"신약개발 공식 바꾼다"…'AI 인재' 수혈하는 제약바이오

인공지능 기술 자체 역량 강화 총력

[서울=뉴시스] 제약바이오 기업들이 인공지능(AI) 신약 개발 기술을 내재화하고 체계를 구축하는 데 주력하고 있다. (사진=뉴시스 DB) photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송연주 기자 = 제약바이오 기업들이 인공지능(AI) 신약 개발 기술을 내재화하고 체계를 구축하는 데 주력하고 있다. 'AI 신약 개발'은 임상 데이터와 신약 개발에 적합한 AI 알고리즘을 활용해 신약을 개발하는 것을 뜻한다. 방대한 연구 자료를 토대로 후보물질을 찾아내 약의 효능을 예측하므로 비용·시간을 단축시켜 글로벌 신약 개발의 트렌드로 자리잡았다.

14일 제약업계에 따르면 디엑스앤브이엑스(DXVX)는 AI 기반의 신약 개발 기업으로 변모를 꾀하기 위해 최근 한미약품 출신 신약 모델링 전문가 이경익 상무(물리화학 박사)를 신약연구본부에 합류했다. 이 상무를 중심으로 AI 기반 신약 개발 프로젝트를 진행하고 있다.

이경익 상무는 AI 모델링 기반의 신약 개발 전문가로, 화학물질 합성과 단백질 발현 등 경험을 통해 분자 설계 노하우를 보유하고 있다. 또 최근 IT전문가 송기영 부장을 IT기획팀장으로 영입하기도 했다.

GC녹십자의 연구기관인 목암생명과학연구소는 지난해 AI 기반 신약 개발 연구소로 탈바꿈했다. 김선 서울대 컴퓨터공학과 교수를 연구소장으로 영입 후 다학제 분야인 AI 신약 개발 전문가 양성을 포함한 체계 구축에 힘쓰고 있다.

연구소는 단기적으론 인공지능이 적용됐을 때 당장 효과를 볼 수 있는 플랫폼 개발, 중기적으론 해당 플랫폼 이용한 실질적인 후보물질 발굴, 장기적으론 아직 신약이 발굴되지 않은 질병 분야의 AI 수요에 대한 심층적 연구를 목표로 하고 있다. GC녹십자와 mRNA 플랫폼 연구, 약물전단체 연구 등을 진행 중이며 희귀질환에 대한 미래 전략을 구상 중이다.

삼진제약은 지난해 '인 실리코'(in silico)팀을 별도로 꾸리고 전문가를 고용해 자체적으로 인공지능 신약 개발을 할 수 있는 역량을 구축했다.

통상 전통적인 신약 개발 시 후보물질 발굴을 위해 고속 스크리닝(HTS) 방식을 사용한다. 이 방식을 사용해 양질의 후보물질을 발굴하기 위해선 후보물질들을 모아 놓은 대규모 '컴파운드 라이브러리'(Compound Library)를 만들어 놓아야 한다. 중견 제약회사가 빅파마 수준의 컴파운드 라이브러리를 구축하기엔 물적·인적 자원의 한계가 있어, AI를 통해 이런 한계를 극복할 것으로 기대하고 있다.

대웅제약 역시 'AI신약팀'이란 전담부서를 두고 있다. 온코크로스, A2A파마 등 다수 국내·외 AI 신약개발 기업과 협업하면서도 전문 팀을 통해 자체 역량을 강화한다.

최근엔 자체 AI 신약 플랫폼을 고도화하기 위해 글로벌 제약기업 머크 라이프사이언스와 업무협약(MOU)도 맺었다. 머크는 신약 개발 과정에 필요한 데이터 및 프로그램을 제공하고, 대웅제약은 자체 개발 중인 웹 기반 모델링 플랫폼에 이를 적용해 신약 후보물질 발굴 및 검증에 활용할 예정이다.

동아쏘시오그룹은 지난 7월 디지털 헬스케어 사업을 신성장 동력으로 안착하기 위해 '디지털 헬스케어 사업 추진단'을 출범했다. AI 신약 개발, 디지털 치료제 등 디지털 헬스케어와 관련된 모든 사업 관련 전략 방향을 정하고 콘텐츠·기업을 발굴하는 역할이다.

제약업계 관계자는 "AI 기업과 많은 협업을 하는데, AI에 대한 이해도가 높아야 효율적인 협업이 가능하다"며 "자체 역량이 있다면 단기적 이익에 의존하지 않고 장기적 연구 투자와 접근이 가능하다"고 말했다.

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