‘AI’ 접목 신약 개발 획기적 단축···가속화 방안은?

인공지능(AI)이 제조업은 물론 사회 전반에 혁신적인 변화를 가져오면서 국가 간 AI 기술 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 

특히 세계 각국은 AI를 통한 신약개발도 적극 추진하고 있는 가운데 가속화를 위해서는 산학연 협업을 바탕으로 AI신약개발 기술 로드맵 수립, 데이터 활용 활성화, 융합인재 양성, 공동연구 활성화에 집중해야 한다는 의견 나왔다.

한국제약바이오협회가 지난달 발간한 'AI뉴노멀 시대의 도래와 신약개발' 브리프에 따르면 세계 AI 신약개발시장은 매년 평균 45.7% 성장해 2027년에는 40억 350만 달러(한화 약 5조원)에 이를 것으로 전망된다. 

신약개발은 개발 단계가 높아질수록 진입확률은 극히 낮아지고 10년 이상의 개발기간과 1조 원 이상의 비용이 소모된다. 

하지만 AI는 신약의 개발기간을 획기적으로 줄이고 빅데이터를 활용해 신약후보물질 발굴과 질환 맞춤형 약물 개발을 가속화해 임상 성공률을 높이는 혁신적인 신약개발 기술로 평가된다. 

실제 화이자는 AI를 활용해 코로나19 유행지역 예측과 임상시험 분석으로 mRNA백신 개발을 10.8개월로 단축했다. 

따라서 세계 각국은 막대한 시간과 비용이 요구되고, 불확실성이 높은 전통적인 신약개발의 한계를 극복하기 위해 AI 활용 신약개발 분야에 많은 정책자금을 투입하고 R&D 지원 프로그램을 실행하고 있는 것이다. 

우리나라도 보건복지부와 과학기술정보통신부는 2019년 AI 신약개발 플랫폼 구축사업(후보물질 디자인, 뇌질환선도물질 탐색, 항암신약 후보물질 개발, 신약후보물질 도출, 항암표적약물 재창출, 면역항암제 부작용 예측 등 6개 분야)에 3년간 258억 원을 투입한다. 

2022년에는 후보물질을 도출해 임상시험 신청 단계부터 끌고 가는 AI 신약개발 플랫폼 고도화 사업을 추진 중이다. 

독자적 연구시설 및 협업 연구 활발

AI 신약개발을 분야별로 살펴보면 면역 항암제 분야에서 44.5%로 가장 많은 비중을 차지하고 있으며 이어서 신경 퇴행성질환(33.5%), 심혈관질환(9.9%),  대사질환(3.8%)에 대한 개발 수요가 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 

특히 주요 제약기업들은 독자적인 연구시설을 설립하거나, AI 기업들과의 파트너십을 체결하고 협업 연구를 활발히 진행 중이다. 

독자적 연구시설을 보유한 곳은 화이자(디지털혁신센터), 아스트라제네카(데이터사이언스&인공지능센터), 사노피(AI신약개발가속센터) 등이 있으며, 2017년에서 2023년 3월까지 글로벌시장에서 협업 건수는 240건으로 집계됐다. 

국내 제약바이오기업들도 AI 전담부서 설치, 자체 AI 플랫폼 구축, AI 기업과의 협업 연구 및 지분투자를 통해 신약개발에 AI를 도입·활용하고 있다.

52개 기업에서 총 88건의 협업을 수행 중이며, 2023년 기준 15개 AI 신약개발기업의 신약 파이프라인은 후보물질 개발 71건, 전임상 26건, 임상 7건 등 총 104건으로 나타났다.

보고서는 AI 신약개발 가속화를 위해 AI 신약개발 기술 로드맵 수립, 데이터 활용 활성화, 융합인재 양성, 공동연구 활성화 등을 제언했다. 

구체적으로 신약개발 분야에서도 AI 모델의 성능에 대한 신뢰 문제가 발생하고 있는 만큼, 신약개발 AI모델의 기술 검증기준, 자동화의 정도 식별기준, AI 기술혁신의 방향과 전략을 담은 'AI신약개발기술로드맵' 수립을 통해 해결할 수 있다는 설명이다. 

또한 AI신약개발의 위해서는 대량의 고품질 데이터 활용이 필수적으로 정부가 수집.가공.공개하는 데이터를 보다 효과적으로 활용하려면 활용가능한 정보의 범위를 넓혀 신약개발 연구자의 데이터 접근성을 높여야 한다고 강조했다. 

더불어 보고서는 "컨소시엄 형태의 AI 신약개발 R&D 프로젝트는 공동연구 활성화는 물론 우리나라 AI 신약개발 생태계에 역동성을 불어넣어 혁신의 가속화를 가져올 것"이라며 "AI 신약개발 교육의 확대를 통해 융합인재 공급 시스템도 확보해야 한다"고 말했다.