[데일리팜=노병철 기자] 인공지능(A.I)을 활용한 한국형 인공지능 신약개발 플랫폼 개발에 대한 정부의 과감한 투자와 산학연 생태계 조성 여론이 높아지고 있다.

최근 제약바이오업계에서 A.I 신약개발이 글로벌 혁신 신약 탄생의 구심점·게임 체인저로 부상하고 있는 이유는 관련 기술의 경쟁력에서 찾을 수 있다.

과학기술기획평가원 자료에 따르면 우리나라 신약 개발 산업 전체 기술력은 미국 대비 78% 수준으로 약 3.8년의 기술 격차가, 유럽·일본과는 각각 15·12%p 가량 뒤떨어져 있다.

현재 글로벌 의약품 시장 규모는 1100조원 정도인데, 이중 우리나라가 차지하고 있는 포지션은 2% 수준에 그치고 있다.

특히 글로벌 빅파마 로슈·J&J·BMS 등의 경우 한해 연구개발비로만 13조~16조원에 달하는 금액을 투자하고 있는 상황에서 외형 3조원 제약바이오기업이 전무한 우리나라 상황과 여건에서는 비용·시간·인력 투자가 현격하게 적은 A.I 신약개발로 돌파구를 마련해야 한다는 지적이 설득력을 얻고 있다.

여기에 더해 IT 전문가들이 전망한 특이점(인공지능이 인간의 지성을 넘어 스스로 인지·학습하는 것)의 시대는 향후 30년~50년 내외다.

때문에 A.I 신약개발도 이러한 분수령 도래와 변혁의 단계에 접어들면서 정부와 업계 그리고 학계가 머리를 맞대고 미래 전략 청사진을 마련해야 한다는 의견에 대해서는 이견이 없다.

통상 신약개발 기간은 10~15년 정도가 걸리는데, 인공지능을 접목시킬 경우, 2~5년 상당의 약물의 발굴(drug discovery) 기간을 수 개월 내로 단축시킬 수 있어 비용 절감과 특허 연장 확보 부분에서 우위를 차지할 수 있다.

전문가들이 말하는 인공지능을 활용한 신약개발 당위성은 ▲질병의 치료와 예측 가능성 ▲판독의 정확성 ▲데이터 분석과 조합 시간의 획기적 절감 ▲비용효과성 등이다.

신약개발에 있어 인공지능을 활용할 경우, 1명의 연구자가 조사할 수 있는 자료가 연간 200~300건에 불과한 반면 인공지능은 100만건 상당의 논문과 문헌을 검토할 수 있고, 400만명 정도의 임상 데이터를 분석할 수 있다.

여기에 더해 인공지능 알고리즘을 이용하면 진단 성과는 42% 향상, 의료비는 59% 절감할 수 있을 것으로 관측된다.

10년 전 불모지나 다름없던 A.I 신약개발산업이 현재 29개 전문기업과 시가 총액 1조2000억 외형으로 성장했고, 향후 기하급수적 발전이 예상된다.

인공지능 기술이 헬스케어 산업에 혁신적 가치를 창출할 것으로 전망됨에 따라 글로벌 기업들은 이 분야에 경쟁적으로 투자를 늘리며, 일명 인공지능 패권주의를 주창하고 시장 선점을 주도하고 있다.

A.I신약개발협의회 참여 기업 대상 설문조사 결과도 이에 대한 기대에 부합하고 있다.

설문에 참여한 11개 A.I신약개발기업의 2022년 현재 파이프라인은 105건이며, 개발 81건· 전임상 20건· 임상 4건 등이다.

2015년 0건에 비하면 7년 만에 비약적인 발전과 성과로 평가된다.

업계가 주장하는 A.I 기반 신약개발 강국으로 도약을 위한 조건으로는 '산학연병정'의 협업을 통한 전문인력 양성, 기술고도화, 데이터 활용 촉진 등을 들 수 있다.

산업계는 혁신신약 개발 프로젝트를 수행하는 주체가 되고, 학계는 기초연구 수행과 인재 양성의 요람, 병원은 임상데이터와 미충족 수요를 발굴, 정부는 디지털 진흥을 위한 연구개발 투자금과 정책·제도적 육성이라는 생태계 사슬이 유기적으로 엮여 있어야 한다는 말과 같다.

여기서 가장 중요한 점은 정부 주도 데이터 생태계를 활성화하는 것으로 받아들여 지고 있다.

이와 관련해 김우연 인공지능신약개발센터장은 "신뢰할 수 있는 양질의 데이터베이스 구축은 A.I 신약개발 신약개발의 성패와 직결된다"며 "기업의 약물 구조·화합라이브러리와 병원의 유전체·임상시험·환자건강을 비롯한 민관 융복합 데이터 공유·수립화가 필요하다"고 설명했다.

한편 우리나라도 2019년 중순부터 몇몇 군병원, 시립·국립병원과 함께 일명 '데이터병원 인공지능 솔루션' 도입을 추진하고 있지만 아직 느린 진척 속도를 보이고 있다.

관련 업계에 따르면 약물 처방에 대한 환자 질병 결과 자료가 많으면 많을수록 인공지능을 통한 새로운 약물 개발 확률이 획기적으로 높아질 수 있다.