새로운 혁신 을 위한 준비 | Kpanews Online - 약사 공론 Kpanews Online - 약사 공론 
 2019 - 06 - 10 06 : 00 : 00 약사 공론 
 전 세계 적 으로 신약 개발 생산 성 제고 를 위한 오픈 이노베이션 이 가속 화 되 고 있 는 가운데 최근 인공지능 ( AI ) 디지털 플랫 폼 과 빅 데이터 를 신약 개발 에 적용 함 으로써 연구 개발 성공 확률 을 높이 기 위한 다양 한 접근 이 이루어지 고 있 다 . 
 지금 까지 인류 가 이루 어 낸 천문학 적 인 빅 데이터 를 디지털 알고리즘 으로 재 해석 함 으로써 시대 가 요구 하 는 새로운 가치 를 창출 해 낼 수 있 을 거 란 기대 를 자아내 는 새로운 혁신 의 전환점 에 도달 한 것 같 다 . 그러나 기대 가 큰 만큼 새로운 혁신 이 현실 에 부응 할 수 있 도록 철저 한 준비 도 요구 되 는 것 같 다 . 
 지금 까지 지능 은 인간 만 이 가진 고유 한 능력 으로 알려져 왔 다 . 그러나 수학 적 최적 화 및 통계 분석 기법 을 기반 으로 사람 의 도움 없이 데이터 로 부 터 일정 한 신호 와 패턴 을 배우 고 이 를 바탕 으로 한 예측 과 적절 한 의사 결정 을 내리 는 기계 학습 ( Machine Learning ) 알고리즘 이 개발 되 었 고 , 인터넷 과 클라우드 컴퓨팅 , 빅 데이터 를 기반 으로 방대 한 데이터 와 연계 됨 으로써 인간 의 뇌 를 모방 한 신경망 네트워크 ( Neural Network ) 구조 로 이루어진 딥 러닝 ( Deep Learning ) 알고리즘 으로 진화 하 면서 컴퓨터 스스로 사고 , 학습 , 자기 개발 을 하 게 되 는 인공지능 의 단계 로 급속 한 발전 이 이루 어 졌 다 . 
 이러 한 이유 로 전 세계 적 으로 신약 개발 , 의료 , 자율 주행 , 로봇 , 금융 , 커뮤니케이션 등 다양 한 산업 분야 에서 인공지능 을 도입 함 으로써 각 산업 이 직면 한 다양 한 문제 해결 과 향후 전개 될 미래 발전상 에 대해 고심 하 고 있 는 것 같 다 . 
 신약 개발 혁신 생산 성 제고 가 최 우선 적 으로 요구 되 는 제약 , 바이오 분야 역시 신규 약물 표적 발굴 과 신약 후보 물질 탐색 기간 단축 . 부작용 우려 약물 의 사전 스크리닝 을 통한 임상 에서 의 성공률 제고 와 유망 사업 기회 발굴 을 위해 연구 개발 과정 에 인공지능 을 접목 하 고자 하 는 시도 가 다국적 제약 기업 들 과 글로벌 디지털 플랫 폼 업체 들 을 중심 으로 매우 활발히 이루어지 고 있 다 . 
 현재 구글 , IBM , 마이크 로 소프트 , 애플 , 인텔 , 화웨이 , 아마존 , 알리바바 , 바이두 , 캐논 , 페이스북 등 글로벌 디지털 플랫 폼 보유 업체 들 이 이미 자체 인공지능 프로그램 을 보유 하 고 있 거나 개발 에 대거 뛰어든 상황 이 며 , 화이자 , 머크 , 노 바티스 , 사노 피 , 로슈 , 존슨 앤 존슨 , 아스트라 제 네 카 등 글로벌 제약사 들 도 이 들 인공지능 관련 업체 들 과 의 공동 연구 개발 에 착수 한 상황 으로 전해 지 고 있 다 . 
 미국 시장 조사 기관 인 CB Insights 에 따르 면 헬스 케어 와 제약 영역 에서 인공지능 관련 투자 규모 는 지난 2012 년 약 5 억 9 천만 달러 에서 2016 년 5 십 억 달러 로 약 9 배 가량 증가 되 고 관련 딜 규모 는 2012 년 160 여 건 에서 2016 년 658 건 으로 약 4 배 이상 증가 한 것 으로 나타나 바이오 헬스 분야 에서 인공지능 을 접목 하 고자 하 는 시도 가 매년 증가 추세 인 것 으로 나타나 고 잇 다 . 
 보스턴 컨설팅 그룹 보고 에 따르 면 신약 개발 과정 에서 인공지능 디지털 플랫 폼 과 빅 데이터 를 적용 하 게 될 경우 최초 약물 타 겟 발굴 , 약물 탐색 과정 부터 임상 , 허가 , 제조 , 마케팅 , 시판 후 조사 등 전 과정 에 걸쳐 18 가지 의 기능 수행 을 통한 가치 창출 에 막대 한 기여 를 할 것 으로 예상 되 고 잇 다 . 
 우선 기초 탐색 과정 에서 새로운 약물 타 겟 발굴 및 검증 , 약물 분자 의 특성 예측 , 기존 관련 연구 활동 과 연구 성과 의 상호 네트 워킹 을 가능 케 함 으로써 약물 발굴 과정 에서 의 생산 성 제고 에 기여 할 것 으로 예측 되 고 있 다 . 
 임상 개발 단계 에서 는 최적 의 임상 프로토콜 개발 , 최적 화 된 임상 피험자 발굴 및 모니터링 이 가능 할 것 으로 예측 되 고 있 다 . 
 허가 과정 에서 허가 당국 제출 을 위한 임상시험 데이터 분석 , 임상시험 데이터 와 의료 현장 에서 도출 되 는 진료 정보 등 각종 의료 정보 와 의 통합 비교 분석 및 약물 가치 에 대한 정보 제공 이 가능 하 고 , 제조 과정 에서 도 약물 에 대한 시장 수요 예측 , 생산 관련 예상 문제 요소 사전 규명 과 이 를 해소 하 기 위한 생산 장비 등 생산 환경 최적화 에 대한 예측 이 가능 할 것 이 란 예측 이 다 . 
 마케팅 단계 에서 는 약물 에 대한 처방 행태 및 선호 도 예측 , 마케팅 조직 최적화 등 약물 시판 관련 각종 예측 정보 제공 이 가능 하 고 약물 시판 이후 환자 에 대한 최적 처방 과 투약 효과 에 대한 정보 제공 등 시판 후 조사 등 에 도 기여 할 것 으로 예측 되 고 있 다 . 
 그러나 인공지능 을 활용 한 신약 개발 접근 의 경우 현재 인공지능 플랫 폼 보유 업체 들 이나 이 를 신약 개발 에 활용 코자 하 는 업체 들 공히 전 세계 적 으로 거대 시장 과 막대 한 자본력 을 보유 한 선두 업체 들 임 을 감안 할 때 국내 에서 보유 하 고 있 는 인공지능 소프트웨어 기술 의 질 적 수준 과 인공지능 학습 대상 으로서 의 보유 빅 데이터 의 질 과 규모 를 감안 한 보다 효과 적 이 고 철저 한 접근 전략 이 요구 될 것 으로 예상 된다 . 
 전문가 들 에 따르 면 인공지능 을 활용 한 신약 개발 의 경우 모든 질환 에 공통 적 으로 적용 가능 한 예측 모형 개발 은 사실 상 불 가능 에 가깝 고 질환 별 맞춤 형 인공지능 예측 모형 개발 이 필요 하 다는 의견 이 지배 적 이 다 . 
 인공지능 이 학습 해야 할 기원 데이터 ( Raw Data ) 의 질 ( Quality ) 에 따라 결과 의 질도 결정 된다 . 인공지능 알고리즘 의 높 은 신뢰 성 과 함께 학습 대상 인 질환 타 겟 에 대한 정보 , 타 겟 별 기 개발 되 었 거나 개발 중 인 물질 에 대한 정보 , 질병 에 관한 정보 , 질환 별 기 개발 되 었 거나 개발 중 인 물질 에 관한 정보 , 상호 작용 에 관한 정보 , 특허 , 논문 초록 , 논문 , 의료 정보 등 투입 되 는 빅 데이터 의 질 적 , 양 적 수준 이 결과 를 좌우 한다고 한다 . 그릇 된 정보 가 활용 되 면 그릇 된 결과 가 도출 될 수 밖 에 없 다는 논리 다 . 
 최근 언론 보도 에 따르 면 미국 IBM 사 가 의약품 개발 을 위해 개발 한 인공지능 플랫 폼 인 Watson for Drug Discovery 는 제약 기업 들 의 신약 개발 효율 성 을 획기적으로 높여 줄 것 이 란 기대 와 달리 개발 및 실적 부진 에 따른 판매 중단 을 발표 함 에 따라 신약 후보 물질 발굴 에 있 어 인공지능 소프트웨어 의 실질 적 역량 등 신뢰 성 에 대한 부정 적 시각 도 제기 되 고 있 음 을 예의 주시 할 필요 가 있 겠 다 . 
 국내 에서 도 최근 과학 기술 정보 통신부 등 관련 정부 부처 주도 로 인공지능 신약 개발 플랫 폼 구축 사업 이 착수 되 어 후보 물질 발굴 , 신약 재 창출 , 스마트 약물 감시 , 인공지능 활용 신약 개발 플랫 폼 구축 등 4 개 분야 에서 7 개 기관 이 사업자 로 선정 되 어 3 년 간 인공지능 을 활용 한 신약 개발 사업 이 본격 착수 되 었 고 , 소수 업체 이 지만 일부 제약 , 바이오 기업 들 도 최근 국내 인공지능 플랫 폼 보유 업체 들 과 의 신약 개발 컨소시엄 을 운영 중 인 것 으로 파악 됨 으로써 향후 인공지능 을 활용 한 신약 개발 접근 이 연구 개발 생산 성 향상 과 신규 사업 기회 발굴 에 얼마나 기여 하 게 될지 귀추 가 주목 된다 . 
 그러나 인공지능 관련 국내외 전문가 들 에 따르 면 AI 기반 신약 개발 에 대한 접근 시도 는 전 세계 적 으로 도 아직 연구 가 진행 중 인 상황 이 라 성공 사례 가 없 음 을 감안 하 여 신약 개발 기간 단축 과 신약 개발 효과 성 제고 에 대한 섣부른 기대 보다 는 냉정 하 게 접근 할 필요 가 있 다는 주문 이 다 . AI 기반 신약 개발 프로그램 을 중단 하 고 임상시험 오류 발견 으로 초점 을 바꾼 IBM 사례 가 일례 로 볼 수 있 겠 다 . 
 인간 이 입력 한 데이터 의 유한 한 규칙 에 대한 단순 기계 학습 에서 벗어나 신경망 네트워크 구조 로 이루어진 딥 러닝 알고리즘 으로 진화 함 으로써 모든 상호 작용 들 을 주관 하 는 궁극 의 규칙 을 향해 스스로 학습 하 고 판단 하 는 인공지능 소프트웨어 단계 에 대한 접근 이 시도 되 고 있 지만 여전히 궁극 에 도달 하 기 쉽 지 않 은 상황 에서 운명론 적 으로 알고리즘 자체 의 오류 도 존재 할 수 밖 에 없 을 것 이 다 . 
 이 에 따라 개별 달성 세부 목표 에 기반 한 맞춤 형 인공지능 알고리즘 개발 이 요구 될 수 밖 에 없 다는 의견 이 전문가 들 로부터 제시 되 고 있 음 을 감안 하 면 , 인공지능 소프트웨어 기술 을 오픈 소스 로 공개 하 고 있 는 대다수 글로벌 기업 및 스타트업 들 과 의 긴밀 한 공조 도 고려 할 필요 가 있 겠 다 . 
 더욱이 학습 대상 으로서 의 비 정형 빅 데이터 의 수집 , 가공 , 변환 과정 에서 도 여러 한계점 이 존재 하 고 , 수집 된 각종 논문 , 특허 , 물질 에 대한 정보 등 데이터 의 신뢰 성 과 환자 진료 정보 등 임상 데이터 에 대한 접근 한계 등 도 향후 넘 어야 할 허들 로 작용 할 것 으로 전망 됨 에 따라 데이터 의 신뢰 성 과 접근 한계 를 보완 할 수 있 도록 신약 개발 전문가 , 의료 전문가 , AI 전문가 등 다 앙 한 분야 전문가 그룹 과 전문 기관 들 이 포함 된 국내외 적 인 협업 네트워크 구축 도 고려 할 필요 가 있 겠 다 . 
 초 연결 ( Hyper - connectivity ) 과 초 지능 ( Super - intelligence ) 으로 요약 되 는 4 차 산업 혁명기 에 도달 한 현 시점 에서 이제 신약 개발 활동 도 원 하 든 원치 않 던 간 에 인류 가 생성 한 무한 데이터 자원 과 디지털 플랫 폼 의 창조 적 활용 을 통한 생산 성 제고 와 시장 가치 창출 이 라는 새로운 패러다임 전환기 에 들어선 것 은 분명 한 것 같 다 . 
 새로운 패러다임 이 신약 개발 생산 성 제고 와 시장 가치 창출 을 위한 새로운 돌파구 로 볼 수 있 을 지 에 대해서 는 실현 가능 성 등 에 대해 여전히 많 은 의문 이 제시 될 수 있 겠 으나 , 트랜드 에 편승 하 는 일회성 이벤트 가 아닌 혁신 을 향한 국가 , 산업 적 진정 성 과 치밀 한 전략 , 글로벌 전문 그룹 들 을 포용 할 수 있 는 역량 과 협업 네트워크 가 실현 가능 성 을 높여 줄 수 있 지 않 을 까 기대 해 본다 .