AI 신약개발 시장 연평균 20% 성장
(주)메디리타 대표이사
한국제약바이오협회 전문위원
[의학신문·일간보사] 글로벌 제약바이오산업은 반도체산업의 3배에 이르는 규모로 발전 가능성이 매우 유망한 주요 산업이다. 제약바이오산업의 핵심은 신약개발에 있다. 인류의 질병을 퇴치하기 위한 새로운 약의 개발은 사업성을 떠나서 우리가 끊임없이 노력하여 해결해야 할 숙제이다.
신약개발은 생명과학 분야에서도 가장 복잡한 생물체인 인체에 관한 문제를 다루기에 실패 위험이 매우 높다. 생명현상과 관련되기에 학문적인 방법론도 통일되어 있지 않다. 게다가 약물의 효과는 사람들에게 동일하게 나타나지 않는다. 따라서 다양한 학문과 지식을 활용하는 통합적인 접근이 필수적이다.
21세기 들어 급속히 발전한 생물정보학과 전산생물학은 이런 통합성을 위한 기술적 기반을 제공하면서 신약개발을 개방형 혁신 방법으로 전환하는데 기여했다. 인공지능(AI)은 이러한 개방형 혁신을 가속화시키면서, 개방형 생태계로 발전시키는 모멘텀을 제공하고 있다. AI는 약물화합물 구조의 최적화, 전임상과 임상시험 참가자 모집에 이르기까지 신약개발 전반에 걸쳐 활용되고 있다.
기계학습의 주류가 되고 있는 심층신경망학습(Deep Neural Network Learning)에 전이학습(Transfer Learning)을 적용하는 것도 특징적이다. 전이학습은 기존에 만들어진 학습된 모델을 활용한다. 이 모델이 기존에 학습하여 결정된 가중치를 그대로 가져오고, 새로운 레이어를 추가하여 학습하는 방법이다.
보스톤 메디컬 센터에서 이 전이학습을 이용해 기존 ImageNet의 128만개 영상을 학습한 모델에 추가로 171명 환자의 신장 샘플 영상을 학습시켜 만성신장질환자의 생존율 예측을 크게 향상시킨 것은 주목할 만하다.
구글(Google)은 전이학습을 응용하여 AutoML Vision을 공개하여 프로그래밍 지식이 없어도 양질의 영상 수 백장만 있으면 누구나 딥러닝을 할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 신약개발과 같이 다양한 분야의 빅데이터를 학습하여 활용해야 하는 영역에서 미리 학습된 공인된 모델을 이용하고, 추가적으로 적은 샘플로도 학습하여 성과를 낼 수 있는 환경이 제공된다면, 특히나 우리와 같이 제약사에서 축적된 데이터가 많지 않은 경우에 매우 유용할 것이다.
우리나라 AI 기업도 맹활약 중
글로벌 신약개발 인공지능 기업에 우리나라 기업도 맹활약 중이다. 글로벌 컨퍼런스에도 초대되고, 자체 개발한 인공지능으로 신약후보물질도 발굴하고 있는 기업이 늘고 있으며, 개방형 혁신으로 투자유치와 다른 기업과의 협력 프로젝트를 진행하는 제약사의 성과도 보고되는 상황은 고무적이다.
글로벌 기업들의 활동을 살펴보고 더 분발할 필요가 있다. 글로벌 시장조사 기관에 따르면, 신약개발 분야의 인공지능 시장은 향후 연평균 성장률 20%를 상회하여 성장할 것으로 예측되는 유망 분야이다. 인공지능이 신약에 필요한 조 단위의 개발비와 10년 이상의 개발기간을 크게 감소시킬 것으로 기대하기 때문이다.
바이엘은 부작용 사례 데이터를 추출하는데 인공지능을 활용하고 있다. 일본의 미츠비시 다나베는 과학 논문과 임상시험 데이터에서 필요한 정보를 추출하기 위해 히다치와 협력하여 인공지능 Lumada를 이용하고 있다.
신약개발에 인공지능 활용을 가장 적극적으로 하고 있는 제약사로 알려진 GSK는 사내에 인공지능 부서를 설치하고, 치료법 미발견 분야 전반에 걸친 질병 관련 타깃에 대한 저분자 신약후보물질을 인공지능 벤처기업들과 탐색하고 있다.
화이자는 면역항암제를 개발하기 위해 인공지능을 도입하고 자사의 방대한 데이터를 학습시켜 활용하고 있다. 또한 자사 내부에 인공지능 담당 조직을 운영하여 신약발굴과 환자 모니터링을 지원하고 있다.
엘리릴리는 주문형 신약개발 가능 인공지능 기술 활용을 위해 인공지능 기업과 협력하고 있다. 사노피는 당뇨와 같은 대사 질환 치료를 위한 저분자 약물후보 발굴과 계절 독감 백신 성능에 대한 바이오마커 후보평가를 위해 인공지능 기업과 협력을 하고 있다.
인공지능 기업으로는 IBM이 범용적으로 사용될 수 있는 인공지능을 제공하고 있다. 독일에 기반을 둔 Innoplexus는 다양한 데이터 소스에 걸친 자료와 단백질, 약물, 질환과 유전자 등의 정보를 제공한다. Recursion Pharmaceuticals는 자체 인공지능 기술로 희귀질환 치료 약물 개발에 집중하고 있다. 영국에 기반을 둔 Benevolent AI는 자체 인공지능으로 신약개발 초기부터 임상시험까지 진행하는 능력을 갖추고 대규모를 투자를 받아 신약개발에 박차를 가하고 있다.
그리고 NuMedii, twoXAR, Atomwise, Insillico Medicine 등의 많은 인공지능 기업은 대부분 제약사와 파트너십에 기반한 기술을 개발하고 있다. 불과 1년여 만에 신약개발 분야에서 활약하는 인공지능 기업이 100여 기업을 넘어섰다. 과반이 미국에 기반을 두고 있으며, 일본을 포함해도 아시아에서 두각을 나타내는 기업은 상대적으로 소수이다. 일본은 LINC(Life Intelligence Consortium)으로 정부의 지원을 바탕으로 산·학·연 컨소시엄을 구성해 제약바이오분야에서의 도약을 도모하고 있다.
정부 제약바이오 적극 지원 계획
우리나라는 제약바이오협회가 제약사의 적극적인 참여를 독려하여 신약개발에 인공지능을 활용하여 새로운 성장모멘텀을 만들고, 인공지능 기반 신약개발지원센터 설립을 추진하면서 개방형혁신을 추구하는 상생생태계를 구축하고자 계획하고 있다. 정부에서도 연구개발과 데이터 구축을 중심으로 제약바이오산업 지원을 계획하고 있다. 내년부터는 우리나라에서 이런 계획이 구체적으로 추진되어 제약바이오산업에서의 4차산업혁명이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다.