신약 개발도 AI가 대세…정부도 적극 지원 약속

글로벌 의료 AI 시장 지속 확대…“AI 활용하면 정밀의료 가능할 것”

▲31일 서울 롯데호텔에서 열린 ‘AI Pharma Korea 콘퍼런스’에서 참석자들이 발표를 듣고 있다. (노상우 기자 nswreal@)

전통적으로 신약개발은 평균 10~12년이 소요되고, 약 3조 원의 연구 개발 비용이 든다. 신약개발 과정에 인공지능(AI)을 활용하면 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 것으로 기대되고 있다. 정부는 적극적으로 AI 신약개발을 지원하겠다는 포부를 밝혔다.

보건복지부와 한국보건산업진흥원, 한국제약바이오협회는 31일 오전 서울 롯데호텔에서 ‘AI 파마 코리아 콘퍼런스(AI Pharma Korea 콘퍼런스)’를 열고 이러한 계획을 제시했다.

이날 콘퍼런스는 ‘AI 기술 대격변의 시대: 신약개발의 혁신’을 주제로 AI 신약개발의 현재와 미래를 조망하고 산·학·연 및 글로벌 협력에 대한 방안을 모색하고자 마련됐다.

심은혜 보건복지부 보건의료데이터진흥과 과장은 정부의 AI-디지털 전환 촉진 정책을 설명했다. 정부는 올해부터 대규모 바이오 빅데이터 구축을 본격적으로 추진 중이다. 개인 동의 기반으로 임상 정보, 유전체 정보 등을 통합해 데이터 뱅크를 구축해서 정밀의료 연구 인프라로서 기여하고자 하고 있다.

심 과장은 “임상 데이터와 함께 전장 유전체 분석 데이터(WGS)와 멀티 오믹스 데이터를 포함함으로써 신약개발의 다양한 과정에서 활용될 수 있을 것”이라면서 “바이오 빅데이터는 참여자에게 충분한 설명 후 동의 기반으로 의료데이터를 수집하고 개인정보에 어떠한 위협이 없도록 정보시스템 보안과 개인이 식별되지 않도록 충분한 안전장치를 갖췄다”고 강조했다.

데이터를 쓰는 연구자들이 편리하게 쓸 수 있는 다양한 환경도 고민하고 있다. 심 과장은 “이번 국가 통합 바이오 빅데이터 프로젝트를 통해 신약개발이 한 단계 고도화되고 혁신적인 연구성과가 창출되길 바란다”면서 “연구 역량을 올릴 수 있는 가치 있는 공공데이터 인프라로 기능할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

의약품을 주관하는 식품의약품안전처는 AI를 활용한 신약개발 과정에서 어려움이 없도록 적극적으로 지원하겠다고 약속했다. 김소희 식약처 의약품심사부 순환신경계약품과 과장은 “혁신 기술이 의약품 개발과정에서 많이 쓰인다. 이러한 의료제품의 허가가 지연되거나 규제 적용에 어려움을 겪지 않도록 선제적으로 가이드라인을 만들어 돕고자 한다”고 설명했다.

김 과장은 “전통적인 의약품 개발은 데이터를 기반으로 과학적 근거를 도출하지만, AI를 사용했을 때 데이터를 중심으로 결과를 예측하므로 오류를 확대할 가능성이 있어 신뢰성 확보가 중요하다. 식약처는 AI 시대에 발맞춰 의약품 분야에서 AI 개발 및 활용을 지원하고자 ‘의약품 개발 시 인공지능 활용 안내서’를 마련했다. 안전하고 효과적인 의료제품의 신속한 허가를 지원하기 위해 노력하겠다”고 당부했다.

국내 바이오 벤처들은 이미 AI를 활용한 진단, 신약 개발 등의 사업을 진행 중이다. 금창원 쓰리빌리언 대표이사는 “미국에서도 희귀질환의 경우 진단받을 때까지 17개의 의료기관을 방문하고 6년의 시간이 소요된다. 같은 증상을 유발하는 수백 개의 질병이 존재해 진단이 어렵기 때문”이라면서 “쓰리빌리언은 유전변이의 병원성을 99.4% 확률로 판정하고 유전변이로 인한 단백질의 기능을 93.3% 확률로 예측하는 성능을 보이고 있다. AI를 활용하면 희귀질환 진단까지 걸리는 시간을 6년에서 1달 이내로 단축시킬 것으로 기대된다”고 밝혔다.

금 대표는 “인간의 전체 유전자 2만 개를 검사했을 때 10만 개 이상의 변이 해석이 필요하다. 또 변이 해석에만 20~40시간이 소요되기 때문에 AI의 도움이 필요하다. 데이터도 충분하지 않기 때문에 AI로 보완해야 한다. AI를 활용한 희귀질환 진단의 성장을 기반으로 치료제 개발까지 확장하는 중장기적인 목표를 갖고 있다”고 말했다.

유전체 분석 진단 전문기업인 메디사피엔스도 AI의 중요성에 대해 강조했다. 강상구 메디사피엔스 대표는 “효과적인 치료와 예방을 위해서는 질병의 원인을 정확히 파악하는 것이 필수”라며 “개인 유전적 특성을 파악해 질환과의 연관성을 탐색해야 하는 희귀질환과 병원체의 종에 따라 대응을 달리해야 하는 감염질환의 진단에서 유전체 분석은 중요도가 커진다. AI를 활용하면 정밀의료 실현이 가능할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편 글로벌 리서치 전문기관 스타티스타(Statista)에 따르면 글로벌 AI 의료 시장 규모는 2024년 209억 달러(28조 원)에서 연평균 48.1% 성장률을 기록하며 2030년 1880억 달러(257조 원) 규모로 성장할 것으로 예측된다.