권진선 박사 "3년 걸리는 후보물질 발굴 1년 이하로 단축 가능"
해외에서 불붙은 인공지능(AI) 활용 신약 개발 모델이 국내 제약사에서도 속속 도입되고 있다.
최근 인공지능 신약 개발 업체와 협업한 일동제약은 AI를 통해 후보물질 발굴 기간의 단축뿐 아니라 연구인력의 효율적 분배도 가능하다며 미래 청사진을 제시했다.
20일 제약바이오협회는 우리나라 인공지능 신약 개발의 구심점 역할을 할 '인공지능 신약개발지원센터' 개소식을 갖고 인공지능 신약개발 활용 사례와 센터 사업계획 등을 공개했다.
글로벌 신약을 개발하기 위해서는 보통 10~15년 이상 기초, 임상연구 등에 1~2조 원이 소요된다. 인공지능을 활용하면 타겟 약물 발굴, 선도 물질 발굴 최적화, 후보물질 도출 등의 과정을 단축할 수 있어 비용 절감에 도움이 된다.
제약기업을 대표하는 한국제약바이오협회와 보건산업을 대표하는 공공기관 한국보건산업진흥원은 이번 인공지능 신약개발지원센터를 공동 설립, 민간-학계-정부의 구심점 역할을 꾀한다.
최근 인공지능 업체와 협업하기 시작한 일동제약은 도입 사례 공개로 인공지능의 효용성을 강조했다.
일동제약 권진선 박사는 '인공지능 기반 신약 개발 활용 연구' 발제를 통해 신약개발 글로벌 동향과 인공지능 기반 신약개발 연구 전략, 공동 연구 사례를 발표했다.
권 박사는 "전세계적으로 인공지능 기반 신약 개발을 위해 암젠 등 글로벌 선두 제약사를 중심으로 협력 구조를 형성하고 있다"며 "인공지능과 빅데이터 활용의 강점은 신약개발의 모든 단계를 가속화 할 수 있다는 점"이라고 설명했다.
일동제약은 공동 연구 업체로 약물 구조, 활성 데이터베이스를 기반으로 인공지능 활성 예측 모델을 보유한 심플렉스와 손을 맞잡았다.
권 박사는 "작년 9월 AI 신약개발 센터 추진단 주관으로 제약사와 AI 업체 매칭 세미나를 가졌고, 10월 심플렉스와 함께 전략을 논의했다"며 "올해 1월 양사가 과제 세부 전략 협의 및 계약을 거쳐 3월부터 약물 최적화 연구를 진행키로 했다"고 말했다.
그는 "인공지능 활용으로 약물 최적화 연구 단계를 가속화할 수 있다"며 "2~3년 걸리는 후보 물질 발굴 기간은 1년 이하로, 300종의 약물 합성 개수도 100종으로 줄여 비용을 절감할 수 있다"고 설명했다.
그는 "연구원도 2명이면 충분하다"며 "5% 미만의 약효 성공률(Hit rate)은 30% 이상으로 증가해 신약개발 기간 단축을 줄일 수 있다"고 예상했다.
2018년 인공지능학회 개최 당시만 해도 인공지능 기술은 시작 단계로 신뢰성이 부족했지만 올해는 기술의 검증 단계와 신뢰성 확보를 거쳐 실제 활용 단계에 접어들었다는 것이 권 박사의 판단.
권 박사는 "오늘 개소한 신약개발센터를 중심으로 민간-정부-학계의 협력 구조를 만들었으면 한다"며 "제약사와 인공지능 업체, IT 기술 업체, 기관, 투자자가 모이는 시스템이 마련된다면 신약 개발이 가속화 될 수 있다"고 덧붙였다.
이날 개소식에는 박능후 보건복지부 장관, 이영찬 한국보건산업진흥원장을 비롯한 제약기업 연구소장과 인공지능 개발기업 대표 등 60여 명이 함께 했다.
박능후 장관은 개소식에서 "혁신 성장을 통해 많은 일자리와 부가가치를 창출할 수 있는 제약바이오 산업분야는 우리나라에서도 국가 기간산업으로 도약하려는 중요한 시기에 진입했다"고 강조했다.
이어 "제약기업과 인공지능 기술을 보유한 정보기술 기업이 협력해 신약을 개발하면 보다 빠르고 성공적으로 신약을 개발하는 등 효율성이 크게 높아질 것으로 기대한다"며 "전문인력 양성 및 연구개발 확대 등 인공지능 신약개발 생태계를 구축하기 위해 정부가 최선의 지원을 하겠다"고 밝혔다.