인공지능(AI)과 빅데이터 등 첨단 정보통신기술(ICT)을 활용한 신약 개발 열기가 뜨겁다. 제약업계는 신약 개발 주요 기술로 AI와 빅데이터를 꼽았다. 한국제약바이오협회가 최근 '인공지능신약개발지원센터'를 설립했다. AI 전문가를 구성해 신약 개발을 돕는다는 취지다.

AI를 활용해 신약 후보물질을 찾는데 비용과 시간을 크게 줄인다. 다양하고 방대한 의료 빅데이터 분석이 가능하다. 빅데이터로 환자 유전적 특징을 분석, 맞춤형 신약 후보물질을 발굴한다.

신약 임상시험용 환자 모델링 시스템은 대표적이다. 머신러닝 알고리즘으로 임상연구 데이터를 학습, 분석한다. 타깃 약물과 유사한 성숙 약물을 식별해 신약 임상시험에 적합한 환자를 찾아 연결한다. 복잡한 임상시험 요건을 간소화하고 임상시험 성공률을 높인다.

한미약품·대웅제약·LG화학·신라젠·셀트리온·삼성바이오에피스 등 제약·바이오업체 등이 신약 개발에 적극적이다. 한계가 많다. 글로벌 시장에서 승부를 걸만한 '블록버스터급' 신약 개발은 갈 길이 멀다. 협회가 주목하는 것이 AI를 활용한 신약개발이다.

우리나라는 AI를 활용한 신약개발 속도가 걸음마 수준이다. 미국, 일본 등 선진국은 AI를 활용한 신약개발 움직임이 활발하다. 다케다약품공업과 후지필름 등 제약사와 이화학연구소, 교토대가 AI 기반 신약개발에 착수했다. 미국 화이자는 IBM 인공지능 '왓슨 포 드러그 디스커버리'를 이용해 종양학 연구에 나섰다. 10~15년 소요되는 신약개발 기간을 3년 이하로 단축한다.

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터에 아쉬움이 있다. AI 기반 신약개발을 위해 빅데이터가 필요하다. 양질의 의료 빅데이터는 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 질병관리본부 등이 갖고 있다. 인공지능신약개발지원센터가 반드시 정부 협조가 받아야 하는 이유다. 그러나 제약바이오협회는 정부와 협의를 이루지 못했다. 국민과의 사회적 논의를 통한 공감대도 갖지 못했다. AI가 미래의료의 핵심인 것은 명백하다. 협회의 적극적 노력이 필요하다.

장윤형 의료/바이오 전문기자 why@etnews.com