과학기술정보통신부는 신약개발에 소요되는 시간ㆍ비용을 획기적으로 단축하기 위한 ‘AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축’을 추진한다고 4일 밝혔다.
현재 글로벌 의약품 시장은 연 1200조 원 규모에 이르며 앞으로 연 4~7% 성장이 예상되는 유망분야로 꼽힌다. 그러나 신약을 개발하는 통상 10년~15년이나 걸리는데다 1조 원이 넘는 막대한 비용이 필요해 국내 제약사들은 고부가가치 신약개발에 어려움을 겪고 있는 상황이다.
신약개발은 후보물질 발굴 → 전임상시험 → 임상시험 → 시판의 크게 네 단계로 구분된다. 초기 단계인 후보물질 발굴 및 전임상시험 단계에서는 실험결과, 논문자료 등의 연구데이터가 주로 활용된다. 이때 AI가 연구데이터를 학습하면 최적의 후보물질을 제시해 후보물질 탐색 비용을 줄이고 실험결과를 효과적으로 예측, 전임상시험 단계에서의 시행착오를 줄일 수 있다.
또 임상 시험 및 시판 단계에서는 진료정보, 건강보험 정보 등 의료데이터의 활용이 가능하며 의료데이터를 학습한 AI는 최적의 환자군을 제시해 임상시험 기간을 단축하고, 시판 후의 효능ㆍ독성을 자동으로 추적해 부작용 최소화에 기여할 것으로 기대된다.
과기정통부는 이에 별도의 법령 제ㆍ개정 없이 가이드라인 마련 만으로 공유ㆍ활용이 가능한 연구데이터를 활용해 단기에 성과 창출이 기대되는 후보물질 발굴 단계의 프로젝트를 우선 추진하기로 했다.
그동안 국가연구개발사업을 통해 약 50여만건 축적된 연구데이터를 활용하면 평균 5년이 소요되는 후보물질 개발 기간을 최대 1년까지 단축할 수 있다는 것이 정부의 판단이다.
이를 위해 과기정통부는 이달 중 사업을 공고하고, 상반기 내 화학연구원을 중심으로 인공지능 전문기업ㆍ연구소, 신약개발 연구자가 참여하는 사업 컨소시엄을 구성, 플랫폼 개발에 착수한다. 이를 통해 연구자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있는 AI 플랫폼을 만들어 내년 공개할 예정이다. 이 AI가 제약사 및 병원에서 활용될 수 있게 지원하는 전문가로 구성된 컨설팅 그룹도 구성한다.
아울러 정부는 올해 상반기 내 '국가 AI 활용 신약개발 전략'을 마련해 4차산업혁명위원회 산하 ‘헬스케어 특별위원회’에서 발표할 계획이다.
정병선 과기정통부 연구개발정책실장은 "제약산업 후발주자인 우리나라가 글로벌 강국으로 도약하기 위해선 4차 산업혁명의 핵심 인프라인 AI와 빅데이트 활용이 필수적"이라며 "관계부처와 협업해 국가적 신약개발 역량 제고를 위해 전폭적으로 지원할 것"이라고 말했다.
한승균 기자
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