글로벌 AI 활용 신약 개발 시장이 2027년까지 40억 350만 달러 규모를 형성할 것으로 예측되는 가운데 국내 AI 신약 개발 성과를 내려면 제약기업과 테그기업간 연계 플랫폼을 구성해 산업 발전에 기초를 다져야 한다는 지적이 나와 주목된다.
또 신약 역량과 AI를 습득한 역량 있는 융합형 인재 양성을 위해 관련 플랫폼 구축, 계약학과 개설 등 다양한 방식의 토대 마련에 나서야 한다는 지적이다.
식품의약품안전평가원이 최근 발행한 '식의약 R&D 이슈 보고서는 'AI 기반 신약 개발'을 주제로 한 글을 통해 글로벌 대형 제약사는 유망한 AI 기업과의 제휴를 통해 기술이전 및 공동연구를 진행하는 추세라고 밝혔다.
이런 토대에서 빅테크 기업이 동참해 산업 생태계를 조성하고 있으며 주요 제약기업의 AI 신약 후보물질은 임상 2상을 거쳐 3상에 진입하고 있다.
반면 국내 AI 활용 신약개발은 걸음마 단계로 미국과 유럽, 중국, 일본에 비해 기술 수준이 낮고, 신약개발에서의 AI 활용범위가 넓지 않은 상황이다.
보고서는 "국내 헬스케어 산업과 AI산업은 각각 상당한 역량을 보유하고 있으므로, 두 분야를 연계하는 플랫폼이나 연구를 통한 AI 신약 개발 산업 지원이 필요하다"면서 "AI 신약 개발에 투자하는 주요국의 정책 중 빠지지 않는 것이 AI와 신약 개발 역량을 갖춘 융합형 인재 양성으로, 산업의 주요 장애물로 부상하고 있어 이에 대한 대비가 필요한 상황"이라고 강조했다.
그러면서 "국내 AI 신약 개발 관련 주요 정책에서도 인력 양성은 플랫폼 구축, 계약학과 개설 등 다양한 방식으로 진행되고 있으나 관련 분야의 인력 유입을 촉진할 수 있도록 적극적인 홍보와 취업 연계, 테크워크 형성 등의 지원 확대를 해 전문인력의 풀을 확장해야 한다"고 밝혔다.
보고서는 가시적인 성과를 창출하기 위해 기술개발 지원과 성공사례 도출이 필요한 시점이라고 강조했다.
보고서는 "AI신약 개발의 활성화를 위해서는 기술개발 및 기업 간 협업을 장려하는 지원 정책을 통해 성공사례를 도출할 필요가 있다"면서 "성공사례 도출을 통해 여타 기업 및 인력의 유입을 유도해 활발한 산업 생태계 및 분위기를 조성할 수 있다"고 봤다.
이어 "개별 제약기업이 AI기술을 도입하는 것은 재정적 부담이 크기 때문에 기술이전이나 공동연구를 통해 영세한 기업 또한 AI를 활용할 수 있도록 기회를 부여해 산업의 전반적인 성장을 도모해야 한다"면서 "AI 활용 신약 개발의 관건은 '협업'이므로 개방형 협력을 통한 산업 성장을 위해 커뮤니티 및 네트워크 조성이 필요하다"고 강조했다.
보고서는 "산업계 및 기관, 학계를 리스트업해 전문가, 네트워크를 형성하는 것이 우선이며 구축 예정인 K-MELLODDY와의 연계 협력도 고려하는 것이 필요하다"고 밝혔다.
보고서는 신약개발 정확도 및 효율성 제고를 위한 기반 데이터를 확보하는 방안도 필요하다고 강조했다.
보고서는 "AI는 다량의 데이터를 단시간에 처리할 수 있는 특성을 활용해 화합물 라이브러리를 한 곳에 축적해 후보물질을 발굴한다면 성공률을 제고할 수 있다"면서 "데이터를 한 곳에 결집해 활용할 수 있도록 하되, 블록체인 기술과 다중작업 예측 머신러닝 알고리즘을 통해 각 제약사가 지적재산권을 보호할 수 있도록 설계할 필요가 있다"고 말했다.
이어 "AI신약 개발센터는 한국형 연합학습 기반 신약개발 플랫폼인 'K-MELLODDY' 사업 추진을 통해 분산형 데이터를 중앙 플랫폼에 직접해 공용 AI 모델을 개발하고 신약 개발 프로젝트에 활용할가능하다"면서 "연합학습 기반 플랫폼으로서 데이터 유출없이 안전하게 다기관 데이터를 공유할 수 있는 산학·민관 협력 체계를 구축해 AI기반 신약 개발의 신속화를 추진하고 선진국과의 격차를 해소해 글로벌 경쟁력 확보가 가능하다"고 강조했다.
