AI 파마 코리아 컨퍼런스 2019 개최…"국내 AI 활용 뒤처져 있어"

최근 여러 분야에서 인공지능(AI)이 화두가 되고 있는 가운데 신약개발에 있어 AI를 효율적으로 적용하기 위한 데이터 구축 필요성이 강조됐다.

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 7일 르메르디앙 호텔에서 ‘AI 파마 코리아 컨퍼런스 2019’를 개최했다.

이날 김병찬 박사(미국 슈뢰딩거)는 "AI가 잘 적용되는 분야는 이미지와 데이터가 풍부한 영역에서 잘 활용될 수 있다"며 "그러나 신약개발에 있어서는 데이터가 거의 없어 AI를 적용하고 싶어도 못하는 게 현실"이라고 밝혔다.

안드레아스 벤더 박사(캠브릿지대학의 분자정보학센터 데이터기반 약물발굴파트 그룹 책임자)도 "AI는 언어와 이미지 인식과 같은 많은 분야를 변화시켰지만, 이용가능한 화학적·생물학적 데이터의 특성상 약물 발견 영역에서는 아직 그렇지 않다"고 말했다.

그는 "AI가 신약개발에 적용되기 위해서는 바이오데이터를 구조화해 믿을 수 있는 모델을 구축해야 한다"며 "결국 데이터의 문제다. 알고리즘은 구축돼 있지만 바이오데이터는 부족하기 때문에 현실적인 접근이 필요하다"고 강조했다.

폴 콜하스(몰레큘 프로토콜의 대표이자 공동창업자)는 "AI는 신약을 효율적으로 개발하기 위해 데이터를 IP화해서 정확성을 높이는 것"이라며 "의약품 시장 출시 시간을 단축하기 위해서는 데이터의 공유와 AI모델 학습이 필요하다"고 밝혔다.

미쉘 파텔 박사(아스트라제네카 헬스 인포메틱스 글로벌 담당 최고책임자)는 "의약품 개발 단계에서 임상시험을 가속화 하기 위한 방법으로 데이터 기반 조직을 구성하고 임상데이터를 수집·관리·분석하는 방법이 발전돼야 한다"며 "데이터를 올바른 방식으로 구성해 최대한의 가치를 유출할 수 있어야 한다"고 말했다.

국내에서도 신약개발에 AI를 적용하기 위한 시도가 이어지고 있지만 아직 뒤처져 있는 현실이 지적됐다.

김재영 인공지능신약개발지원센터 책임연구원은 "국내는 AI를 활용한 신약개발이 많이 뒤쳐져 있다"며 "전문성을 갖추지 못하고 우리가 원하는 것에 대해 정확히 파악하지 못하는 상태"라고 꼬집었다.

그는 "소스나 인프라를 잘 활용할 수 있도록 협력할 수 있는 오픈이노베이션을 위한 생태계 구축이 우리의 목표"라며 "교육과 컨설팅을 통해 전문가들과 협력할 수 있도록 도와주는 역할을 해나갈 것"이라고 밝혔다.
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