[헬스코리아뉴스 / 이지혜] “AI신약개발지원센터는 국내 제약바이오산업이 세계 일류산업으로 도약하기 위해 AI기술과 신약개발기술 두 분야의 협업 비즈니스를 촉진하는데 역량을 집중할 것이다.”
한국제약바이오협회 AI신약개발지원센터 김우연 센터장은 30일 기자간담회를 열고 AI 신약개발 방향과 계획에 대해 이같이 밝혔다.
김우연 센터장은 “신약 R&D의 큰 흐름은 개방형 혁신과 협업이다. 신약개발 AI기업과 제약기업은 모두 R&D 생태계의 일원이다. 서로 협력하지 않고는 혁신을 이루기가 매우 어렵다”며 “특히 공통점보다 차이점이 많은 두 전문영역의 협업은 중요성을 넘어 필수적이다”고 말했다.
AI신약개발지원센터는 AI와 신약개발 기술의 협업을 돕기 위해 ‘신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼’을 올 하반기에 출시할 계획이다. 제약바이오산업의 인공지능, 시뮬레이션, 빅데이터 기술 도입 촉진을 목표하고 있다.
협업 비즈니스를 위한 ‘융합형 AI 신약개발 전문가 교육’ 사업도 강화하겠다는 방침이다. 특히 올해 신약개발 현장의 AI 전문인력 부족현상을 해소하기 위해 신약개발 연구원 맞춤형 학습과정과 현장실습과정을 개설할 예정이다.
김 센터장은 “신약개발은 사회파급효과가 매우 큰 공익 성격의 사업이다”며 “AI기술은 신약개발 전 단계에 활용돼 신약개발주기를 15년에서 7년으로 단축시킬 것”으로 추정했다.
AI센터 자체조사 결과, 국내 신약개발 AI 스타트업은 현재 38개로 늘어났다. 2021년 상반기에는 14개 신약개발 AI 스타트업에 1700억 원의 투자가 이뤄졌다. 정부도 ‘AI 활용 혁신신약 발굴’ 등 27개 사업을 통해 제약바이오산업의 AI 활용을 적극 지원하고 있다.
김 센터장은 “AI 신약개발 시장이 아직은 미성숙 단계”라며 국내 AI 신약개발 시장 협업이 어려운 원인으로 AI솔루션 매칭 과정을 꼽았다.
솔루션, 플랫폼 등으로 불리는 AI 신약개발 모델은 실제 실험에 적용해봐야 정확한 성능을 알 수 있지만 제약기업은 AI솔루션이 자신들이 원하는 기술과 성능을 갖추었는지 미리 가늠하기 어렵다는 것이다. 반면, AI기업은 자신들이 개발한 AI솔루션의 가치를 미리 입증하기 어려워 AI기술과 신약개발 수요가 잘못 매칭되는 경우가 발생하게 된다는 것이다.
김 센터장은 “‘신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼’은 매칭의 정확도를 어떻게 높일까 하는 고민에서 시작됐다”며 “결론은 신약개발자가 AI솔루션을 충분히 이해하는 게 먼저이기에 IT에 대한 전문지식이 없는 의약화학자들도 웹상에서 손쉽게 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 개발 중이다”고 밝혔다.
이어 “전문가 자문위원회와 AI 신약개발 협의체도 운영해 인공지능과 신약개발 두 전문영역이 활발하게 소통하고 기술을 교류할 수 있는 장을 제공할 것”이라며 “특허와 논문을 통해 입증한 AI기술을 소개하고, 기술에 대한 신약개발 영역의 피드백이 선순환을 이루면 매칭의 정확도가 높아지고 협업사례도 크게 늘어날 것”이라고 전망했다.
김 센터장은 인공지능과 신약개발 두 전문영역의 이질성을 극복하기 위해 융합형 전문인력 양성을 추진하겠다고 설명했다.
“AI신약개발지원센터에서는 온라인 교육플랫폼 라이드(LAIDD)를 구축해 3년간 800명의 교육생을 배출했습니다. 올해는 이 교육플랫폼을 더욱 고도화해 타 분야 전문가와 소통하는 능력을 갖춘 다양한 융합형 전문인력을 배출할 계획입니다.”
수강생의 배경지식과 목표직무 맞춤형 러닝트랙을 구축하고 교육생들이 AI 신약개발 현장에서 직접 소규모 프로젝트를 수행해 보는 인턴십 프로그램도 운영할 예정이다. 두 전문영역의 상호이해와 소통역량을 강화하고 AI 신약개발 시장의 인력부족 현상도 해소해 나간다는 방침이다.
![한국제약바이오협회 AI신약개발지원센터 김우연 센터장이 30일 기자간담회에서 AI 신약개발에 대해 설명하고 있다. [사진=온라인 기자간담회 캡쳐]](/news/photo/202203/325648_196845_715.png)
김 센터장은 AI 신약개발 가속화 측면에서 인력과 기술 못지않게 중요한 것으로 데이터를 제시했다.
그는 “데이터는 AI 솔루션의 성능 향상과 정확도 제고에 결정적 영향을 미치기 때문에 중요하다. AI 신약개발은 화합물, 오믹스, 문헌정보, 임상정보, 의료정보 등 다양한 데이터 소스를 필요로 한다”면서 “하지만 AI 솔루션에 필요한 대량의 학습데이터를 확보하는 일은 쉽지 않다. 국내 제약기업의 경우 자체 보유 데이터도 많지 않은 상황”이라고 설명했다.
이어 “보건의료데이터는 민감성이 높고 개인정보, 기술유출 등의 이슈가 있어 공공기관, 의료기관, 제약기업 모두 각자의 데이터를 폐쇄적으로 활용하고 있다”며 “공공기관의 빅데이터, 데이터 중심병원의 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 정부 차원에서 강구해야 할 때”라고 강조했다.
김 센터장은 “현재까지의 놀라운 AI 기술 발전 속도로 볼 때, 앞으로 이 분야가 얼마나 빨리 발전할 지 기대된다”면서 “이러한 중요한 시점에서 센터장 자리를 맡아 막중한 책임감을 느끼고 있다. 회장님과 전임 센터장님의 뜻을 이어받아 국내 AI 신약개발의 성공적인 발전을 위해 노력하겠다”고 다짐했다.
