코로나19 대유행 속 백신, 치료제 개발에 속도전이 중요해진 가운데 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 주목받고 있다. 화이자, 모더나 등 주요 백신 제조사는 개발 시간 단축을 위해 AI를 적극적으로 활용하는 것으로 알려져있다. 반복되는 실패로 수년이 걸리는 후보 물지 도출 작업을 AI가 빠르게 대신해주는 게 핵심이다. 하지만 국내 AI 신약 개발은 이제 시작 단계다. 정확도를 높이기 위해서는 더 방대한 데이터의 누적이 필요하기 때문이다.
K바이오에 AI 도입을 이끄는 김화종(사진) AI신약개발지원센터장은 5일 서울경제와 인터뷰에서 AI 신약개발을 "제약 산업의 디지털 전환"이라고 강조했다. 그러면서 "신약 개발은 여러 산업 가운데서도 가장 복잡하고, 성과 확인 과정이 길면서도 예측이 어려운 분야"라며 "그만큼 AI 기술에 대해 대형 제약사들은 ‘시도하기 좋은 것(nice to try)’에서 ‘전략적으로 중요한 것(strategically important)’으로 중요도가 커지고 있다"고 말했다.
김 센터장은 현재 신규 후보 물질 발굴로만 한정된 AI 활용성이 더 확대될 것으로 내다봤다. 그는 "AI는 긴박한 코로나19 대응을 위한 신약 개발에 활용성을 입증했다"며 "전임상·임상 단계에서는 실험 설계, 독성 예측, 시험 자동화, 임상 피험자 모집, 시험 최적화에 활용되고, 공장 제조 단계, 인허가 의사결정, 약물 감시까지 AI가 폭넓게 활용되기 시작했다"고 진단했다.
그렇다면 AI 신약 개발 기술을 발전 시키려면 무엇이 필요할까. 김 센터장은 신약 개발에 있어서도 다른 AI 적용 산업과 마찬가지로 대규모 양질의 데이터를 확보하는 게 가장 중요하다고 강조한다. 그는 "환자 X-ray 이미지부터 진단 내역, 치료 경과 등 모든 보건 의료 데이터를 디지털 전환을 통해 꾸준히 확보해 나가야 한다"면서 "양뿐만 아니라 질과 다양성을 갖춘 데이터를 확보할수록 처리할 수 있는 시스템 규모가 커지고 처리 속도가 단축될 것"이라고 말했다. 나아가 "시스템을 실제 시험으로 검증할 수 있는 임싱시험 시설, 데이터 센터 등 하드웨어도 필요하기 때문에 많은 기업과 기관의 공동 연구를 통한 생태계 마련이 필요한 시기"라고 힘주어 말했다.
김 센터장은 AI 기반 신약 개발의 가속화를 위해서 정부의 협력 프로세스 지원이 필요하다고 지적했다. 그는 "신약 개발에 임상데이터가 필수적인데 국내는 데이터중심병원, 건강보험심사평가원, 국립암센터, 질병관리청 등 여러 기관에 산재돼 있다"며 "무엇보다 제약기업, 대학, 연구소, 의료기관이 신약개발 관련 데이터를 공유·활용하여 실시간으로 분석할 수 있는 플랫폼을 만들기 위해 협력 체계부터 구축해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "글로벌 AI 신약 개발과 경쟁하기 위해서는 민감한 보건 의료 데이터를 공유할 수 있도록 정부가 공적 차원에서 판을 깔아줘야 한다"고 덧붙였다.
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