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이제 신약 개발의 패러다임은 가설 후 탐색에서 데이터 기반의 AI 탐색과 추론으로 변화하고 있으며 이를 통해 신약개발 시계를 앞당긴 사례들이 나오면서 다른 국가들은 인공지능을 주요 국가과제 1순위로 삼고 매진하고 있어 우리나라도 민첩하게 대응해야 할 것이라는 진단이 나왔다.
우리나라 역시 이런 상황에 영민하게 준비하고 신속하게 움직여야 변화의 파고를 기회로 만들 수 있을 것이라는 조언이다.
주철휘 세종대학교 소프트웨어학과 교수는 최근 발표된 KPBMA 브리프 15호에서 '신약개발 패러다임 변화·가설기반에서 인공지능 기반으로'를 주제로 한 기고문을 통해 이 같은 의견을 밝혔다.
그는 글에서 "인공지능이라고 하는 커다란 범주에 머신러닝이 속하고 그 중에 딥러닝이라 고하는 신경망을 이용하는 머신 러닝이 있다"면서 "이러한 딥러닝은 정보탐색, 신약설계, 표적발견, 전임상 실험설계, 임상시험, 스마트 약물감시, 계량 약리학, 신약개발 의사 결정까지의 전 주기의 신약개발에 적용되고 있다"고 소개했다.
이를 통해 미국의 경우 제약회사와 AI벤처와의 연합이나 지역별 거점 대학과 제약기업, AI벤처 등이 활발한 협업을 통해 특정 분야에서 성과를 거두는 사례가 나오고 있다는 것.
주 교수는 "이는 in-vitro 실험, 화합물 in silico 합성, 데이터 분석을 통한 알고리즘 개선, 임상시험을 위한 대학의 역할 등이 필요한 신약개발의 특성에서 기인한 것이 아닌가 한다"고 분석했다.
AI의 활용사례를 살펴보면 △AI를 이용해 표적을 발견하는 데이터를 분석 제공하는 회사도 설립됐으며, △AI가 주기율표처럼 약물과 부작용간 관계를 구체화 시켜 실패한 약물을 재목적 신약으로 다른 곳에 적용시키는데도 활용되고 있다. 또 △임싱시험에서는 머신러닝 기반의 모델을 통해 정밀한 임상시험을 설계하거나 최적의 임상대상을 예측하는데 AI가 사용된다.
약물 감시 영역에서도 AI는 활용되고 있다. △AICure는 의사 처방에 따라 복용 준수가 이뤄지지 않는 것에 착안 스마트폰으로 복용을 통지하는 시스템을 만들어냈다. 이는 △계량약리학에서도 활용되고 있다.
계량약리학이란 IoT, 센서, 스마트폰 및 AI를 시뮬레이션을 통해 약물간의 상호 작용에서의 약물동태학(PK)과 약력학(PD)의 진단을 수행하는 것을 말한다.
현재 아스트라제네카는 인공지능기반의 iDecide 플 랫폼을 통해 1,2상 환자 효용성 내약성 데이터를 실시간 분석하며 허용오차에 대해 환자가 스마트폰을 통해 오디오/문자/비디오 등으로 실시간 피드백을 할 수 있게 했다.
화이자와 IBM는 파킨슨 환자의 신체 활동에 대한 데이터를 모아 치료에 실마리를 찾기 위해 AI를 활용하고 있다.
주 교수는 "AI는 이미 신약개발 전주기에 적용되어 전통적 패러다임을 파괴적으로 바꾸고 있다"고 평가하면서 "아톰와이즈는 신약개발에 평균 15년 이상이 소요되고 평균 개발비용이 2.5조원이 소요되는 이유는 제약사가 모든 약물을 물리적으로 테스트하기 전에 잠재적 신약을 만들어 놔야하기 때문이라고 말한다"고 지적했다.
이어 "아톰와이즈는 딥러닝을 이용해 PC에서 만년이상 걸리는 수백만의 잠재적 화합물을 하루 만에 테스트 할 수 있었고 이를 통해 기존 신약들로부터 2개의 에볼라 바이러스 치료제를 발견할 수 있는 재목적화를 이뤘다"면서 "베네볼런트 AI의 경우 신약물질 대상 선정에서 통상 1~2 년의 검증기간을 AI를 통해 1달 만에 마쳤다"고 전했다.
그러면서 "소프트웨어와 AI를 통한 전 산업의 디지털화에 대처하는 기존 산업들이 혁신가의 딜레마에 빠지는 이유는 전통적 미덕을 부정하기 어렵기 때문"이라고 지적하면서 "이것이 패러다임 변화기에 변곡점을 간과하게 한다"고 강조했다.
그는 또 "새로운 기술로 무장한 새로운 종(breed)은 소리 없이 전혀 새로운 비즈니스모델과 고객을 만들어 기존 산업을 무력화 시킨다"면서 "우리도 영민하게 준비하고 신속하게 움직이면 이러한 변화의 파고를 기회로 만들 수 있다"고 조언했다.
그는 마지막으로 "국가별로 인공지능을 국가과제의 1순위로 추진하는 상황 하에서 앞으로의 3년이 중요한 이유"이라고 글을 마무리 했다.
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