19일 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면 제약산업과 의료 관련 상품 산업에서 AI 기술의 경제적 기대 가치는 연간 600억달러(약 82조7800억원)에서 1100억달러(약 151조7600억원) 수준에 이를 것으로 관측된다. 신약 발견을 비롯해 개발·승인·상업화에 이르는 전반적인 일 처리 속도를 높여 생산성을 개선할 수 있어서다.
AI에 대한 집중적인 투자가 이뤄지고 있는 분야는 신약개발이다. 신약개발에는 통상 10년가량이 소요되고 1조원 이상의 자금이 필요하다. 상황에 따라 다르겠지만 AI를 활용하면 시간과 비용 모두 유의미하게 단축할 수 있다.
AI는 데이터 기반으로 인간이 하는 일을 돕고 짧은 시간에 수많은 데이터에 접근해 참고 문헌을 수집하는 등의 방식으로 활용된다. 해당 방식을 적용하면 수년 이상 소요됐던 과정을 몇 달 만에 처리하기도 한다는 게 업계 관계자 설명이다.
국내 제약기업들이 AI 관련 사업을 늘리고 있는 것도 이 같은 이유에서다. 한미약품은 올해 초 아이젠사이언스와 ‘AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발’ 업무협약(MOU)을 체결했다. AI 기술을 활용해 신약개발에 쓰이는 시간과 비용을 절감하고 임상 단계에서 효율성과 성공률을 높이는 데 협력하는 게 골자다. 아이젠사이언스는 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴·제안하고 한미약품은 연구·개발(R&D) 역량을 토대로 도입 여부를 평가한다.
대웅제약은 업계 최초로 AI신약팀을 설립했다. 독자적으로 구축한 자체 데이터베이스 DAVID를 통해 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 분자 모델을 AI가 빠르게 학습할 수 있도록 전처리했다. 신약 후보물질 발굴의 첫 단계를 여는 툴인 AIVS로 특허가 가능한 히트 물질(신약 개발 초기에 발견한 화합물)을 탐색하기도 한다. DAVID와 AIVS 등을 활용해 신약개발 후보물질 탐색 및 검증에 들던 시간을 단축할 수 있다는 게 대웅제약 설명이다.
SK바이오팜은 신약개발 AI 전문가 신봉근 박사를 신임 AI/디지털트렌스포메이션(AI/DT) 추진 태스크포스(TF)장으로 영입했다. 종합 AI 로드맵 구축 등의 업무를 맡기기 위해서다. SK바이오팜은 2018년부터 AI 기반 약물 설계 플랫폼 허블을 구축해 초기 연구개발에 활용해 왔다. 최근에는 업그레이드 버전인 허블 플러스를 준비하고 있다.
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