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[AI가 미래다]인공지능서 탄생한 신약, 한미약품 미리 준비한다

등록 2020.01.21 07:00:00

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전담 TF 조직해 정확한 임상데이터 확보하는 데 주력

“데이터 품질이 AI 신약 개발의 경쟁력”

[서울=뉴시스] 한미약품은 AI 기반 연구를 통해 품질 높은 임상 데이터를 확보하는 데 주력하고 있다. (사진=한미약품 제공)

[서울=뉴시스] 한미약품은 AI 기반 연구를 통해 품질 높은 임상 데이터를 확보하는 데 주력하고 있다. (사진=한미약품 제공)

[서울=뉴시스] 송연주 기자 = 알파고에서 시작된 인공지능(AI) 붐이 현실과의 거리를 좁히고 있다.

수년 전 10여 개에 불과하던 인공지능 기반 신약개발 기업도 200여 개나 생겼다. 노바티스, 화이자, 제넨텍, 사노피, 화이자, GSK, 얀센 등 유수 제약사가 AI 신생기업과 활발한 연구 세계를 만들고 있다.

국내에선 한미약품 등 제약기업이 자체 전담 TF를 조직했다. 관련 스타트업과의 협력 연구를 시작했거나 준비 중이다.

한미약품은 지난 2013년부터 AI 기반 임상 데이터 전문업체 메디데이터를 통해 정확하고 품질 높은 임상 데이터를 확보하는 데 주력하고 있다.

다양한 플랫폼을 통해 임상 데이터베이스를 자동으로 분석하고, 예외적이거나 특수한 데이터 또는 잠재적 위험요소와 절차적 문제를 손쉽게 검출한다. 임상시험의 부적절한 환자를 미리 걸러내거나 거짓 보고한 환자 정보도 선별할 수 있다.

직접적인 약물 표적이나 후보물질 발굴 분야 외에도 많은 신약개발 과정에서 보이지 않게 AI 기술을 쓴다. 합성 방법을 찾거나 물질 합성 전 또는 이의 대사체들에 대한 독성을 예측하는 데도 이용한다.

동물 약효 평가 시험에 응용하는 경우도 있다. 약물 투여 전후 동물의 행동을 관찰해 분석하는 효력 시험은 촬영한 영상을 인공지능으로 학습시키고 활용하면 사람이 판단하는 기존 방식보다 분석 결과의 신뢰성이 높아진다.

임상시험 단계에서도 바이오마커(표지자)를 찾거나 부작용 및 작용기전을 예측하는 데 활용한다.

인공지능 기반 신약개발에서 데이터는 알고리즘보다 그 중요성이 부각된다. 인공지능이 입력 데이터에서 패턴을 학습한 다음 새로운 데이터로부터 새로운 예측을 하는 방식이기 때문이다.

공개된 데이터 외에도 ‘우리 회사만의’ 인공지능 활용 비공개 데이터를 최대한 많이 확보하는 것이 앞으로의 신약개발 경쟁력을 좌우할 전망이다.

다만, 아직 국내 신약개발 상황에선 AI 기술만으로 발굴된 혁신 신약 후보물질이 임상 단계에 진입한 사례조차 미미한 게 현실이다.

한미약품연구센터 정보관리팀 최창주 연구위원은 “인공지능을 너무 맹신하는 점은 경계해야 한다”며 “AI가 아직 사람의 노력을 대체할 순 없다. 오히려 기존 방식을 도와주는 하나의 도구로 간주해야 한다”고 환기시켰다.

자칫하면 신약 연구자나 의사결정권자에게 인공지능 기술 도입의 거부감을 불러올 수도 있다는 지적이다.

최 연구위원은 “국내 인공지능 기반 신약개발의 현재는 탐색적 협력 단계 수준”이라며 “제약사들의 신약개발 경험이 길지 않다 보니 축적된 데이터의 양도 많지 않다. 또 데이터 관리 수준도 열악한 상태”라고 지적했다.

이어 “분명한 것은 인공지능을 활용한 신약개발은 수많은 시행착오를 거쳐 점진적인 발전을 할 것”이라며 “미래 신약개발 경쟁에서 뒤처지지 않으려면 인공지능을 활용할 양질의 데이터를 축적하기 위한 전략 수립을 서둘러야 한다”고 강조했다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]

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