[제46차 미래포럼(7/11)] "연합학습AI, 신약개발 기폭제 작용"
- 이석준·어윤호
- 2023-07-14 06:00:39
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- 'AI 신약개발 생태계 진단과 글로벌 경쟁력 확보 전략'
- 인공지능 신약개발 분야, 빅파마와 큰 격차…K-멜로디 사업 중추 역할
- 인력양성·기술 로드맵 수립…AI 수요-공급 매칭 R&D 프로그램 도출 관건
- 100개 제약바이오기업 연합…100만개 라이브러리 갖추는 게 1차 목표
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주체 간 융합과 협업으로 신약(연구자)과 AI(개발자)를 아우르는 전문인력 양성과 두 영역의 합치된 기술로드맵을 수립하고 신약 개발 특정단계 성공사례를 도출해 협업 비즈니스를 활성화도 필수불가결 요건이다. 데이터 공유자에게는 확실한 성과를 제공하고 데이터 유출을 막는 제도적 시스템도 구비해야 한다. 이르면 내년 시행될 'K-멜로디(K-MELLODDY)'가 AI 신약개발 기폭제가 될 수 있다는 의견이다.
데일리팜은 지난 11일 한국제약바이오협회 4층 대강당에서 'AI 신약개발 생태계 진단과 글로벌 경쟁력 확보 전략'을 주제로 제46차 미래포럼을 개최했다.
이날 포럼은 신현진 목암생명과학연구소 부소장이 좌장을 맡고, 장우순 한국제약바이오협회 상무가 'AI 신약 개발 동향과 도전과제'에 대해 주제발표를 진행했다. 패널로는 김현철 한국보건산업진흥원 본부장, 박준석 대웅제약 신약센터장, 오두병 한국연구재단 신약단장, 박성수 디어젠 신약AI융합본부 부사장이 참여했다.
빅파마와 큰 격차…제약, 벤처, 정부 합쳐 AI 활성화
장우순 상무는 'AI 신약개발 동향과 도전과제' 주제발표를 진행했다.
먼저 국내외 제약바이오 업계 AI 도입 배경을 살폈다.
그는 "AI 도입을 통해 글로벌 빅파마는 개발비 증가, 신약의 고가화, 낮아지는 신약 접근성을 타개하려 한다. 한국 등은 1~2조원 신약 개발 투자 역량을 갖춘 빅파마와의 자본의 격차를 줄이려한다. AI를 활용한 신약개발은 개발기간을 줄이고 비용을 낮추는 등 제약바이오산업의 존재방식을 바꾸는 힘을 갖고 있다. 국내외 제약바이오 기업이 AI 활용한 신약개발에 한창인 이유"라고 말했다.
다만 미국 등 선진국과 비교할 때 국내 수준은 미약한 수준이라고 지적했다.
국가별 생명공학 AI 특허만 봐도 미국은 약 600개로 대부분을 점유하고 있다. 그 뒤로 중국, 한국, 독일, 일본, 영국 순으로 국가별 30개 이하를 보유하고 있다.
글로벌 AI 신약개발 시장 점유율도 미국 55.25%, EU 12.2%, 아시아 9.22%, UK 7.94%, 중국 7.57% 등이다. 한국은 아시아에서 3% 안팎으로 추정된다.
세분화되고 경쟁이 치열한 AI 신약개발 시장을 잡기 위해서는 ▲최고 수준의 바이오 의료 인력과 기술 ▲질 좋은 보건의료데이터(단일건강보험/EMR보급률 92%) ▲정부의 AI 인프라 구축과 데이터 접근성 강화 등 한국만의 특장점을 활용해야 한다는 분석이다.
특히 AI 신약개발 주체 간 융합과 협업이 필수적이라고 강조했다.
전문영역 간 융합(상호신뢰), 협업의 만족도, 확장성 있는 공동연구(민관, 산학연 협력) 등을 도전과제로 두고 ▲인력양성과 기술 로드맵 수립 ▲AI 기술 수요-공급 매칭 R&D 프로그램 등이 활성화돼야 한다.
장 상무는 "신약개발 특정단계 성공사례(문제해결 사례)를 하루빨리 도출해 협업 비지니스를 가속화 해야 한다. 또한 제약기업이 기술수요(과제)를 제시하고, AI 기업이 해당기술을 개발/공급함은 물론 운영기관은 제약기업 요구에 맞춘 세부 AI기술 선별, 기술별 평가 및 검증 방법 개발 등의 작용이 유기적으로 작동해야 한다"고 강조했다.
정부(과기부+복지부) 주도로 이르면 내년 시행될 K-멜로디가 AI 신약개발 활성화 기폭제가 될 것이라는 의견도 제시됐다. K-멜로디는 제약바이오기업과 기관의 데이터를 통합한 AI 플랫폼을 구축해 글로벌 시장에서 경쟁력을 키우기 위해 추진 중이다.
K-멜로디는 기업이 약물 후보 물질을 개발하는 과정에서 얻은 데이터를 AI에 학습시킨 뒤 그 결과값만을 공유하는 방식의 학습법을 활용할 방침이다. 암호화된 데이터를 공유하는 것과 유사해 다른 기업에 초기 데이터를 유출하지 않을 수 있다.
유럽은 유럽연합(EU) 멜로디 프로젝트를 이미 시행했다. 2019년 아스트라제네카, GSK, 노바티스 등 유럽 주요 제약사 10개 및 주요 대학 및 연구기관은 K-멜로디의 롤 모델이 된 EU-멜로디 프로젝트를 진행했다. 그 결과 각 기업이 개발한 AI보다 성능이 4%가량 향상된 AI를 개발할 수 있었다.
장 상무는 "K-멜로디는 제약산업의 신약개발 경쟁력을 제고하고, 공공-민간 데이터 활용 활성화에 전기를 마련해줄 것이다. 산학연 공동연구 가시적 성과도출로 '공동연구' 활성화도 기대할 수 있다"고 말했다.

주제발표 후 AI 신약개발 활성화를 위한 각 주체의 역할 그리고 가속화를 위한 정책 제언 토론이 이어졌다.
이날 포럼에서는 AI 기반 신약개발에 있어, 그 참여 주체의 범위에 대한 논의가 먼저 이뤄졌다. 기본적으로 현재 우리나라는 해당 주체를 제약사와 AI 벤처로 한정하고 있다는 공감대가 형성됐다.
오두병 한국연구재단 신약단장은 "병원과 임상 CRO 업체들도 AI 신약개발에 중요한 주체로 활약해야 한다. 또한 인공지능은 아직까지 제도적 뒷받침이 많이 필요한 영역이기 때문에 그 어느 사업보다 정부의 적극적인 관심이 필요하다"고 피력했다.
다만 의료기관의 참여를 이끌어 내기 위해서는 극복해야 할 과제가 있다. 데이터 공개에 대한 우려와 병원 자체의 관심이다.
김현철 한국보건산업진흥원 본부장은 "사실 K-멜로디 사업만 보더라도 병원을 대상으로 설계되진 않았다. 개인정보 활용은 민감한 문제다. 또 병원들도 이익을 추구하는 곳인데, 인공지능 사업에 데이터를 제공하고 사업에 참여하는 것에 대한 메리트를 느끼고 있지 못 한 상황이다"라고 설명했다.
아울러 "현재 병원이 갖고 있는 데이터의 수준도 생각해 봐야 한다. 산업계에선 국내 인프라를 보고 병원들의 데이터에 대해 너무 과대평가하는 경향도 있다. AI 신약개발을 위해서는 좀 더 질적으로 세밀한 데이터가 필요하다. 우리는 그걸 쌓아 나가면서 병원 등 요구되는 주체들과 신뢰를 쌓고 설득해 나가야 한다"고 덧붙였다.
AI 기술의 활용 범위와 우리나라의 현 수준
그렇다면 실제 AI는 신약개발에서 어떻게 적용되고 있을까. 포럼에서는 현재 AI는 지나치게 후보물질 발굴에 한정돼 적용되고 있다는 지적이 제기되기도 했다.
박성수 디어젠 신약AI융합본부 부사장은 "AI의 목적은 실패 최소화를 통한 비용절감과 개발기간의 단축이다. 그러나 지금은 후보물질 발굴과 최적화 연구에만 AI 적용이 이뤄지고 있다. 전임상 디자인부터 약물 인허가 단계까지 많은 의사결정 단계에서 인공지능이 활용돼야 한다"고 주장했다.
신약개발의 초기 단계 이상의 역량을 아직 갖추지 못했다는 의미로 해석된다.
박준석 대웅제약 신약센터장은 "인공지능의 활용이 제한적인 것에는 공감한다. 그러나 국내에서 손꼽히는 제약사들조차 3상 임상 연구를 독자적으로 진행하지 못하는 것이 현실이다. 아직 우리나라는 리소스가 없다는 사실을 받아 들여야 한다. AI는 자칫 뜬구름이 될 수도 있다. 협업을 통해 각자의 생각 차를 좁히고 속도와 정확성을 확보해 나가야 한다"고 설명했다.
K-멜로디, 국내 AI 기술의 이정표가 돼야
패널들은 그렇기 때문에 'K-멜로디' 사업 활성화에 거는 기대가 더욱 컸다. 현실을 직시하고 부족한 데이터를 보완해 나가면서 AI 신약개발의 이정표를 제시해야 한다는 목소리다.
김현철 본부장은 "성공사례를 만들어 가는 것이 중요하다. K-멜로디 사업을 통해 오늘 거론된 다양한 주체들의 참여를 이끌어 내고 상호 신뢰를 쌓아야 한다. 병원도 마찬가지다. 병원의 기존 데이터 보다는 함께 참여하면서 필요한 데이터를 적립해 나가면 우리도 분명 양질의 빅데이터를 구축할 수 있다"고 말했다.
박준석 센터장은 "제약바이오협회 주관하에 K-멜로디 사업을 준비하면서 이해 관계가 다른 각 제약사와 벤처, 그리고 다양한 주체들의 협업이 가능할까란 의문을 갖기도 했다. 하지만 생각보다 우리의 의지가 강하단 것을 확인할 수 있었다. 글로벌 빅파마는 1개 업체가 100만개의 화합물 라이브러리를 갖추고 있다. 우리가 연합해서 100만개의 라이브러리를 갖출 수 있다면 큰 성과라고 생각한다. 정부, 의료기관을 비롯한 주체들의 도움과 협업으로 목적을 이뤄내길 기대한다"고 희망했다.
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