전세계적으로 AI 기술을 신약개발과 접목하려는 노력이 이어지는 가운데, 해당 기술이 빠르게 진화하는 만큼 보다 빠르고 효율적으로 신약개발과 AI기술을 적용하기 위한 노력이 필요하다는 제언이 나왔다. 인력부족 문제와 제도적 한계점, 다양하고 복잡한 데이터의 활용방안도 해결 과제라는 지적이다.

한국보건산업진흥원 보건산업정책연구센터 정혜윤 책임연구원은 9일 서울 코엑스에서 열린 ‘바이오코리아2024(BIO KOREA 2024)’에서 ‘인공지능을 활용한 신약개발의 기회와 과제’라는 주제로 발표하며 이같이 밝혔다.

정혜윤 연구원은 “AI 기술이 빠르게 진화하므로 보다 빠르고 효율적으로 AI 기술을 신약개발에 적용하기 위한 노력이 필요하다”며 “경영진들의 인식 변화와 통합데이터소스 및 인력 부족 문제를 개선해야 한다”고 지적했다. 또한 그는 지난 2021년 개정된 데이터 3법이 아직도 제도적 한계가 있다며 애로사항을 해결해야 한다고 덧붙였다.

AI 신약개발 기술은 2018~2019년 기업들의 기술 혁신으로 가능성을 보여주기 시작한 후, 최근까지 기술성숙과 기업 경쟁, M&A 및 투자 증가로 제약산업에서 AI 기술이 광범위하게 적용되면서 기대를 모으고 있다. 타깃과 약물 최적화를 통해 PK‧PD, 안전성 및 유효성 평가의 리스크를 줄이고, 임상시험 설계를 최적화하는 등 신약개발 생산성 증대에 일조하고 있다는 분석이다.

진흥원에 따르면 AI를 활용한 글로벌 신약개발 시장은 2022년 6억980만 달러에서 연평균 45.7% 성장해 오는 2027년 40억350만 달러에 이를 것으로 전망된다. 국내 시장 역시 2021년 1340만 달러에서 연평균 34.6% 성장해 오는 2026년 5910만 달러가 될 것으로 예상된다.

정혜윤 연구원은 “대웅제약, 중외제약, 삼진제약 등 제약바이오기업이 AI 내부역량 강화를 위한 조직을 구성했고, 지난해 5월 기준 8건의 AI기업과 제약바이오기업의 협업 연구가 이뤄졌다”며 “국내 제약바이오기업의 AI 전담부서 설치, 자체 AI 플랫폼 구축, AI 기업과의 협업 연구가 이뤄지고 있는 추세”라고 전했다. 이어 그는 “닥터노아바이오텍, 온코크로스, 파로스아이바이오 등에서 신약 파이프라인 총 6개의 임상시험을 진행 중”이라고 덧붙였다.

닥터노아바이오텍은 AI 신약개발 파이프라인 ‘NDC-022’이 뇌졸중과 치매 적응증에 대해 각각 임상1상 완료, 임상1상 단계에 있으며, 온코크로스의 ‘OC514’는 근감소증 및 근위축성 측색 경화증에 대해 임상1상을 완료한 상태. 온코크로스가 제일약품으로부터 기술도입한 ‘OJP3101’은 심혈관질환의 국내 임상2상 IND를 신청했고, 파로스아이바이오의 ‘PHI-101’은 급성골수성백혈병의 해외 임상1상과 재발성 난소암 국내 임상1상이 진행 중이다.  

하지만 아직도 AI 신약개발은 갈 길이 멀다는 지적이다. 특히 국내의 경우 AI 신약개발 알고리즘의 기술 격차가 미국의 74% 수준으로, 유럽과 중국보다도 낮다는 것. 정 연구원은 “AI 신약개발을 통해 개발된 의약품이 아직 전무한 만큼, 우리나라뿐만 아니라 기술 선도국에게도 AI기술개발은 어려운 과제”라며 “한국 AI 신약개발 분야의 특허 출원 양과 질적 수준이 다소 미흡해 경쟁력 확보를 위한 노력이 필요하다”고 말했다.

이를 위해 정 연구원은 우선 AI 신약개발에 활용되는 데이터의 활용방안을 활성화해야 한다고 조언했다. 관련 데이터가 매우 다양하고 복잡한데다 활용 형태 역시 일관되지 않다는 것. 또 데이터 품질의 일관성이 낮아 활용하는데 한계가 있는데다, 가명처리된 정보가 다른 정보와 결합될 경우 개인을 식별할 수 있게 되는 ‘재식별화’ 위험도 있다고 지적했다. 생명윤리위원회(IRB)와 데이터심의위원회(DRB)의 중복 심의를 받아야 하는 점도 애로사항이라고 전했다.

그는 해결방안으로 “국가 단위의 데이터 통합 관리 체계를 구축하고, 데이터 플랫폼 활용도 개선을 위한 방안을 마련해야 한다”며 “데이터 기탁을 유도하는 데 있어 인센티브를 제공하는 것도 요구된다”고 말했다.

그는 인력 문제도 AI 신약개발의 발목을 잡는 원인으로 꼽았다. 대부분의 나라에서 AI 인력이  부족하고 국내 AI 신약개발 분야도 같은 실정이라는 것. 현재 AI 연구와 관련해 실무형 기술 인력이 절실한 상황이지만, 숙련된 인력이 부족해 개발의 한계에서 벗어나지 못하고 있다는 지적이다.

이를 해결하기 위해 그는 “AI와 신약개발을 이해하는 융합형 인재를 양성하고, AI 인력이 신약개발 분야에 관심을 가질 수 있도록 지원해야 한다”고 전했다. 이어 경영진의 리더십 부족으로 잘못된 전략을 수립하는 것도 기술 개발을 방해한다면서 “경영진 인식의 긍정적 변화도 요구된다”고 덧붙였다.