제약업계 AI 열풍… 신약개발 리스크 줄이고 효율 높인다

일 처리 속도 높여 생산성 개선
투자 비용 절감도 가능
MOU·독자개발·인재영입 등 활발

국내 제약사들이 신약개발 효율을 높이기 위해 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 사진은 기사 내용과는 무관함. /사진=이미지투데이

국내 제약업계에 인공지능(AI) 열풍이 불고 있다. 신약개발 실패 리스크를 줄이고 시간·자금 효율을 높이기 위한 전략으로 관측된다.

19일 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면 제약산업과 의료 관련 상품 산업에서 AI 기술의 경제적 기대 가치는 연간 600억달러(약 82조7800억원)에서 1100억달러(약 151조7600억원) 수준에 이를 것으로 관측된다. 신약 발견을 비롯해 개발·승인·상업화에 이르는 전반적인 일 처리 속도를 높여 생산성을 개선할 수 있어서다.

AI에 대한 집중적인 투자가 이뤄지고 있는 분야는 신약개발이다. 신약개발에는 통상 10년가량이 소요되고 1조원 이상의 자금이 필요하다. 상황에 따라 다르겠지만 AI를 활용하면 시간과 비용 모두 유의미하게 단축할 수 있다.

AI는 데이터 기반으로 인간이 하는 일을 돕고 짧은 시간에 수많은 데이터에 접근해 참고 문헌을 수집하는 등의 방식으로 활용된다. 해당 방식을 적용하면 수년 이상 소요됐던 과정을 몇 달 만에 처리하기도 한다는 게 업계 관계자 설명이다.

국내 제약기업들이 AI 관련 사업을 늘리고 있는 것도 이 같은 이유에서다. 한미약품은 올해 초 아이젠사이언스와 'AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발' 업무협약(MOU)을 체결했다. AI 기술을 활용해 신약개발에 쓰이는 시간과 비용을 절감하고 임상 단계에서 효율성과 성공률을 높이는 데 협력하는 게 골자다. 아이젠사이언스는 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴·제안하고 한미약품은 연구·개발(R&D) 역량을 토대로 도입 여부를 평가한다.

대웅제약은 업계 최초로 AI신약팀을 설립했다. 독자적으로 구축한 자체 데이터베이스 DAVID를 통해 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 분자 모델을 AI가 빠르게 학습할 수 있도록 전처리했다. 신약 후보물질 발굴의 첫 단계를 여는 툴인 AIVS로 특허가 가능한 히트 물질(신약 개발 초기에 발견한 화합물)을 탐색하기도 한다. DAVID와 AIVS 등을 활용해 신약개발 후보물질 탐색 및 검증에 들던 시간을 단축할 수 있다는 게 대웅제약 설명이다.

SK바이오팜은 신약개발 AI 전문가 신봉근 박사를 신임 AI/디지털트렌스포메이션(AI/DT) 추진 태스크포스(TF)장으로 영입했다. 종합 AI 로드맵 구축 등의 업무를 맡기기 위해서다. SK바이오팜은 2018년부터 AI 기반 약물 설계 플랫폼 허블을 구축해 초기 연구개발에 활용해 왔다. 최근에는 업그레이드 버전인 허블 플러스를 준비하고 있다.

김동욱 기자 ase846@mt.co.kr