국내외 인공지능(AI)전문가들이 7일 서울 강남구 르메르디앙 호텔에서 열린 'AI 파마 코리아 컨퍼런스 2019' 기자간담회에 참석해 이야기를 하고 있다. 인공지능(AI)을 활용한 신약개발이 보편화되면서 이제는 효율성을 따져야 한다는 지적이 나왔다. 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 7일 서울 강남구 르메르디앙 호텔에서 'AI 파마 코리아 컨퍼런스 2019'를 개최하고, 인공지능 기반 신약개발 사례를 공유하는 시간을 가졌다. 국내외 제약바이오기업은 인공지능을 활용한 신약개발을 활발히 진행 중이다. 인공지능을 활용해 신약후보물질을 발견하거나, 연구 디자인 설계 및 임상시험 데이터 분석 등에 활용하면서 시간을 획기적으로 단축하고 있다. 컨퍼런스에 앞서 열린 기자간담회에서는 국내외 신약개발 인공지능 전문가 다수가 참석해 인공지능 신약개발의 효율성을 강조했다. 글로벌제약사 아스트라제네카의 미셸 파텔 박사는 "전통적인 임상시험에서는 신약개발 시 병목현상(사용 과부하로 전체 시스템 효율의 저하를 초래하는 현상)이 발생했으나, 인공지능을 활용하면, 환자에게 더 빠르게 약물을 제공할 수 있다"며 "기존에 갖고 있던 정보 이외에 새로운 내용을 포함한 인공지능을 활용하면 약제의 효능이나 독성 등을 미리 예측할 수 있다"고 말했다. 이어 "중요한 것은 데이터를 올바른 방식으로 구성해 활용하는 것으로, 이 데이터를 통해 우리가 갖고 있는 최대한의 가치를 유추할 수 있어야 한다"며 효율성을 강조했다. 안드레아스 벤더 케임브리지대 분자정보학센터 박사는 "최근 힐릭스라는 바이오파마 회사를 설립하고, 인공지능을 통해 이미 시판된 약물이 새로운 질병에 적응증을 갖는지를 찾고 있다"며 "하나의 약물이 다른 질병에도 활용될 수 있는지를 발견 중인데, 이는 현재 치료에 대한 현황을 이해하고, 임상시험의 효율성을 높이기 위한 것"이라고 말했다. 이어 "이제는 인공지능의 알고리즘보다는 데이터를 어떻게 표현하느냐 하는 것이 신약개발에 있어 더 현실적인 접근법"이라며 "과거 신약개발에서 적절한 모델링이 있었는지, 이를 어디에 응용할 수 있는지 등을 통해 문제를 해결할 때"라고 조언했다. 데이터 품질에 대한 중요성도 언급됐다. 캐나다 바이오기업인 씨클리카 나히드 커지 대표는 "인공지능이 신약개발 어느 부분에서 가장 큰 역할을 할 수 있는지를 따져봐야 한다"며 "이때 균형 있는 데이터가 매우 도움이 되는데, 이 데이터가 얼마나 무결점을 갖췄는지가 중요하다"고 설명했다. 그는 "들어가는 데이터의 품질이 좋아야 나오는 데이터의 품질도 좋다"며 "인공지능으로 인해 왜곡이 발생한다면, 이를 활용한 신약개발 접근법에 문제가 있을 수 있다"고 말했다. 현재 국내 제약바이오기업도 인공지능을 활용한 신약개발에 나선 상태지만, 미국 등 선진국과 비교하면 속도가 매우 더딘 상태다. 김재영 인공지능신약개발지원센터 연구관은 "국내 인공지능 신약개발 현실은 많이 뒤처져 있는 것이 사실"이라며 "어떤 인풋(input)을 넣어 어떤 아웃풋(output)을 내놓을까 하는 것도 아직 부족한 상황"이라고 말했다. 이어 "센터에서는 이 같은 내용들을 업계에 교육하고, 인프라를 활용할 수 있도록 전문가와 함께 협력하고 있다"며 "이를 위해 오픈 이노베이션(개방형 혁신)을 구축하는 것이 목표"라고 전했다.
한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 7일 서울 강남구 르메르디앙 호텔에서 'AI 파마 코리아 컨퍼런스 2019'를 개최하고, 인공지능을 이용한 신약개발 사례를 공유했고, 국내외 인공지능 전문가들은 인공지능이 신약후보물질 발견, 연구 디자인 설계 및 임상시험 데이터 분석 등에 활용되면 시간을 파격적으로 단축해 높은 효율성을 거둘 수 있다고 말했다.