글로벌 화두 된 'AI 신약개발'…"일반화 가능한지가 핵심"

신현진 소장, 'Generalizable AI' 필요

[서울=뉴시스] 황재희 기자 = 목암생명과학연구소 신현진 소장이 5일 식품의약품안전처 주최로 열린 ‘2024 글로벌 바이오 콘퍼런스’(GBC)에서 ‘인공지능, 신약개발에 어떻게 사용할 것인가’를 주제로 발표하고 있다. 2024.09.05. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]황재희 기자 = AI(인공지능) 신약개발이 제약바이오 업계 화두로 떠오른 가운데, AI가 실제 임상시험 단계에서 활용되기 위해서는 ‘일반화’가 필요하다는 지적이 나왔다.

국내 제약사 GC녹십자 비영리재단인 목암생명과학연구소 신현진 소장은 5일 식품의약품안전처 주최로 열린 ‘2024 글로벌 바이오 콘퍼런스’(GBC)에서 ‘인공지능, 신약개발에 어떻게 사용할 것인가’를 주제로 발표했다. 최근 임상 단계에서 빅데이터·AI 활용이 늘면서 ‘무엇’을 준비해야 하는지에 대해 소개에 나섰다.

신 소장은 “AI와 신약개발은 이제는 뗄 수 없는 불가분의 관계에 있다”며 “AI 신약개발과 관련한 앞으로의 질문은 우리는 무엇을 갖고 있으며, 앞으로 무엇을 준비해야 하는지에 대한 것으로 바뀌어야 한다”고 말했다.

AI 신약개발의 경우 현재 신약후보물질 발굴과 같은 초기 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 실제 임상시험에 AI를 활용하는 부분은 이제 막 걸음마 단계로 볼 수 있다.

신 소장은 “AI를 실제 임상시험(Clinical trial)에 적용하기 위해서 어떤 필요조건을 충족시켜야 하는지를 보면 Generalizable(일반화 할 수 있는) AI”라며 “일반화가 가능한지를 보는 것이 중요하다”고 말했다.

이어 “일반화가 가능하다는 것은 일단 커버리지가 많아야 하고, 편향이 적어야 한다”며 “다루기 어려운 임상데이터를 잘 다룰 수 있는 AI 인지, 모든 이슈를 다 다룰 수 있는지 등도 봐야 한다”고 덧붙였다.

그러면서 “많은 데이터를 포괄할 수 있어야 하고, 여기서는 동작하는데 저기서는 동작이 되지 않는 그런 편향성이 적은 AI가 필요하다”고 설명했다.

또 설명 가능하고, 이해 가능한 AI 모델이 필요하다고 강조하며, 인과관계를 추론해낼 수 있어야 한다고 했다.

신 소장은 “인공지능이 답을 내놨는데, 이 답을 어떻게 내놨는지 우리가 알 수 없다면 허가 업무를 담당하는 규제기관에서는 사실상 이해하기 어렵다”며 “그렇기 때문에 투명하고, 설명 가능한, 이해 가능한 AI 모델을 만들어야 한다”고 말했다.

이어 “목암생명과학연구소도 (AI)모델이 답을 내놨을 때 설명가능한지에 대한 연구, 즉 상관관계가 아니라 원인과 결과와 같은 정보를 정리할 수 있는지를 지금 연구하고 있다”며 “규제기관에서 보면 이런 연구가 앞으로 더욱 더 필요할 것으로 생각한다”고 말했다.

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