방안을 주제로 분임토의를 진행했다.

AI 개발자와 AI 의뢰자 간의 인식과 정보의 간극을 줄이는 문제와 관련, 분임토의 참석자들은 “AI에서 나온 결과값을 전문가가 보완해 협업의 시너지를 낼 수 있다는 공통된 인식이 필요하다”고 입을 모았다.

또 “협업을 가로막는 정보의 비대칭 문제는 두 전문영역 사이에서 중개 역할을 할 융합인재 양성 및 인공지능신약개발센터의 역량 강화를 통해 풀어가야 한다”고 강조했다
참석자들은 또한 “AI 기반의 신약개발 활성화를 위해선 성공사례 도출이 요구된다”면서 “임상 진입 등 단순하고 커다란 성공 지표를 설정하기 보다 실무적으로 합의된 성과를 기준으로 성과지표를 유연하게 설정하는 동시에 정교하고 세분화해야 한다”는 의견을 제시했다.

산·병·정 협업 활성화 방안에서는 제약기업의 주도적 역할과 정부의 마중물 역할이 중요하다는데 의견이 모아졌다.

분임토의를 이끈 한 참석자는 “신약개발의 복잡한 단계와 지적재산권(IP) 공유 등 여러가지 관련 문제를 고려할 때, 산·병·정 협력 연구를 원활히 진행하기 위해서는 제약회사가 주도적으로 프로젝트를 이끌고 관리해야 한다”고 말했다.

그는 “정부자금이 투여되는 사업이 유의미한 성공사례를 도출하려면 다수의 프로젝트가 추진되어야 하고 신약개발 과정의 특수성을 충분히 고려해 지원할 필요가 있다”고도 했다.

특히 데이터와 관련해선 “데이터의 양과 품질이 중요하나 퍼블릭 데이터만으로는 한계가 있는데다 질병별로 데이터의 양과 질에서 편차가 심하고, 국내 대형병원의 데이터는 품질이 우수하나 접근하기 어렵다“면서 접근권 제한 규정 완화를 주문했다.