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“AI신약개발, 신뢰·안정성 확보 데이터 활용 무엇보다 중요”

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산업 전반에 인공지능(AI) 기술이 활발히 사용되고 있는 가운데 제약바이오 업계 내 효과적인 AI 활용에 대해 논의해보는 기회의 장이 열렸다.

한국제약바이오협회는 한국보건산업진흥원과 함께 31일 서울 소공동 롯데호텔에서 인공지능 신약개발 전략을 모색하고 최신 동향을 공유하는 ‘제7회 AI 파마 코리아 컨퍼런스’를 개최했다.

나히드 커지(Naheed Kurji) 미국 의료인공지능연합 대표가 31일 서울 소공동 롯데호텔 개최된 ‘제7회 AI 파마 코리아 컨퍼런스’에서 인공지능의 현재와 미래를 설명하고 있다. / 김동명 기자
나히드 커지(Naheed Kurji) 미국 의료인공지능연합 대표가 31일 서울 소공동 롯데호텔 개최된 ‘제7회 AI 파마 코리아 컨퍼런스’에서 인공지능의 현재와 미래를 설명하고 있다. / 김동명 기자

이번 컨퍼런스는 ‘AI 기술 대격변의 시대, 신약개발의 혁신’을 주제로 국내외 유명 연사들 의 강연과 다양한 주제를 바탕으로 인공지능 신약개발의 현재와 미래를 조망하고 산학연 협력을 강화하기 위해 마련됐다.

개회사를 맡은 노연웅 한국제약바이오협회장은 “올해는 AI가 노벨 과학상을 휩쓴 역사적인 해로 기록될 것이다”며 “이번 컨퍼런스가 AI 신약개발 생태계를 한 단계 더 발전시키고 제약바이오 산업의 혁신 성장을 견인하는 뜻깊은 시간이 되길 바란다”고 말했다.

이날 컨퍼런스에서는 제2회 AI 신약개발 경진대회 입상자 시상식도 진행됐다. ‘IRAK4 IC50(자가면역 및 염증성 질환 치료제 관련 타겟 물질) 활성 예측 모델 개발’을 주제로 한 경진대회는 AI 신약개발 생태계 활성화, 신약 연구자들의 연구 의욕 고취 및 신약개발에 참여할 젊은 인재 발굴을 목적으로 지난달 23일까지 50일간 개최됐다.

기조연설로는 김선 서울대학교 교수가 맡았다. 김 교수는 국내 산학계가 AI 혁신성은 이해하지만 이를 어떻게 활용해야 하는지 충분히 이해하고 있지 못하다는 점을 문제삼았다.

이를 위해 김 교수는 상대적으로 적은 데이터를 보완하기 위해 효육적인 데이터 증강 기법을 약물 개발에 적용하면 적은 비용으로 성공 확률을 높일 수 있다고 강조했다.

김 교수는 “국내 데이터 규모로는 미국, 중국과 경쟁할 수 없는 것이 사실이지만 언제 어떻게 활용할지 안다면 효율성을 극대화 시킬 수 있다”며 “일례로 선도 후보 물질을 정하기 전 단계부터 인공지능 기법을 활용하면 신약 개발 성공률을 크게 올릴 수 있다”고 말했다.

이어 “화학, 생물 공간을 탐색하도록 가용한 AI 도구들을 합치면(패키징)하는 방법도 실험데이터를 최종 목표에 도달시키는 데 도움을 줄 수 있다”고 덧붙였다.

특별강연에서는 나히드 커지(Naheed Kurji) 미국 의료인공지능연합 대표이사와 제이콥 알사림(Jacob Al-Saleem) 미국 화학회 산하 CAS 박사가 연자로 나왔다.

나히드 커지 대표는 “AI를 활용해 최적의 신약 후보물질을 탐색하는 것 만큼 헬스케어 분야에서도 맞춤형 치료와 건강 관리를 가능하게 만든다”며 “이를 위해 환자 데이터를 가지고 있는 병원과 AI 데이터를 처리하는 컴퓨팅 기업의 협업이 무엇보다 중요하다”고 했다.

커지 대표는 개인 건강 데이터 보안과 이를 적절히 처리할 수 있는 알고리즘 등이 필요하다고 요구했다.

알사림 박사는 데이터 품질에 따라 프로젝트 성공 확률이 달라지는 만큼, AI가 활용할 데이터의 재처리 중요성을 강조했다.

제이콥 알사림(Jacob Al-Saleem) 미국 화학회 산하 CAS 박사는 첨단 AI 도구 활용도 중요하지만 최적의 결과를 도출하기 위한 '조화로운 데이터' 관리가 필요가 있다고 말했다. / 김동명 기자
제이콥 알사림(Jacob Al-Saleem) 미국 화학회 산하 CAS 박사는 첨단 AI 도구 활용도 중요하지만 최적의 결과를 도출하기 위한 ‘조화로운 데이터’ 관리가 필요가 있다고 말했다. / 김동명 기자

알사림 박사는 “AI가 막대한 데이터를 처리하고 이를 도출해 효과적인 신약후보물질을 도출할 수 있다는 점을 부정하지 않지만 대부분의 AI들이 잘못된 데이터를 처리하는데 많은 시간을 소요한다”며 “연구실 마다 유전자 색인 방법이 다르며 데이터 이름이 잘못 기입된 경우도 많아 이러한 실수들이 쌓여 프로젝트 실패 확률을 높이기도 한다”고 말했다.

알사림 박사는 프로젝트 목표를 가장 잘 알고 있는 ‘도메인 전문가’와 최적의 AI 알고리즘을 찾아내는 ‘알고리즘 전문가’의 중요성 만큼 AI에 투입시킬 조화로운 데이터를 구축할 ‘콘텐츠 전문가’가 필요하다고 주장했다.

이날 컨퍼런스에서 오경석 대웅제약 신약탐색 센터 연구위원을 좌장으로한 ‘정부의 AI-디지털 전환 촉진정책’에 대한 논의가 진행됐다. 토론에는 심은혜 보건복지부 보건의료데이터진흥과장과 김소희 식품의약품안전처 의약품심사부 순환신경계약품과장이 참여했다.

심은혜 과장은 올해부터 정부가 추진하는 대규모 바이오 빅데이터 구축 프로젝트와 개인 동의 기반 임상 정보, 유전체정보 등을 통합해 데이터 뱅크를 구축하는 정밀의료 연구 등을 소개했다.

심 과장은 “신약개발 분야 R&D 투자 3배 이상 꾸준히 증가 추세”라며 “복지부는 국민 건강 증진과 병원 효율성 증대 등에 활용할 수 있는 AI 기술을 고도화시키기 위해 노력 중이다”고 말했다.

김소희 과장은 의약품 개발 활용되는 AI와 관련 규제 현황 등을 공유했다. 현재 식약처는 산학계에 AI 활용 시 나타나는 오류가 환자 안전성에 위험을 줄 확률을 최소화 하기 위해 기술적 윤리 측면을 규제적 관점에서 안내하고 있다.

김 과장은 “의약품 개발에 AI 사용하면 비뚤림과 오류 등이 신뢰성 문제가 발생할 수 있음으로 주의가 필요하다”며 “식약처는 의약품 분야 AI 개발을 지원하고자 ‘안내서’를 마련했다”고 했다.

마지막으로 고형우 복지부 첨단의료지원관은 “이번 콘퍼런스는 AI 신약개발에 대한 최신 연구 성과를 공유하고 생태계 활성화를 위한 협력방안을 모색하는 좋은 기회가 될 것”이라며 “국내 AI 신약개발 생태계가 활성화될 수 있도록 관련 R&D, 데이터 구축 및 활용체계 개선 등을 적극 지원하겠다”고 말했다.

김동명 기자 simalo@chosunbiz.com

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