123rf 제공

신약개발 단계에서 AI 기술을 활용하면 어떤 변화가 일어날까?

일단 신약 후보물질 탐색(research)과 비교·분석에 드는 시간이 기업 역량에 따라 다르지만 100~200%는 줄어든다고 제약·바이오 기업들은 밝힌다. 신약개발에 걸리는 총기간을 대략 10년이라고 한다면 이 중 4, 5년이 여기에 소요된다.

이후부터는 개발연구(development)인 전임상과 임상, 인허가 절차로 속도가 빨라진다. 이 때부터는 진행 속도에 따른 사업목표 설정과 계획수립도 가능해진다. 기업 경영의 불확실성이 줄어드는 것이다.

AI 분석기업에 대한 제약사들의 구애가 남다를 수밖에 없다. 지난해 상반기에만 14개 AI 신약개발 기업에 1700여억원이 투자됐다. 기업당 121억원 꼴로, 하반기 투자액을 합치면?

제약사, 바이오벤처들이 AI 기술에 관심을 갖고 본격적 협업을 시작한 것은 2016년경. 이후 2020년 전 세계 AI 스타트업에 몰린 총투자액은 19억달러에 이른다. 이제 빅파마들의 AI 기술에 대한 관심은 ‘시도하기 좋은 것(nice to try)’에서 ‘전략적으로 중요한 것(strategically important)’으로 격상됐다. 바이엘, 화이자, 노바티스, 로슈, 머크, 아스트라제네카, GSK, 사노피, 애브비, 존슨앤존슨 등 빅파마들은 AI벤처와 보다 과감한 협력을 추진하고 있다.

글로벌 마켓인사이트에 따르면, 2016년 7억5000만달러 규모의 헬스케어AI 산업 가치는 2024년까지 100억달러에 이를 전망. AI 활용 신약개발 규모는 연평균 40%씩 성장해 오는 2024년에는 40억달러에 이를 것으로 본다.

그렇다면 국내 사정은 어떨까? 국내 기업들은 이제 플랫폼의 유효성을 입증하기 위한 수준의 공동 연구개발 협약을 하는 정도다. 기술력을 평가받아 AI기업 중 코스닥에 진출한 기업은 신테카바이오뿐이다. 스탠다임, 온코크로스, 팜캐드, 닥터노아 등이 후속 대열에서 대기 중이다.

지난해 상반기까지 14개 AI 기업들이 투자유치 한 1700억원은 전체 제약·바이오 분야 중 항체 분야에 이어 2번째로 큰 규모다. 이런 투자금은 AI 전문인력 보강에 쓰이고 있다.

김화종 전 AI신약개발지원센터장은 “연구성과를 내는 기업의 특징을 보면 전문인력, 데이터 규모, 처리시스템 등 모든 항목이 중요하다”며 “AI 전문인력과 신약개발 인력을 골고루 갖추고 있어야 하고 데이터의 양 뿐 아니라 질과 다양성도 중요하다. AI로 예측한 물질을 실제 검증할 수 있는 시스템을 체계적으로 갖춘 곳일수록 개발에 유리할 것”이라고 말했다.

실제 LG화학은 그룹 차원의 AI 개발환경을 조성하기 위해 LG AI연구원과 협업을 통해 신약개발 효율성을 높이고 있다.

LG화학 관계자는 “물질발굴-빅데이터 및 분석모델링 최적화 환경으로 물질 발굴기간을 기존 3년6개월에서 약 8개월로 단축시켰다”며 “자체 전문가를 활용하기에 보안이나 사업적 이슈에 대한 제한없이 적극적인 협업이 가능하다”고 밝혔다.

손인규 기자