4차산업혁명의 핵심기술이라고 불리는 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용해 신약개발기간을 절반으로 줄이고 약물 부작용을 미리 예측할 수 있는 플랫폼 개발에 3년간 258억원이 투입된다. 과학기술정보통신부와 보건복지부는 맞춤형 인공지능 플랫폼 개발을 위해 인공지능과 신약개발 전문가로 이뤄진 6개 연구팀과 운영관리기관을 곧 구성한다고 13일 밝혔다. 신약개발을 위해서는 1조원 이상의 막대한 연구개발 비용과 약 15년에 달하는 긴 개발 기간이 필요하다. 그러나 세계적인 글로벌 제약사들과는 달리 중소규모에 불과한 국내 제약사에게는 이런 막대한 비용과 시간 투자는 사실상 어려운 문제이다. 이 때문에 아직까지 세계적인 빅 히트 상품이 나오지 못하고 있다. 이 때문에 최근 인공지능을 활용해 신약개발에 소요되는 시간을 단축함으로써 연구개발 투입비용도 줄이는 방안이 유력하게 대두돼 왔다. 실제로 이번에 구성되는 연구팀이 개발하는 것은 후보물질을 찾아내고 임상시험까지 신약개발 단계별로 맞춤형 인공지능 플랫폼 구축을 주요 내용으로 한다. 특히 기초연구와 논문자료를 심층학습한 인공지능으로 신약 후보물질을 빠르게 찾아내는 후보물질발굴 분야, 발기부전 치료제 비아그라처럼 안정성이 이미 검증된 약물의 새로운 효능을 발견해 신약으로 활용할 수 있도록 하는 신약재창출 분야, 의약품 부작용 사례를 학습한 뒤 이상사례 발생 전에 신약의 부작용을 미리 예측해 내는 스마트 약물감시 3개 분야가 우선 개발될 예정이다. 신약후보물질발굴 분야는 바이오기업 아론티어, 중앙대, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 이화여대 4개 팀이 연구를 수행하게 된다. 신약 재창출 분야는 임상허가를 통해 안전성이 검증된 약품의 새로운 기능을 찾아내는 것이기 때문에 추가 임상기간이 짧아 적은 비용으로 높은 부가가치를 창출하 수 있다는 장점이 있다. 이를 위해 카이스트 이관수 교수팀이 관련 딥러닝 모델을 개발할 계획이다. 또 의약품 시판 이후 이뤄졌던 사후적 약물 감시체계를 보완해 의약품이 소비자들에게 전달되기 전에 약물이상반응을 조기예측할 수 있는 기술은 서울아산병원 연구팀에 의해 개발된다. 서경춘 과기부 생명기술과 과장은 "이번에 추진되는 신약개발 인공지능 플랫폼은 연구자는 물론 기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개될 계획"이라며 "플랫폼이 성공적으로 구축될 경우 신약개발기간이 약 15년 걸리던 것을 7~8년으로 절반 가까이 줄일 수 있을 것"이라고 말했다.
13일 과학기술정보통신부와 보건복지부에 따르면 막대한 R&D 비용과 장기간의 개발 기간이 필요하여 엄두를 내지 못하는 국내 제약사들의 신약개발을 위해 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용해서 개발 기간을 대폭 줄이는 막춤형 인공지능 플랫폼을 258억 원 투입, 6개의 연구팀과 운영 관리기관을 조직하여 개발한다.