한국제약바이오협회 AI신약연구원이 국내 제약바이오기업과 AI 전문기업, 학계·연구기관 등을 대상으로 조사한 결과 상당수가 신약개발에 AI를 활용하고 있거나 도입을 준비 중인 것으로 나타났다. 다만 AI 전문인력과 데이터 인프라 부족은 여전히 주요 과제로 꼽혔다.
한국제약바이오협회 AI신약연구원은 AI 신약개발에 대한 인식과 교육 수요를 파악하기 위해 AI신약개발전문위원회 중심으로 국내 제약바이오기업·AI 전문기업·학계·연구기관 44곳, 55명을 대상으로 표본조사를 실시했다고 13일 밝혔다. AI신약개발전문위원회는 국내 제약바이오산업의 AI 전환과 R&D 경쟁력 강화를 위해 2023년 출범했다.
조사 결과 응답자 55명 가운데 26명은 현재 AI를 신약개발에 활용하고 있다고 답했다. 이 가운데 10명은 내부에서 직접 활용하고 있었으며, 9명은 외부에 아웃소싱하고 있었다. 내부 활용과 외부 아웃소싱을 병행한다는 응답은 7명이었다. AI 도입을 검토하거나 계획 중이라는 응답도 23명에 달했으며, 활용 계획이 없다는 응답은 6명에 그쳤다.
현재 AI를 활용하고 있는 26명이 적용 분야로 가장 많이 꼽은 것은 후보물질 식별과 후보물질 최적화로 각각 15명이 응답했다. 이어 화합물 식별(11명), 작용기전(9명), 표적 식별 및 검증(8명), 전임상(6명), 임상(4명), 약물 재창출(4명) 순이었다.
향후 AI를 활용하고 싶은 분야에서는 합성의약품이 27명(49.1%)으로 가장 많았다. 바이오의약품 및 항체가 12명(21.8%)으로 뒤를 이었고, 표적단백질분해(TPD) 6명(10.9%), 항체-약물접합체(ADC) 5명(9.1%), 약물전달시스템(DDS) 3명(5.5%) 순으로 나타났다.
AI 활용 확대와 달리 전문인력 확보는 미흡했다. 신약개발 부서 내 AI 전문인력이 없다는 응답이 37명(67.3%)으로 가장 많았다. 4명 이상을 보유한 곳은 10명(18.2%), 1명은 4명(7.3%), 2명은 3명(5.5%), 3명은 1명(1.7%)이었다.
AI 인력이 없는 이유로는 자금 및 리소스 부족이 26명으로 가장 많았다. 이어 내부 인력의 AI 기술 이해 부족(19명), AI 신약개발 필요성에 대한 인식 부족(11명) 등이 꼽혔다.
정부와 유관기관에 대한 지원 수요 역시 인력과 인프라에 집중됐다. AI 전문인력 양성이 37명으로 가장 많았으며, 데이터 공유 플랫폼 구축(25명), 투자·자금 지원(23명), 실증·검증 기회 제공(22명), 인허가 가이드라인 마련(15명), 글로벌 진출 지원(9명) 등이 뒤를 이었다.
AI 교육 필요성도 높았다. 응답자의 91.0%인 50명이 AI 신약개발 교육이 필요하다고 답했다. 교육 수요는 AI 알고리즘 및 모델링 프로그래밍(17명·30.9%), 데이터 분석 및 시각화(16명·29.1%), 생물정보학·화학정보학 데이터 활용(13명·23.6%), 소프트웨어 및 프로그래밍 기술(5명·9.1%) 순으로 나타났다.
협회는 이번 조사 결과를 바탕으로 AI 신약개발 경쟁력 강화를 위해서는 교육을 넘어 전문인력 양성, 데이터 인프라 구축, 실증 환경 조성 등 산업 전반의 지원체계가 함께 마련돼야 한다고 분석했다.
노연홍 한국제약바이오협회장은 "AI는 이제 신약개발의 선택이 아닌 필수 역량으로 자리 잡고 있으며, 국내 기업들도 AI 도입 의지는 높지만 전문인력 부족이라는 현실적인 한계에 직면해 있다"며 "협회와 AI신약연구원은 기초교육부터 실습 중심의 전문교육, 자율실험실(SDL) 교육까지 AI 교육체계를 고도화해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 융합형 인재 양성에 힘쓰겠다"고 말했다.
