'신약개발 AI 활용은 필연적…양질의 데이터 뒷받침돼야'

[아시아경제 박혜정 기자] "인공지능(AI)를 접목하면 신약개발의 생산성을 높일 수 있다. AI는 사람의 선입견이 들어 있지 않은 만큼 이를 바탕으로 얻어진 분석 결과물은 그동안 못 봤던 것들이다."양현진 신테카바이오 박사는 15일 서울 코엑스에서 열린 'AI 파마 코리아 컨퍼런스 2018'에 앞서 마련된 기자간담회에서 "AI는 신약개발의 영향력과 생산성 향상, 지금까지 발견하지 못했던 새로운 발견을 가능하게 하는 매개체 역할을 할 것"이라면서 "AI는 신약개발 과정에서 당연히 사용하는 여러 방법 중 하나가 될 것으로 본다"고 말했다.한국제약바이오협회와 한국보건산업진흥원이 공동 주최한 이날 컨퍼런스는 국내·외 AI 솔루션 개발사들이 참석해 AI를 활용한 신약개발 사례 등 신약개발 솔루션을 제시했다. 제약산업은 전형적인 '고위험·고수익' 구조다. 5000여개의 신약 후보물질 가운데 5개만 임상시험에 진입하고 이중에서도 한 개의 신약만 최종적으로 허가를 받는다. 막대한 비용과 시간을 쏟아부어도 신약개발이라는 열매를 맛볼 순 없는 것이다.컨퍼런스 참가자들은 이 같은 한계를 극복하기 위해서는 AI 활용은 필연적이라고 보고 있다. 신약개발 과정에서 AI 기술을 활용하면 시간과 비용을 절반으로 줄일 수 있어서다.마이클 야누스직 누메디 박사는 "신약 개발에 평균 10년, 50억 달러가 소요되는데 AI를 이용하면 조금 더 빠르게 약물을 개발하고 실패율을 낮출 수 있다"며 "대상, 단계에 따라 차이는 있겠지만 신기술을 이용하면 10분의 1 정도로 개발 비용이나 기간을 줄일 수 있어 글로벌 헬스케어 산업에 긍정적인 영향을 줄 수 있다"고 설명했다.참가자들은 AI를 활용한 신약개발이 성공하려면 무엇보다 데이터와 데이터를 바탕으로 AI 모델을 개발할 수 있는 인력이 가장 중요하다고 입을 모았다. 송상옥 스탠다임 박사는 "데이터의 중요성을 강조해도 지나치지 않다"면서 "개별 회사가 방대한 제약산업의 데이터를 편집·가공 등을 감당하기 어려운 만큼 정부·제약사 등의 컨소시엄을 통해 환경을 조성할 필요가 있다"고 말했다.무엇보다 얼마나 양질의 데이터를 확보하느냐가 관건인데, 우리나라는 보건의료 데이터 공유가 막혀있다. 개인 의료정보 거래는 불법이고, 익명의 의료 빅데이터를 활용하는 것도 의료법, 개인정보보호법 등으로 불가능하다. 보건의료 빅데이터를 쥐고 있는 보건복지부는 공공 보건의료정보를 비식별화 조치를 거쳐 연계·개방할 방침이나, 이 역시 공공적인 목적의 학술 연구에 한해 가능하다. 시민단체들은 이마저도 악용 우려가 있다며 반대하고 있다. 양현진 박사는 "정부 차원의 규제나 제도적 변화가 있어야 하지만 시간이 걸릴 것 같다"면서 "정부 연구과제나 병원, 연구기관 등과의 컨소시엄을 통해 제한적이나마 데이터를 공유하고 AI 모델을 개발하는 토대가 될 수 있을 것"이라고 말했다.건잔바르 이노플렉서스 최고경영자(CEO)는 "정부가 의지를 가지고 입법 제도를 통해 데이터 풀(pool)을 만들어야 한다"면서 "정보보호나 프라이버시에 대한 권리 역시 중요한데 블록체인 기술이 변형 불가능한 데이터를 공유할 수 있도록 해줘, AI를 활용한 최적의 솔루션을 찾아내는 획기적인 기술이 될 것으로 본다"고 강조했다.박혜정 기자 parky@asiae.co.kr<ⓒ세계를 보는 창 경제를 보는 눈, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>