[딜사이트 김현기 기자] 인공지능(AI) 이용 신약개발 사례가 늘고 있는 가운데, 글로벌 제약바이오 기업이 AI를 활용하면 오는 2025년까지 R&D 비용을 총 33조원(270억 달러)까지 줄일 수 있다는 분석이 나왔다. 개발 시간도 훨씬 단축될 것이란 주장이다.

양현진 신테카바이오 상무는 17일 온라인으로 중계된 '2020 팍스넷뉴스 제약바이오 포럼(주제: 뉴테크놀로지 융복합시대 신약개발)'에서 이 같이 밝혔다. 지난 2009년 설립된 신테카바이오는 지난해 12월 AI 신약개발 스타트업으론 세계 최초로 주식시장에 상장(코스닥)된 기업이다.

산업 및 과학 분야에서 거스를 수 없는 흐름이 된 AI는 특히 헬스케어 쪽에서 영역을 급속도로 확장해 나가고 있다. 양 상무는 "지난 5년간 AI 관련된 글로벌 투자금액이 총 576건, 43억 달러(약 5조1860억원)에 달한다"며 "액수에서 헬스케어가 다른 산업(화학, 사이버보안, 핀테크 등)을 압도하고 있다"고 밝혔다.

헬스케어 중에선 신약개발(Drug Discovery & Deveopment) 분야가 AI 수혜 입을 잠재력이 가장 크다는 게 양 상무 설명이다.

기존 전통적인 신약개발 프로세스는 많은 비용과 더불어 긴 기다림을 요구하기 마련이다. 신약개발 비용에 최소 10억 달러(약 1조2000억원)가 소요되며 기간도 최소 15년이 걸린다. 그럼에도 후보 물질 중 신약으로 성공할 확률은 0.01~0.02%에 불과하다. 후보 물질 1만개 중 하나가 신약으로 탄생할까말까하다는 얘기다.

양 상무는 이런 어려움을 AI 및 빅데이터로 크게 개선할 수 있다면서 "특히 후보물질 발굴에서 실험의 양과 시간을 단축하는 게 가능하다"고 전했다. 비용 절감도 크게 이뤄져 향후 5년간 33조원을 아낄 수 있을 것으로 예측했다.

그는 "AI는 예비 스크리닝을 통해 많은 숫자의 화합물을 테스트하고, 최적의 후보물질을 선별해 연구자에게 전달하게 된다"며 "후속 신약개발은 AI 추천 물질 대상만으로 이뤄지기 때문에 실험에 소요되는 시간이나 수고를 대폭 줄일 수 있다"고 설명했다.

이어 "레고블럭을 쌓아 새 물건을 만드는 것처럼, 원자 혹은 분자들을 AI로 조립, 새 후보물질을 생성하는 방법도 있다. 이런 전략을 '디자인'이라 부른다"고 했다.

양 상무는 AI를 적용한 신약 후보물질 발굴 사례로 ▲후보물질 발굴에 최초로 딥러닝(컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술)을 적용한 미국 신약개발기업 아톰와이즈 ▲'생성적 적대신경망(GAN, 진짜 같은 가짜를 만들어내는 AI 패러다임)' 기법을 통해 46일 만에 후보물질 발굴부터 검증까지 마친 미국 AI 기반 신약개발 스타트업 인실리코 메디슨 등을 들었다.

그는 이어 신약 후보물질로 임상시험 단계에 진입한 사례도 지목했다. 양 상무는 "지난 1월 익사이언시아와 스미모토의 협업을 통해, 1년 사이 AI로 신약 후보물질이 도출돼 임상시험 단계까지 진입한 것을 가장 성공적인 사례로 꼽을 수 있을 것 같다"고 했다.

AI 통한 신약개발은 무궁무진한 가능성에도 불구하고 아직 신약 완성 사례가 없다는 핸디캡을 갖고 있다. 갈 길이 멀다는 뜻이다. 양 상무도 "아직 AI를 통해 신약까지 성공한 사례가 없어 업계에서도 기대 반 우려 반의 시각을 갖고 있다"고 시인했다.

하지만 그는 "개념만 있었던 과거에 비해 지금은 논문이 출판됐고, 동물 실험에서 검증된 후보물질이 발굴되는 등 개념을 증명 단계까지 왔다. 임상 진입 단계도 나타나기 시작했다"며 "점진적인 성과 도출을 통해 AI 신약개발 효용성이 가시화될 것으로 본다. 성공 사례를 발판으로 관심과 활용도가 높아지면서 선순환 구조가 나올 것으로 본다"며 밝은 앞날을 자신했다.