인공지능(AI)에 기반한 신약개발 기술을 활용하면 신약개발에 소요되는 시간과 비용이 현재보다 10분의 1로 줄어들 것이란 전망이 나왔다. 빅데이터를 기반으로 한 AI를 활용해 AI를 활용하면, 후보물질 개발과 임상에 대한 실패율을 줄이고, 생산성을 크게 높일 수 있기 때문이다.

현재 신약개발에 평균 소요되는 시간과 비용이 10년, 50억달러임을 감안하면, AI 신약개발 플랫폼 하에선 개발 기간 1년, 개발비용은 5조원에서 5000억원 단위로 줄어드는 셈이다.

한국제약바이오협회와 한국보건산업진흥원이 15일 서울 삼성동 코엑스 아셈볼룸에서 개최한 'AI 파마 코리아 컨퍼런스(Pharma Korea Conference) 2018'에 참석한 전세계 AI 신약개발 전문가들은 AI 활용은 신약개발에 필수적이며 이 변화를 따르지 못하는 기업은 도태될 것으로 전망했다.

미국 실리콘밸리에 위치한 AI 신약개발 기업인 뉴메디의 마이클 제뉴지크 바이오의학 사업책임자는 이날 기자간담회에서 "실제 신약개발에 평균 10년의 기간과 50억달러의 비용이 들기 때문에 제약사들은 시장성이 있고 잠재 고객이 많은 약물에만 집중할 수 밖에 없다"며 "하지만 AI 기술로 개발비용과 시간을 10분의 1로 줄이면 그동안 소외됐던 희귀질환에 대한 신약개발도 활성화될 수 있을 것"으로 내다봤다.

AI가 보건의료와 생명공학에 미치게 되는 영향은 1조 달러가 넘을 것으로 전망됐다.

이노플렉서스 건잔 바르 최고경영자(CEO) "2020년이 AI가 보건의료에 미치는 영향이 1조달러가 넘고, 의료지식에 대한 방대한 데이터가 매 73일마다 2배로 늘어날 것"이라며 "이 방대한 데이터를 분석하고 스크리닝 하는데 AI가 활용돼야 한다"고 강조했다.

AI 신약개발의 성공을 위해선 정보의 공유와 데이터 분석이 필수조건으로 꼽혔다. 개발 사례, 실패 사례, 환자 기록, 보험청구, 보험급여 등 등 전세계 여러 분야의 데이터다.

IBM왓슨 파스칼상페 박사는 "데이터가 폭증하고 있지만 이 데이터에 쉽게 접근할 수 없고 같은 기업 외부는 물론, 내부에서도 공유되지 않는 문제가 있다"며 "이제 이런 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 기반과 이 많은 정보를 분석하고 파악해 의사결정까지 할 수 있는 AI와 전문인력의 능력이 중요한 때"라고 강조했다.

건잔바르 CEO는 "AI가 신약개발에 활용되려면 전세계 모든 기업들이 동일한 정보에 접근할 수 있도록 정보비대칭성을 해소하는 것"이라며 "바이오 기업이나 제약사 뿐 아니라 데이터를 제공하고 이 데이터를 분석하는 과학자들에 인센티브를 제공하는 방식으로 정보 공유를 활성화 시켜야 한다"고 설명했다.

국내 제약업계의 자발적인 협업과 AI에 대한 열린 자세가 필요하든 지적도 이어졌다.

신테카바이오 양현진 박사는 "AI도 중요하지만 그 모델을 개발할 수 있는 인력이 더욱 중요하다"고 강조했다. 그는 "협업을 위해서는 일단 AI 신약개발에 대한 사고의 전환"이라며 "다양한 회사들이 가진 빅데이터 분석 모델에 대한 이해를 바탕으로 지속적인 협업과 지속적인 데이터 검증을 해아가야 한다"고 강조했다.

스탠다임 송선옥 박사는 "한국 제약사들은 데이터 준비보다 AI를 활용한 신약개발에 대하는 자세를 바꿔야 한다"며 "제약사 실무진들은 AI의 활용이 자신의 일자리를 위협한다고 생각해 이 흐름을 꺼리는 경향이 있는데 그런 생각을 버리고 조금 더 진지하게 받아들일 필요가 있다"고 지적했다.