“신약개발 분야의 인공지능 도입, 목표는 성공률 제고”

제약바이오협, 신약개발 분야의 AI 도입 전망 논하다

인공지능 기반 신약개발을 선도하는 기업의 최고책임자들이 모여 국내 제약사와 인공지능 전문업체 관계자에 성공 사례 및 전망, 그리고 협업 가능성을 논하는 교류의 장이 마련됐다.

15일 한국제약바이오협회와 한국보건산업진흥원은 서울 코엑스에서 ‘AI Pharma Korea Conference 2018’을 개최했다.

이번 컨퍼런스는 전 세계적으로 인공지능을 활용한 신약개발 연구가 확산됨에 따라 국내외 인공지능 개발사들의 기술 및 적용사례를 공유하는 한편, AI 전문기업과 국내 제약사와의 기술 제휴를 통해 국내 신약개발의 경쟁력 강화에 도움되고자 마련됐다.

이날 첫 번째 강의 맡은 IBM Watson Health의 인지 솔루션 전문가(Cognitive Solutions Specialist) 파스칼 셈 페르(Pascal Sempé) 박사는 신약개발 분야에서의 Watson 활용 사례를 들며, 인공지능의 적용이 신약개발 초기 과정에 있어 상당한 시간적∙비용적 단축을 불러올 수 있음을 설명했다.

파스칼 셈 페르(Pascal Sempé) 박사는 “폭발적으로 증가하고 있는 비정형 데이터들을 Watson을 통해 효율적으로 관리하여 활용하며 ▲후보물질 탐색 ▲기존 약물의 새로운 적응증 발굴, 독성 예측에 있어 필수적인 ▲타겟 약물, ▲유전자질환, ▲약물 부작용, ▲유전자 경로 예측 등을 파악하는 데 상당한 시간을 단축할 수 있다”고 설명했다.

이 과정에서 인공지능의 가장 큰 쟁점은 지시자의 의도를 제대로 파악하고 행간을 이해하는 데 있다.

Watson이 탑재한 인지 솔루션 엔진은 데이터를 보고, 이해하고, 활용함으로써 수많은 데이터 중에 꼭 필요한 데이터를 누락 없이 검색하고 의도에 벗어나는 데이터를 걸러냄으로써 적합한 데이터를 취합하고, 이들간의 연관성을 이해해 지시자의 의도에 맞는 결과치를 도출할 수 있다는 것이다.

파스칼 셈 페르 박사는 Watson은 유의어나 동의어를 전부 인지하고 스스로 이해함으로써 지시 의도를 파악하여 정확한 검색이 가능하며, 이런 이유로 신약개발 관련 문헌 검색에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다고 강조했다.

해당 질환에 효과를 발휘하는 후보물질의 리스트를 검색할 뿐 아니라 가장 유망한 후보물질 스크리닝이 몇 분 안에 가능하다는 것이다.

한편 이날 발표를 맡은 또 다른 연자인 이노플렉서스(Innoplexus) 건잔 바드와즈(Gunjan Bhardwaj) 대표는 “인공지능이 의료계 미치는 영향은 2020년이 되면 1조 달러에 달할 것”이라고 강조하며, 헬스케어 산업 안에서의 인공지능 도입의 전망을 강조했다.

그 역시 인공지능을 충분히 활용하기 위해서는 데이터의 활용과 분석이 핵심이라고 강조했다. 하지만 그러기 위해서는 우선적으로 데이터 비대칭성을 해소하는 게 우선 과제라고 설명했다.

기업과 기업 간도 그렇지만 국가와 국가 간의 데이터 비대칭성을 해소하고 동일한 접근성을 가져야 한다는 것이다. 또한 이는 의료전문가, 과학자 등과 기업 간에도 동일한 접근성을 가져야 한다고 덧붙였다.

한편, 건잔 바드와즈 대표는 “그러기 위해서는 데이터에 대한 새로운 인센티브 구조가 만들어져야 한다”고 주장했다.

현재와 같이 신약개발의 성과가 제약사 및 기업에만 돌아갈 것이 아니라, 만일 어떠한 데이터를 활용해 실질적으로 성과가 났을 경우 그 데이터를 제공한 소유주 특히, 과학자에도 동일한 인센티브가 돌아갈 수 있는 구조를 구축해야 한다는 것이다.

과학자들이 도출해 낸 데이터가 의료 수준을 높이고 사회에 공헌한 데에 대한 동일한 인센티브로서 보상 받음으로써, 더 많은 데이터의 생산과 개발에 동기를 부여하고 새로운 비즈니스 모델을 구현할 수 있다는 것.

건잔 바드와즈 대표는 데이터 활용의 가장 큰 장애로 꼽히고 있는 정보의 소유권과 보호 방안에 대해서는 블록체인이 한 수단이 될 수 있다고 설명했다. 블록체인을 통해 비식별화와 변질의 우려를 방지할 수 있는다는 것이다.

그는 무엇보다 신약개발에 있어 인공지능의 활용 목표가 비용과 시간의 단축을 통한 ‘성공률 향상’임을 강조하며, 산업계나 학계의 실패한 실험에 대한 데이터 공유를 강조했다. 실패한 실험에 대한 데이터가 공유된다면, 같은 실패를 반복함으로써 낭비되어 온 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것이다.

그는 마지막으로 사노피에서 진행한 한 설문조사를 언급하며, 데이터 공유에 대한 대중의 인식을 개선할 필요가 있다고 지적했다.

설문조사에 따르면, 일반인을 대상으로 의료정보 공유 의지가 있냐고 물었을 때 5%만이 동의한 반면, 같은 질문을 병원 내에서 중증의 환자를 대상으로 질문한 결과 97%가 동의했다는 것이다.

즉, 건강한 사람들은 자신의 의료정보 공유의 필요성을 상대적으로 느끼지 못한다는 것으로, 자신의 정보 공유가 중요한 의료적 성과를 이뤄낼 수 있다는 인식을 제고할 필요가 있음을 강조했다.  

한편, 이날 컨퍼런스에서는 국내외 선도적인 AI 솔루션 개발사 ▲IBM Waston, ▲Numerate, ▲NuMedii, ▲DeNA, ▲Innoplexus, ▲twoXAR, ▲Standigm, ▲Syntekabio, ▲3BIGS 등 9곳의 보유기술과 신약 후보물질 발굴에서 개발에 이르기까지 폭넓게 활용되는 인공지능 활용 사례 등 새로운 제약산업계의 새로운 흐름을 소개했다.