"글로벌 AI 신약개발 가속화...한국은 인력·데이터 한계"

• 해외 빅테크+빅파마 시너지로 AI 접목 고도화
• 표준희 원장 "특정단계 활용 넘어 데이터-실험 자동화 시대"
• 국내 제약업계, 인력·데이터 부족과 품질 등 최대 난관

[데일리팜=정흥준 기자]글로벌 신약 개발 생태계가 인공지능(AI)을 중심으로 전면 재편되고 있다. 빅테크와 빅파마가 손을 잡고 신약개발 전주기에서 빠르게 고도화가 이뤄지는 중이다.

하지만 아직 국내 제약바이오 산업은 숙련된 인력과 데이터 부족의 한계에 직면해있는 실정이다.

표준희 AI신약연구원장.

2일 오후 표준희 AI신약연구원장은 ‘제약바이오산업의 AI 기술 미래 동향’을 주제로 대한약학회·한국약제학회·한국에프디시규제과학회가 공동 주최한 워크숍에서 가속화되고 있는 AI 신약개발 생태계에 대해 설명했다.

현재 글로벌 빅파마들이 개발하고 있는 파이프라인 중 AI가 접목되지 않는 신약은 찾아보기 힘들다고 강조했다.

빅파마들은 AI 엔지니어나 데이터 과학자들을 100~200명 단위로 대거 고용해 자체 역량 강화에 사활을 걸고 있다.

AI 신약개발을 새로운 먹거리로 본 빅테크들의 관심과 투자도 성장 가속화에 드라이브를 걸고 있다. 이로 인해 DNA, RNA 등을 이해하는 ‘바이오 시퀀스 LLM’이 쏟아지고 있다. 

표준희 원장은 “엔비디아는 릴리와 같이 AI 신약 개발 팩토리를 만들겠다고 발표했다. 구글 딥마인드는 알파폴드3를 만들어고 최근에는 성능이 좋아진 모델을 발표하기도 했다”면서 “엔비디아의 ‘바이오니모’ 플랫폼이 나왔을 때는 모든 빅파마들이 실험을 멈추고 바이오니모를 통해 파이프라인의 독성 예측을 거치며 우선순위를 재조정하는 사례도 있었다”고 설명했다.

이외에도 클로드는 신약 개발에 적용할 수 있는 워크플로우를 총체적으로 제공하는 ‘클로드 포 사이언스’를 발표하기도 했다. 다중 에이전트를 활용할 수 있는 AI로 코디네이터 에이전트가 작업을 분류하면 유전체학, 구조 생물학 등 전문 서브 에이전트들이 스스로 작업을 검증하고 통합하는 식이다.

AI로 특정 단계의 연구를 가속화시키는 것뿐만 아니라 가설과 실험 설계, 결과분석까지 자동화가 이뤄지는 시대가 이미 현실이 됐다고 말했다.

따라서 이제는 신약 개발의 특정 단계를 가속화하는 수준에 그치는 것이 아니라 구조 설계 경쟁에 돌입했다고 강조했다.

하지만 국내 제약 산업계에서는 숙련된 인력의 부족, 데이터의 부족과 품질 등의 애로사항을 겪고 있다고 했다.

표 원장은 “국내 제약사나 AI 신약개발사에 어떤 어려움이 있는지 설문조사를 했었다. 가장 많은 답변은 숙련된 인력이 부족하다, 고용이 어렵다. 그 다음으로는 데이터 부족과 품질 문제였다”고 했다.

신약개발 데이터는 각 제약사에게도 고가의 자산이기 때문에 범용될 수 없고 분절돼 있다는 한계가 있다.

이에 표 원장은 “특정 문제를 해결하는 과정에서 상호 필요나 금전적 이익이 명확히 일치한다면 데이터를 사고파는 형태의 '데이터 파트너십'은 제한적으로 가능할 수 있다”면서 “또 임상 시험의 대조군 데이터를 공유하는 등 공동의 목적을 해결하기 위한 컨소시엄도 일부 나타나고 있다”고 설명했다.

한국 정부도 K-AI 신약개발 전임상-임상모델 개발 사업을 진행하는 등 AI를 활용한 제약산업 발전에 투자하고 있다.

작년 말 복지부는 약 371억원을 투입하는 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업'의 주관기관을 선정하고 신약 개발 생태계 조성에 나선 바 있다. AI신약연구원이 속해있는 제약바이오협회도 주관기관으로 지정된 바 있다.

표 원장은 “현재 3개 병원, 제약기업들, 기관들이 함께 협업을 해서 비임상과 임상을 연계할 수 있는 데이터셋을 개발하고, 그 데이터셋을 활용해서 파운데이션 모델과 다양한 AI 어플리케이션을 개발하고 있다”고 했다.

이어 “AI가 해결하지 못하는 부분은 다양한 시뮬레이션 모델을 같이 접목을 해 임상 시험 설계를 지원할 수 있는 모델을 개발 중”이라고 덧붙였다.