"바이오 분야에서 고정관념이 있으면 새로운 것을 만들지 못한다고 생각한다. 그런 면에서 인공지능은 선입견이 없고 연구자의 기존 생각을 깰 수 있을 것으로 전망한다."

의료산업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)의 중요성과 활용도가 증가하면서 신약개발분야도 AI를 이용한 시도가 점차 늘어나고 있다.

본격적으로 AI임상이 대두된 10년 전과 비교해 기술이 발전하면서 고효율, 저비용이라는 강점이 각광받는 모습. 또 기존 제약사와 AI신약 개발 전문회사와의 협업은 물론 자체 신약 개발에도 이용되고 있다.

지난 2016년 창업한 에이조스바이오 역시 독자적인 인공지능 플랫폼 기반 모델을 개발하고 신약 후보물질 발굴하는 등 실질적인 영역에서 적극적으로 활용하고 있다.

특히, 에이조스바이오 맹재열 전무와 연구를 담당하는 박정현 이사는 인공지능이 가진 편의와 효율뿐만 아니라 시각 측면에서도 활용가치가 높을 것으로 평가했다.

에이조스바이오라는 사명은 '만능촉매, 만능 의약'이라는 뜻의 AZoth를 어원으로 삼고 있어 회사가 가진 AI 플랫폼에 가진 기대감을 이름에서부터 엿볼 수 있다.

박 이사는 "기존의 연구에서 특정한 타깃을 찾고 싶은 경우 시퀀스 정보를 알고 있더라도 몇 십 만개가 되기 때문에 사실상 불가능한 부분"이라며 "인공지능이 없이 그냥 연구를 했다면 시도조차 못했거나 굉장히 긴 시간이 필요했을 것"이라고 설명했다.

이 같이 현장에서 신약개발에 인공지능의 활용은 더는 미래가 아닌 현재 피부로 느끼고 있다는 의미.

AI신약개발은 약 10년 전부터 시작돼 최근 투자금액의 급격한 상승세를 보이며 올해는 45억 달러(한화 약 5조3500억)에 이를 것으로 평가받고 있다.

이같이 신약개발에서 AI의 활용은 최근 R&D비용 10억달러당 신약개발수가 2009년 0.9개에서 2019년 0.3개 수준으로 급격히 떨어졌다는 점과 FDA 승인 신약 1개당 개발비용인 평균 26억 달러가 들어가고 소요시간이 10년이 넘는다는 부분과 맞닿아있다.

현재 에이조스바이오는 이미 개발한 인공지능 신약개발 플랫폼과 적용 전략을 통해 이미 여러 제약 회사와 협업하는 것은 물론 자체적인 탐색을 거친 후보물질을 통해 신약개발이라는 투트랙 전략을 구사하고 있다.

맹 전무는 "질환을 일으키는 것으로 알려진 단백질은 5000~7000개 정도 되지만 약으로 개발할 수 있는 타깃은 약 500개 정도에 불과하다"며 "타깃을 발굴하기 위한 연구가 꾸준히 이뤄지고 있고 정보를 활용해 신규물질을 찾아낼 수 있다는 점에서 강점이 있다는 생각이다"고 밝혔다.

맹 전무의 말처럼 신약 개발 초기인 탐색 단계에서 선도물질(신약 후보 물질)을 발굴의 경우 기존 방식으로는 수십 명이 수년간 분석해야 하지만 AI 플랫폼을 활용하면 이런 탐색 시간을 몇 달로 줄일 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.

이런 점에서 에이조스바이오 역시 사업적인 부분에서 기회를 만들 수 있는 여지가 충분히 있다는 것.

또 에이조스바이오는 단순히 인공지능 플랫폼을 이용해 선도물질 발굴을 돕는 것 외에도 자체적인 파이프라인을 확보해 전임상 및 임상시험을 진행 중에 있다.

그 중 독자 개발한 인공지능 모델(AiCPP)과 그 모델을 활용해서 발굴한 세포 투과 펩타이드(Cell Penetrating Peptide, 이하 CPP)의 경우 세포 투과성이 우수하며 소포체(ER)에 선택적으로 전달하는 특성이 있는 것이 확인됐다.

이와 함께 T-세포 항원 펩타이드 및 siRNA의 안전한 약물 전달체로 사용할 수 있음을 실험으로 검증한 상태다.

박 이사는 "CPP는 약물전달체로서 mRNA/siRNA 등 핵산전달체로 각광받고 있는 나노소자나 바이러스벡터에 비해 안전성, 보관 및 생산비용에서 장점이 있는 기술로 기대된다"고 밝혔다.

다만, AI 기술이 가진 어려움도 존재한다. 연구단계에 활용되기 때문에 제도적으로 부딪히는 부분은 없지만 바이오 분야의 특성상 꾸준히 요구되는 검증에 대한 준비를 해야 하기 때문이다.

맹 전무는 "한편으로는 바이오나 제약은 검증이 계속 요구 되는 만큼 AI이외에 내부적인 연구진과 협업으로 메우기 위한 노력도 병행되고 있다"며 "현재로서는 리서치를 기반으로한 기술적인 부분을 주고받으면서 수익을 창출 할 수 있는 부분에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.

끝으로 박 이사는 AI플랫폼이 활성화 되면서 그동안 연구단계에서 가진 의구심을 걷을 수 있을 것으로 전망했다.

박 이사는 "기존에는 AI에 대한 의구심이 있었고 직접 연구를 해서 결과물을 얻는 게 중요하다고 생각했지만 지금은 고정관념이었다고 생각한다"며 "사람은 경험을 기반으로한 선입견이 있는데 인공지능은 그런 시각이 없이 접근한다는 점에서 기존에 찾지 못한 기회를 볼 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

그는 이어 "결국 인공지능이 연구자가 가진 고정과념을 깰 수 있는 기회를 잡는 것이 중요할 것으로 본다"며 "앞으로 이러한 부분에서 활용 가치가 올라갈 것으로 기대한다"고 덧붙였다.