일동제약은 AI(인공지능) 활성 예측모델을 보유한 심플렉스(CIMPLRX)와 면역항암제를 공동 개발 중이다. GSK나 화이자 등 글로벌 빅파마처럼 신약개발을 하고 있다.

이유는 AI로 신약개발 시 약물 후보 최적화 단계 성공률(hit rate)을 30%까지 올릴 것으로 기대하기 때문이다. 연구 기간도 1년 이하로 단축하고 약물합성 개수도 300종에서 100종으로 줄일 수 있다고 본다. 반면 연구원 5명이 맡던 프로젝트는 1개에서 3개까지 늘릴 수 있다.

신약개발에서 가장 중요한 요소인 시간과 돈을 모두 줄일 수 있는 것이다. 국내에선 AI신약개발을 이제 막 시작한 참이다. 권진선 일동제약 책임연구원은 "빅데이터 품질을 높이는 것과 민간과 정부, 학계가 협업하는 시스템 구축이 핵심"이라고 단언했다.

권 연구원은 지난 19일 오후 서울 영등포구 여의도 전경련회관에서 산업교육연구소가 개최한 '바이오헬스 육성을 위한 AI신약개발 최신 분석과 실증사례 세미나'에서 자신의 알토란 같은 경험담을 이같이 전했다.

이 자리에는 AI신약개발에 관심이 있는 제약사와 병원, 대학연구소 관계자 등이 모였다.

권 연구원은 "AI신약개발 가속화에 필요한 건 2개다. AI알고리즘은 어떤 수준의 빅데이터를 가지고 있는지가 중요하다며 자료 통합과 표준화를 해야 한다"고 주장했다. 그는 "글로벌 제약사들이 내·외부 통합 플랫폼을 구축해 자신들의 빅데이터 역량을 강화하는 이유다"고 말했다.

이어 권 연구원은 "이제는 1대 1 파트너링으로 안 된다. 협력 구조 시스템(컨소시엄)을 구성해야 가속화할 수 있다"며 제약사와 AI기업, IT 플랫폼 구축 업체, 병원, 정부가 협업해야 한다고 강조했다.

일동은 IBM WDD(IBM Waston for Drug Discovery Platform)를 이용한 약물 타겟을 발굴한 경험도 있다. 권 연구원은 "IBM WDD는 약물 타겟 발굴에 초점이 맞춰져 있다. 신약개발에 필요한 대규모 지식 정보 제공과 예측 분석 후 가설 생성, 물질 탐색, 네트워크 탐색을 쉽게 할 수 있었다"고 말했다.

그는 올 하반기 일동만의 빅데이터를 완성하면 신약개발에 활용하겠다는 중장기 전략 구상을 밝혔다. 신약개발에 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 '맛'을 본 것이다.

글로벌 빅파마, 자체 플랫폼 구축으로 빅데이터 품질 높여

권 연구원은 글로벌 빅파마들의 AI신약개발 방향이 자체 플랫폼 구축으로 변화하는 중이라고 강조했다. 어느 수준의 빅데이터를 확보했냐에 따라 AI 성능이 달라지기 때문이다.

좋은 빅데이터를 얻기 위해 미국이나 중국은 정부 주도로 움직이고 있다. AI업체, 벤처캐피털 등과 컨소시엄을 형성하고 있다. 권 연구원은 "빅파마는 내부 인프라 활용에 노력하고 있다. AI 분야를 확장하고 있는데 그 일환 중 하나가 독점 데이터 확보다"고 말했다. 예로 GSK는 구글과 500만명의 휴먼 DNA 데이터 확보에 협력하고 있다. 데이터 관리에는 IT기업이 필요하기 때문이다.

화이자도 내부 인프라의 효율적 활용을 위해 AI 기능을 확장 중이다. 115개의 AI프로젝트를 가동 중이다. 아스트라제네카나 일라이릴리, 머크, 바이엘 등도 독점 데이터 확보와 AI기능 확장에 노력하고 있다.

AI업체와의 협력 단계를 보면 타겟 발굴부터 약물 재창출, 약물 최적화, 전임상, 임상까지 전주기에 걸쳐있다. 다케다는 AI기업과 임상단계에서 비알코올성지방간염 환자를 선별할 수 있는 연구를 하고 있다. GSK는 아톰와이즈(Atomwise)와 타겟 발굴에 주력하고 있다. 아톰와이즈는 AI를 활용한 약물 재창출 첫 성공 사례 기업으로 에볼라 바이러스 치료제 개발에 성공했다. 그 이후로 화이자, 머크, 릴리 등과도 협업하고 있다.

이같이 AI신약개발 모델은 '수퍼플랫폼 기반'의 디지털 인프라 협력 형태가 되고 있다. 권 연구원은 "미국에선 UCSF와 암연구소, 국립연구소, 뉴머레이트(Numerate)가 구성한 아톰(ATOM) 컨소시엄과 MIT대와 글로벌제약사 구성한 MLPDS 등이 유명하다"고 말했다.

이어 그는 "중국은 후발 주자로 진입했지만 미국의 10배 이상을 투자하며 2030년에 선두로 나서겠단 비전을 갖고 있다"며 "현재 중국의 알리바바나 바이두 같은 IT기업이 AI업체를 인수하는 방식이 많다"고 말했다.

AI 활용 타깃 발굴·약물 설계·재창출·평가 기대

국내 제약사들이 AI를 활용해서 가장 빠른 효과를 볼 수 있는 분야는 무엇일까. 권 연구원은 '퍼스트인클래스(First-in-class)' 타깃 선정이라고 주장했다. 기술수출이 용이해서다. AI는 현재의 캐드 방식보다 정확성·효율성이 뛰어나고 약리·효능·독성평가에서도 높은 효율성을 보여줄 것으로 기대된다.

많은 수의 국내제약사와 IT기업, AI개발업체가 협력하고 있다.

JW중외제약과 CJ헬스케어, 유한양행은 신테카바이오와 함께 면역항암제, 클라우드 기반 유전체 분석을 연구 중이다. 메디데이터는 한미약품, 보령제약, 일양약품, 신풍제약과 클라우드 기반 임상 솔루션을 제공하는 AI플랫폼을 연구하고 있다.

권 연구원은 "대웅제약은 국내제약사 중 유일하게 사내에 별도의 AI팀을 운용하고 있다. 네이버와 헬스케어벤처도 설립했다"고 말했다.