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“AI기반 신약개발, 다국적기업과 승부 가능”

팍스넷뉴스 2019.02.12 09:38 댓글 0

고려대 강재우 교수, 신약개발 드림챌린지 우승



[팍스넷뉴스 정재로 기자] “AI(인공지능)는 딥러닝(Deep learning, 스스로 학습하는 컴퓨터) 기술도입 이전과 이후로 나눠질 정도로 차이가 큽니다. 딥러닝을 장착한 AI 기술이 의학과 접목된 지 얼마 되지 않기 때문에 선진국과의 기술 차이는 불과 2~3년 차밖에 되지 않습니다. 세계시장을 선점할 시간과 기술력, 충분하다고 봅니다”


AI 기술이 산업 및 미디어 등 생활 전반에 영향을 미치고 있는 가운데 의학 분야 역시 예외는 아니다. 신약개발에 적용하기 위해 다국적 제약사는 물론, 국내 제약사의 움직임 또한 분주하다.


JW중외제약은 일찍부터 자회사인 C&C신약연구소의 AI 플랫폼 ‘클로버(CLOVER)’를 활용해 암세포 및 유전자 정보 등을 축적해 나가고 있으며, 대웅제약은 헬스케어 AI사업부를 최근 출범시키고 신약개발에 박차를 가하고 있다. 한미약품, CJ헬스케어는 AI 플랫폼 전문업체와 협력을 통해 효율적인 임상 데이터 확보에 주력하고 있다.


◆얀센, 바이엘 등 다국적 제약사 제치고 우승 ‘화제’


AI 관심도가 높아지는 가운데, 최근 미국 뉴욕에서 열린 ‘정밀의료 신약개발 드림챌린지’에서 국내 한 대학팀이 쟁쟁한 다국적 제약사 얀센, 바이엘 팀들을 꺾고 우승을 차지해 화제다. 주인공은 예상 외로 제약과 무관한 비전공자인 고려대학교 컴퓨터공학과 강재우 교수다.


정밀의료 신약개발 드림챌린지는 글로벌제약회사인 아스트라제네카(AstraZenica)가 ‘약물조합의 효능예측’을 주제로 의사와 환자들이 직접 의학적 난제를 내면 참가팀이 주어진 데이터를 AI를 활용해 솔루션을 해결하는 대회다. 이번 대회에서 강재우 교수팀은 암 환자의 유전체 정보를 활용하여 단백질들의 활성도 예측이 가능한 새로운 알고리즘을 선보이며 주목을 받았다.


강 교수는 “이번에 제작한 딥러닝 알고리즘 모델의 경우 기존에는 고정된 분자구조에서 여러 조합을 시도하며 신규 후보물질을 물색했다면 이 방식은 실제 효과 기반의 약물투약 후 유전자 2만5000여개 각각의 유전자 발현도를 예측해 과 발현된 유전자를 찾아내는 것이 특징”이라며 “한마디로 AI를 활용해 방대한 데이터를 분석해 투약 정보를 통해 유전자가 어떤 방식으로 발현되는 지를 분석하는 원리”라고 설명했다.


참가팀이 AI를 기반으로 최종 선택한 신약 후보 약물은 실제로 갑상선수질암 및 타우병증 환자를 대상으로 8개월 간 임상이 진행됐고, 가장 이상적인 결과 값으로 검증된 강 교수팀이 대회 최종 우승팀으로 선정됐다.


◆ AI 활용 신약개발, 시간과 비용 획기적으로 낮춰


국내 AI기술자들이 신약개발에 주목하는 가장 큰 이유는 평균 10여 년 이상의 시간과 1조원 가량의 자금이 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 가장 확실한 방법이기 때문이다. 신약후보물질 발굴 초기단계부터 AI를 활용하게 되면 △유효성 높은 후보물질선정 △독성예측 △약물조합 시너지 예측 △적응증 발굴 △효용성 높은 환자군 선별 등의 과정을 단시간 내 처리해 낼 수 있다.


강 교수는 최근 임상과정이 갈수록 까다로워지고 비용도 급속히 증가하고 있기 때문에 제약사 입장에서는 얼마나 빠른 시간 내에 최적의 후보물질을 선별해 낼 수 있는가가 신약개발 경쟁력의 중요한 요소로 작용한다고 지적한다.


강재우 교수는 “신약개발에 있어 AI 기술은 이제 필수조건이라고 본다”며 “신약개발은 어떤 후보물질이 확률적으로 적중도가 높은지를 예측하는 문제로 이는 기계학습으로 해결할 수 있기에 결국 AI 기술로 귀결되기 때문”이라고 밝혔다.


무엇보다 AI 기술은 최근 딥러닝(deep learning) 기술 이후 엄청난 변화를 맞이하고 있다고 설명한다. 딥러닝은 간단히 말해 추상화를 시도하는 알고리즘의 집합으로 사람의 사고방식을 컴퓨터에 적용시킨 머신러닝이다.


◆선진국과 딥러닝 기술 차 2~3년에 불과… 충분히 추격 가능


강 교수는 “딥러닝이 적용된 AI 기술은 의학과 접목된 지 얼마 되지 않기 때문에 선진국과의 기술 차이가 그리 크지 않다”며 “길어야 2~3년 차이라고 보는데 국내 IT기술을 비롯해 우리나라 제약사 R&D 기반이라면 다국적 제약사에 견줘 결코 뒤처져 있지 않아 충분히 승부할만한 경쟁력을 갖췄다고 본다”고 말했다.


최근 정부의 AI 플랫폼 구축 정책과 관련해 강 교수는 초기부터 AI 기술이 국한된 플랫폼에 묶일 필요는 없다고 말한다.


“일반적인 기준만으로 AI 기술을 단순 평가할 수는 없습니다. AI 알고리즘 기술은 유기적으로 연결된 파이프라인(관로)과 같습니다. 어느 기술과 접목되는가에 따라 새로운 통합기술이 탄생할 수 있습니다. 기업 또는 연구소 별로 각자의 기술 구축에 노력하고, 향후 그 파이프라인들이 그물망처럼 유기적으로 연결되면 하나의 커다란 플랫폼이 구축되게 됩니다. 정부는 연구지원을 통해 다양한 오픈 소스를 생성하고, 그 바탕 하에 연구 주체자들이 자연스런 개발참여 하는 등의 개발 여건을 만들어 주는 것이 중요하다고 봅니다”


마지막으로 강 교수는 신약개발에 있어 AI기술만큼 중요한 것은 임상 데이터를 얼마나 확보하는가 또한 중요하다고 강조한다. 개인정보가 침해되지 않는 가이드라인 안에서 임상 데이터를 활용할 수 있는 방안을 찾아야 한다는 주장이다.


“지금은 논문 등 저널에 공개된 데이터를 활용하고 있지만 장기적으로는 의료기관과의 정보공유를 통해 활용가치가 높은 임상데이터에 접근할 수 있는 방안이 모색되어야 하고, 정부 역시 이 부분에 대해 함께 고민해 나가야 합니다”


이번 챌리지에는 고려대 강재우 교수를 비롯해 전민지 연구교수, 박동현 박사과정, 이진혁 석박통합과정, 전휘상 석사과정, 고미영 석사과정, Aik-Choon Tan 콜로라도대학 의대 교수가 함께 참여했다.






정재로 기자 zero@paxnetnews.com
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