인공지능 활용 신약개발 국내 '미성숙'.."단계별 기술 개발 중요"

한림원탁토론회

게티이미지뱅크 제공

인공지능(AI)은 사람이 추측해야 하는 후보물질의 치료 효과를 방대한 자료를 바탕으로 예측할 수 있다. 이를 통해 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 크게 단축시킬 수 있는 것으로 알려졌다.

AI기술이 신약개발 분야에서 제 능력을 발휘하기 위해선 개발 전과정에 걸쳐 다양한 기술이 개발돼야 한다는 전문가 진단이 나왔다. 관련 기업에 대한 투자 등이 적극적으로 이뤄지고 있는 가운데 각 개발단계에 필요한 기술들이 균형적으로 성장해야 실제 개발기간 단축 성과로 이어질 수 있다는 분석이다.

지난달 26일 열린 한림원탁토론회에선 신약개발과 관련한 AI기술의 발전방향에 대한 전문가 의견들이 소개됐다.

이날 토론에 나선 홍진태 충북대 교수는 "AI 신약개발지원센터에 따르면 국내 주요 AI 신약 개발기업의 신약 파이프라인은 2020년 44건, 지난해 89건을 기록했으며 올해 들어서야 100건을 넘겼다"며 "이중 임상 단계에 진입한 파이프라인은 4건으로 3.8% 수준"이라며 국내 AI 기반 신약개발 현황을 소개했다.

이어 "국내 30여개 기업이 AI 플랫폼을 개발하거나 AI 신약 개발기업과 협력해 기술을 고도화하고 있지만 해외 시장과 비교하면 적용 범위나 규모가 작다"고 지적했다. 

실제 해외 국가에선 AI를 활용한 신약개발 성과가 이미 가시화되고 있다. 영국에선 AI가 기존 류마티스 관절염 치료제인 '바리시티닙'의 코로나19 치료 효과를 예측해 코로나19 치료제 개발의 단서를 제공했다. 미국의 경우 섬유증을 학습한 AI가 46일 만에 이 질환의 치료제 후보물질을 개발한 사례가 있다. 또 AI 모델이 약물 분자와 분자의 결합을 예측해 7000여종의 에볼라 바이러스 치료제 후보물질 중 가장 적합한 물질 2개를 골라내기도 했다.

홍 교수는 국내 AI 기반 신약개발이 지금보다 속도를 내기 위해선 각 단계마다 필요한 기술이 균형적으로 발전해야 한다고 말했다. 그는 "타깃발굴, 후보물질 설계합성, 검증과정 및 전임상, 임상 등 각 신약개발 단계마다 적용할 대표적인 기술을 한국이 하나씩은 보유하고 있어야 한다"며 이같이 말했다.

이날 토론자로 나선 윤호섭 차바이오그룹 종합연구원 원장은 AI 기술 등 신기술이 신약개발 성과로 이어지기 위해선 정부 차원에서 신약 개발 파이프라인을 체계적으로 관리하고 육성할 필요가 있다고 제안했다.

윤 원장은 "바이오 약물, 합성 약물 각 유형별 파이프라인을 임상 전단계인 유효물질 발굴, 선도물질 도출, 후보물질 선정, 비임상 진행의 단계별로 효율적으로 지원해주는 프로그램이 필요하다"며 "각 단계별로 체계적인 컨소시엄이 구성돼 개발지원을 돕는 방안도 가능하다"고 말했다.

최선 이화여대 약학과 교수는 "일본 제약공업협회에 따르면 AI를 본격적으로 도입할 시 신약개발에 드는 시간은 기존 10년 이상에서 3~4년 정도로 단축되며, 개발비용 또한 기존 평균 1조 2200억원에서 절반 가량인 6100억원으로 감소될 수 있다"며 "과학기술정보통신부가 구축하고 있는 AI기반 신약개발 플랫폼 등 민간 뿐만 아니라 정부 차원의 개발지원도 중요하다"고 강조했다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]