[ 전자 신문 ] 인공지능 , 신약 개발 구세주 일까 거품 일까 
 0 . 001 %. 신약 후보 물질 이 실제 임상시험 단계 까지 진입 하 는 확률 이 다 . 임상시험 에 진입 하 더라도 약효 와 안전성 이 검증 되 고 판매 허가 까지 획득 하 려면 10 년 이 라는 기간 이 필요 하 다 . 소요 비용 도 평균 1 조 원 이상 이 다 . 제약 업계 가 연구 개발 ( R & D ) 비 를 증대 시키 고 있 긴 있 지만 신약 후보 물질 발굴 은 갈수록 어렵 기 만 하 다 . 기술 상 의 한계 때문 이 다 . 
 인공지능 ( AI ) 이 기대 주로 떠오르 고 있 다 . 수십 년 동안 축적 한 생물학 데이터베이스 ( DB ) 가 딥 러닝 등 AI 기술 과 만나 면서 새로운 가능 성 을 제시 하 고 있 다 . 그 동안 인간 이 발견 하 지 못한 신약 후보 물질 부터 임상시험 대상자 선정 , 약 효능 예측 까지 해답 을 제시 할 것 으로 기대 를 모으 고 있 다 . 글로벌 제약사 는 앞 다퉈 AI 기술 투자 에 한창 이 다 . 우리 나라 도 4 차 산업 혁명 시대 를 맞 아 바이오 · 제약 산업 발전 을 위해 AI 에 도전장 을 내밀 었 다 . ' AI 만능 주의 ' 가 바이오 · 제약 시장 까지 덮쳤 다는 우려 도 있 다 . 막연 한 기술 에 대한 환상 이 시장 에 거품 을 조장 한다는 이유 다 . 현실 과 기술 직시 와 함께 선도 가능 한 영역 의 투자 가 요구 된다 . 
 ◇ 1000 분 의 1 확률 , 신약 개발 갈수록 어려워 
 대체로 신약 후보 물질 1000 만 개 가운데 실제 임상시험 에 진입 하 는 것 은 9 개 정도 다 . 그 가운데 단 하나 만 이 최종 판매 허가 를 받 는다 . 미국 식품 의 약국 ( FDA ) 의 허가 획득 시기 도 1990 ~ 1994 년 에 평균 4 . 6 년 에서 2005 ~ 2009 년 7 . 1 년 으로 두 배 가까이 늘 었 다 . 
 연구개발 ( R & D ) 투자 도 막대 하 다 . ' AI 를 이용 한 신약 개발 동향 및 사례 ' 에 따르 면 미국 제약사 는 15 년 동안 신약 발굴 을 위해 약 520 조 원 을 쏟 아 부 었 다 . 항공 산업 의 5 배 다 . 소프트웨어 ( SW ) 산업 과 비교 해도 2 . 5 배 다 . 
 신약 개발 은 물리 , 화학 과 달리 통일 된 방법 이 없 다 . 약효 는 사람 마다 다르 다 . R & D 과정 이 조금 만 어긋나 도 결과 가 다르 거나 동일 한 결론 을 반복 해서 확인 할 수 도 없 다 . 결국 신약 개발비 증가 , 높 은 실패율 , 부작용 발생 , 검증 된 물질 의 경쟁 심화 , 신약 개발 선도 요구 증대 등 다양 한 도전 과제 를 안 고 있 다 . 
 ◇ 바이오 빅 데이터 와 AI 등장 
 신약 개발 의 한계 에 이른 바 이 오 · 제약 산업 에서 AI 의 등장 은 기대주 를 넘 어 ' 구세주 ' 로 평가 받 는다 . 바이오 빅 데이터 가 구축 된 영향 이 크 다 . 고속 원료 처리 ( HTS ) 기술 개발 로 대상 질환 의 활성 약물 후보 선별 과정 이 쉬워졌 다 . 수십 년 동안 축적 한 생물학 DB 를 활용 , 빅 데이터 기반 의 가상 탐색 기술 인 델 데스크 가 상화 솔루션 ( DDVS ) 이 구현 됐 다 . 비용 과 시간 이 대폭 단축 됐 다 . AI 알고리즘 , 고 성능 컴퓨팅 기술 까지 접목 될 경우 자동 화 속도 는 더 빨라진다 . 평균 15 년 이 걸리 던 신약 개발 기간 은 최소 5 년 , 신약 후보 물질 발굴 기간 은 4 . 5 년 에서 1 년 으로 각각 단축 된다 . 연구원 1 인 당 1 년 에 200 ~ 300 편 의 논문 을 검색 하 던 것 에서 AI 가 100 만 편 을 동시 에 조사 한다는 연구 결과 도 나온다 . 신약 개발 의 새 전기 가 마련 되 는 것 이 다 . 
 신약 개발 에 AI 를 접목 하 는 모델 은 크 게 후보 물질 발굴 , 임상시험 설계 · 운영 , 효과 예측 등 으로 나뉜다 . 
 헬스 케어 분야 AI 바람 을 몰 고 온 IBM 왓슨 은 진단 지원 뿐 만 아니 라 신약 개발 전 단계 를 지원 한다 . 신약 개발 용 버전 은 엔터 티 및 화학 화합물 검색 은 물론 단백질 전사 후 변형 요약 , 상관 성 분석 , 가설 생성 과 연관 성 예측 까지 돕 는다 . 방대 한 학습 데이터 로 특정 질병 과 유전자 연관 약물 후보 를 찾 는다 . 임상시험 성공 률 을 높이 기 위해 해당 물질 에 최적 화 된 임상시험 대상자 선별 도 돕 는다 . 
 2015 년 미국 벤처 아톰 와이즈 는 AI 기반 의 약물 가상 탐색 솔루션 ' 아톰 넷 ' 을 개발 했 다 . 심층 신경망 을 신약 개발 에 적용 한 최초 사례 다 . 이미 승인 받 은 의약품 가운데 기존 의 항바이러스제 가 없 는 신약 후보 물질 을 탐색 한다 . 
 클라우드 파마 수티 컬 스 는 암 , 염증 , 희소 질환 등 을 대상 으로 신약 설계 · 개발 을 담당 한다 . AI 와 클라우드 컴퓨팅 을 결합 해 가상 분자 공간 을 검색 하 고 , 새로운 약물 을 설계 한다 . 투사 는 기존 약물 과 질병 간 예상 치 못한 연관 성 을 찾 는다 . 빅 데이터 , 클라우드 , AI 기술 을 접목 해 신약 후보 물질 탐색 플랫 폼 ' DUMA ' 를 개발 했 다 . 인 실리 코 메디슨 은 오 믹 스나 임상 결과 데이터 로 컴퓨터 시뮬레이션 약물 스크리닝 시스템 을 구축 했 다 . 
 바이오 · 제약 분야 AI 기업 이 성장 하 면서 대형 제약사 와 협업 도 강화 된다 . 얀센 은 베 네 볼 렌트 AI 와 손잡고 임상 단계 후보 물질 평가 와 난치성 질환 표적 신약 개발 에 착수 했 다 . 화이자 는 IBM 왓슨 을 도입 해 호흡기 · 중추 신경 계 질환 분석 , 만성 질환 약물 효과 등 을 검증 한다 . 머크 는 아톰 와이즈 와 협업 해 AI 기술 로 에볼라 에 효과 가 있 는 신약 후보 물질 2 개 를 발견 했 다 . 
 ◇ 국내 바이오 · 제약 시장 도 ' AI 열풍 ' 
 국내 제약사 와 AI 기업 도 신약 개발 에 관심 이 높 다 . 글로벌 임상시험 정보 , 국내 임상 데이터 등 을 활용 해 신약 후보 물질 발굴 및 부작용 예측 등 에 AI 기술 접목 을 시도 한다 . 
 스탠 다임 은 기존 에 발굴 된 약물 가운데 알려 지 지 않 은 약효 를 찾 는다 . 약물 상호 작용 을 포함 한 약물 구조 DB 알고리즘 을 개발 하 고 있 다 . 후보 물질 의 실험 검증 , 필터링 , 피드백 까지 시뮬레이션 한다 . 크리스탈 지노 믹스 , 아주 대 약대 , 한국과학기술원 등 과 신약 개발 에 협력 한다 . 
 신 테 카바 이 오 는 유전체 빅 데이터 기반 의 AI 기술 을 보유 하 고 있 다 . 승인 받 은 약물 이나 신약 후보 물질 적응증 을 새롭 게 발견 하 고 있 다 . 바이오 마커 발굴 , 신약 후보 물질 도출 모델 을 개발 했 다 . 자체 개발 한 항암 효과 예측 모델 로 CJ 헬스 케어 와 면역 항암제 개발 을 시도 할 계획 이 다 . 
 파로스 IBT 는 신약 개발 용 AI 플랫 폼 ' 케미 버스 ' 를 개발 하 고 있 다 . 약물 관련 DB 와 1200 만 개 화합물 정보 , 200 만 개 표적 단백질 약효 데이터 , 2 억 편 의 논문 정보 를 집약 해 빅 데이터 학습 · 분석 기능 을 제공 한다 . 단백질 구조 를 예측 하 고 가상 으로 탐색 해서 유효 물질 발굴 , 물질 특성 예측 을 지원 한다 . 
 ◇' AI 신약 개발 시대 ', K - 메디슨 도약 기회 
 우리 나라 에서 허가 된 신약 은 29 개 다 . 블록버스터 급 신약 개발 은 단 한 건 도 없 다 . 세계 시장 과 의 격차 가 크 다 . 신약 후보 물질 발굴 부터 임상시험 설계 등 신약 개발 과정 에 새로운 패러다임 인 AI 는 기회 다 . 우리 가 자랑 하 는 정보 통신 기술 ( ICT ) 을 활용 , 글로벌 격차 를 줄일 필요 가 있 다 . 최근 4 차 산업 혁명 위원회 도 보건 의료 분야 의 추진 과제 로 ' AI 를 이용 한 신약 개발 ' 을 선정 했 다 . 
 배영우 아이 메디신 대표 는 “ 글로벌 기업 과 비교 해 신약 개발 이 뒤처진 우리나라 는 AI 를 이용 할 경우 시간 과 비용 을 줄여서 글로벌 격차 까지 해소 한다 ” 면서 “ 4 차 산업 혁명 환경 에서 바이오 · 제약 이 핵심 으로 떠오른 가운데 글로벌 공공 빅 데이터 를 활용 한 AI 역량 확보 는 필수 ” 라고 강조 했 다 . 
 인프라 부족 과 기술 만능 주의 는 해소 해야 한다 . AI 의 근간 은 ' 데이터 ' 다 . 우리 바이오 · 제약 산업 의 신약 개발 역사 는 짧 다 . 대부분 복제 약 이나 개량 신약 개발 에 집중 했 다 . 신약 개발 을 위한 임상 데이터 가 절대 부족 하 다 . 대형 제약사 조차 거의 데이터 관리 전담 조직 이 없 다 . 
 박래웅 대한 의료 정보 학회 이사장 ( 아주 대 의대 교수 ) 은 “ 글로벌 제약사 와 달리 국내 기업 은 임상시험 과정 에서 쏟아지 는 데이터 를 체계 화 해서 수집 · 관리 하 지 않 는다 ” 면서 “ 축적 된 데이터 가 AI 역량 의 근간 이 지만 데이터 의 절대 양 이 부족 하 다 보 니 글로벌 수준 에 오르 는데 상당 한 시간 이 걸릴 것 ” 이 라고 지적 했 다 . 
 기술 의 객관 분석 없이 AI 가 신약 개발 의 만능열쇠 로 기대 하 는 인식 도 문제 다 . 우후 죽순 쏟아지 고 있 는 AI 기업 과 함께 손 을 내미 는 제약사 가 늘 고 있 다 . 기술 이용 분야 및 목적 , 활용 이 가능 한 인프라 등 의 고민 이 필요 하 다 . 제약사 가 데이터 의 중요 성 을 인지 , 관리 를 체계 화 해야 한다 . 기술 을 뒷받침 하 는 벤처 , 제도 를 지원 하 는 정부 기관 간 생태 계 도 필요 하 다 . 
 김진한 스탠 다임 대표 는 “ 현재 AI 로 신약 개발 에 성공 한 사례 는 없 다 ” 면서 “ 기술 완성도 가 떨어지 고 보유 데이터 가 부족 한 상황 에서 AI 가 신약 개발 을 이끌 것 이 라는 환상 에서 벗어나 는 게 우선 돼야 한다 ” 고 강조 했 다 . 
 정용철 의료 / SW 전문 기자 jungyc @ etnews . com 2017 - 12 - 14 
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