제약바이오협회, 즉시 투입 가능 현장형 인재 양성에 나서
AI 신약개발 융합 인재 수요 증가…실질적 성과 도출 ‘지원’
[바이오타임즈] 최근 국내 제약바이오 산업계가 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 속도를 내고 있다. 유한양행, 한미약품, JW중외제약, 대웅제약, 삼진제약, 동화약품 등 많은 제약사들이 자체적인 연구시설을 확충하거나, AI 전문기업과의 협업을 통해 신약개발 과정의 효율화에 나서는 모양새다.
이 가운데, 이러한 개별 기업들의 노력과 투자 성과를 더욱 높이고자 제약바이오협회(협회장 노연홍)는 AI신약융합연구원을 통해 단일 기관이 추진하기 어려운 디지털 융합 연구를 공동으로 기획하고 수행하는 연구 허브 역할을 수행하고 있어 이목을 끈다.
◇신약개발 시간·비용 줄여주는 ‘K-멜로디’ 프로젝트 ‘본격화’
국내에서는 신약개발 성공률을 높여주면서 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 연합학습(federate learning, FL)을 산업현장에 적용한 사례가 전무하다. 이에 따라 우리나라는 ‘K-멜로디’(MELLODDY, Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) 프로젝트를 기반으로 산학연병이 합심해 데이터 기반 바이오 헬스산업 적용 가능성을 검증하고 있다.
일반적으로 기존의 전통적인 방법으로 신약을 개발할 경우 약 10~15년의 기간이 걸리고, 2~3조 원이 소요된다. 많은 시간과 비용이 투입되지만, 성공률은 10% 미만으로 낮다. 하지만 연합학습 기반 AI 모델을 신약개발에 활용할 경우, 전임상 단계는 2년 만에 끝낼 수 있으며 투입 비용은 7,000억 원까지 줄일 수 있는 것으로 기대된다.
이처럼 AI를 활용하면 많은 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문에 작은 규모의 제약사도 신약개발을 할 수 있게 된다. 한 예로, 중국의 인실리코 메디신은 신규 활성 화합물(HIT)을 46일 만에 발견했다. 또 대웅제약은 60일이 걸렸다. 이는 상당히 빠른 기간 내 결과를 도출한 것으로 업계의 평가를 받고 있다.
K-멜로디 사업단측은 “연합학습을 도입하면 여러 제약사와 연구소, 병원, 대학교 등이 각자의 데이터로 로컬 모델을 학습시키고, 이를 중앙에서 통합해 보다 정확하고 신뢰성 있는 예측모델을 만들 수 있다”면서 “예측모델은 연합학습을 통해 다양한 화학공간(임베딩 공간, 벡터 공간)을 채워나갈 수 있어 뛰어난 예측모델을 만들 수 있다”고 설명했다.
특히 사업단은 K-멜로디 프로젝트를 통해 개발될 ‘ADMET 예측 모델’이 신약개발 과정에서 발생하는 막대한 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 데 기여하는 것을 넘어 국내 연구역량 및 산업기술의 발전과 글로벌 경쟁력 강화 등에 있어 중요한 이정표가 될 것으로 내다봤다. 실제로 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 22%가량을 차지하며, 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상비용의 대부분을 차지하는 것으로 알려져 있다.
전문가들은 “세계적 수준의 AI 기반 신약개발 플랫폼을 확보함으로써, 한국이 글로벌 제약 시장에서 선도적 위치를 차지할 수 있는 발판을 마련할 것”이라고 강조했다.
◇AI, 신약개발의 패러다임 ‘변화’…융합 인재 양성 필요성↑
최근 인공지능(AI)은 신약개발의 패러다임을 변화시키고 있다. 특히 제약·바이오 산업의 경쟁력 중 하나인 시간과 비용을 효과적으로 절감할 수 있어 제약업계의 AI에 대한 관심은 높아지고 있다.
실제로 글로벌 빅파마는 구글, 엔디비아, 메타, 마이크로소프트 등 빅테크 기업과 협업하며 AI를 활용한 신약개발에 박차를 가하고 있다. 국내 제약사들 역시 다양한 AI 기업과 협업하고 있으며, 일부 기업은 회사내 AI 신약센터를 구축하기도 했다.
이러한 흐름 속 AI 신약개발 융합 인재에 대한 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 국내에서도 제약바이오산업 융복합 인재양성을 목표로 하는 인공지능(AI) 신약개발 교육 플랫폼 ‘라이드’(LAIDD·Lectures on AI-driven Drug Discovery)를 기반으로 다양한 프로그램이 진행 중이다.
지난 8월 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원은 ‘2024 LAIDD 멘토링 프로젝트’ 교육생들의 착수교류회를 완료했다. 이날 행사에서는 각 팀의 프로젝트 주제 소개 및 논의, 기대 성과 등에 대한 발표가 이어졌다.
지난해에 이어 올해 두 번째로 개설된 LAIDD 멘토링 프로젝트는 보건복지부와 한국보건산업진흥원의 'AI 활용 신약개발 교육 및 홍보사업'의 일환으로, AI 신약개발 현장에 즉시 투입이 가능한 융합인재 양성을 목표로 한다.
대학(원)생과 산업계 재직자를 대상으로 한 이번 멘토링 프로젝트에는 총 95명이 지원했으며, 1차 실기테스트와 2차 멘토 면접을 거쳐 54명의 교육생이 최종 선발됐다. 생명공학, 화학, 약학, 의과학 등 다양한 전공자들로 구성된 교육생들은 12주간 ▲복합질환 신약 타깃 발굴 및 검증(김상수 교수) ▲단백질 활성 예측(남호정 교수) ▲단백질-리간드 결합 예측(염민선 연구소장) ▲저해제 후보물질 거대 가상 스크리닝(이주용 교수) ▲암치료 약물 타깃 발굴(황대희 교수) 등의 팀 프로젝트를 수행하게 된다.
한국제약바이오협회측은 “이번 멘토링 프로젝트에서 참가자들이 각자의 전공지식을 활용, 응용하며 융합형 인재로 성장할 수 있으리라 기대한다”면서 “멘토와 교육생들이 실질적인 성과를 도출할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.
[바이오타임즈=권연아 기자] news@biotimes.co.kr