국내외 제약바이오 업계는 수년 전부터 인공지능(AI)에 주목해왔다. 기존에는 인공지능을 통한 신약 개발이 관심이었다면 최근에는 인공지능을 활용한 신약개발 후보물질에 대한 연구를 강화하고 있다. 신약 개발에 소요되는 비용과 시간을 대폭 단축시킬 수 있어서다. 하지만 신약개발 후보물질에 대한 국내 데이터는 여전히 폐쇄적으로 운영되고 있어 아직 성과를 보지 못하고 있다.
제약바이오업계, '후보 물질' 도출에 AI 활용
SK케미칼은 최근 인공지능 신약개발사 스탠다임과 전략적 파트너십을 강화키로 했다. 이에 따라 SK케미칼은 스탠다임의 신약 재창출 플랫폼인 스탠다임 인사이트(Standigm Insight)를 통해 비알콜성지방간염(NASH) 후보물질의 임상시험을 공동으로 진행한다. SK케미칼과 스탠다임은 지난 2019년부터 인공지능을 활용한 신약 공동연구를 진행해왔다. 결실로 올해 초 류마티스 관절염(rheumatoid arthritis·RA) 치료 물질에 대한 특허를 출원했다.
대웅제약은 지난 3월 인공지능 기반 신약개발업체인 온코크로스와 공동 연구개발 협약을 맺었다. 대웅제약이 개발중인 신약 '이나보글리플로진'과 'DWN12088'에 온코크로스의 유전자 발현 패턴을 기반으로 한 AI 플랫폼 '랩터(RAPTOR) AI'를 접목키로 했다. 앞서 대웅제약은 지난 1월 미국 바이오기업인 A2A 파마와 손잡고 AI 신약 설계 플랫폼 '스컬프트(SCULPT)'를 활용한 신약 연구개발도 진행중이다.
HK이노엔(inno.N)은 가장 적극적으로 AI 신약 개발을 진행하는 곳이다. 이노엔은 지난 2월 신약 연구개발 전문기업 보로노이로부터 AI 플랫폼이 적용된 항암 신약 물질 'VRN061782'을 도입했다. 특히 이노엔은 한국콜마에 인수되기 전인 2017년 신테카바이오와 인공지능 신약 개발에 나섰다. 이후 신테카바이오와는 계약이 종료됐으며 지난 2019년부터 스탠다임과 인공지능을 활용한 항암 신약 공동 연구개발을 진행 중이다.
대부분 국내 제약바이오 기업들은 신약 후보물질 도출 단계에서 인공지능을 활용하고 있다. 인공지능을 활용해 기존 후보물질을 다른 치료제로 개발할 수 있는 지 여부를 살펴보는 '약물재창출' 방식이다. 신약 후보물질 도출에 성공하면 전임상(동물실험)과 임상 1‧2‧3시험을 진행하게 된다. SK케미칼, 대웅제약, 이노엔은 수년전부터 AI 신약개발을 추진, 파이프라인을 점차 확대하고 있다. 하지만 여전히 후보물질 도출 단계에서 더 나아가지 못하고 있다.
국내 AI 신약개발…데이터 공유에 어려움
정부와 업계는 지난 2019년 'AI신약개발지원센터'를 열고 인공지능 신약 개발 지원에 본격 나섰다. 하지만 여전히 데이터 공유 및 융화에 어려움을 겪고 있다. 제약바이오 기업과 병원, AI 신약개발 기업들이 각자 보유하고 있는 데이터를 폐쇄적으로만 활용하고 있어서다. 국내 데이터들이 개별 기업과 기관에서만 머무른다면 신약 후보물질 도출은 요원해진다. AI 신약개발은 데이터와의 싸움이다.
유럽에서는 컨소시엄을 구축해 10개 글로벌 빅파마와 17개 기관의 10억개 이상 약물개발 연관 데이터, 1000만개 이상의 저분자화합물에 의한 생물학적 실험 데이터 등을 활용하고 있다. 그 결과 해외 기업들은 신약 후보물질 도출에 성공해 임상단계로 속속 넘어가고 있다. 반면 국내에서는 후보물질 단계에서 임상시험으로 나아간 사례는 아직 단 한 건도 없다.
업계에서는 이처럼 폐쇄적인 데이터 공유를 해결하기 위한 방안으로 FDD(Federated Drug Discovery, 연합약물발견) 플랫폼을 구축해야한다는 의견도 나온다. FDD 플랫폼은 각 기관이 보유한 보건의료 원시 데이터 자체는 직접적으로 교류하지 않으면서 각자 보유한 데이터로 습득한 분석 능력만을 공유하는 방식이다.
AI신약개발지원센터는 산·학·연 전문가들과 지속적인 네트워크를 이어 왔다. 이를 기반으로 국내 제약사들의 AI 신약개발을 위한 FDD 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 특히 FDD 플랫폼 구축을 위해 국가 차원의 AI 지원 프레임워크가 필요하다는 설명이다.
김화종 AI신약개발지원센터 센터장은 "국가 차원의 대책이 필요하지만 현재 원론적인 필요성만 논의되고 있을 뿐 구체적인 방향성을 제시하지 못하고 있다"며 "제약기업, AI 기업, 정부, 의료기관 등 이해관계자들 간의 협업이 가능하도록 안전하고 효율적이면서 실행 가능한 방법을 제시하고 이를 운영할 수 있는 제도가 필요하다"고 말했다.
