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AI 신약개발이 제대로 자리잡기 위해서는 두 분야의 상호이해와 소통역량을 강화하고 AI 신약개발 시장의 인력부족 해소에 집중해야 한다는 지적이다.

한국제약바이오협회 AI신약개발지원센터에 따르면, 국내 신약개발 AI 스타트업은 현재 38개로 늘어났으며, 2021년 상반기에는 14개 신약개발 AI 스타트업에 1700억 원의 투자가 이뤄졌다. 정부도 'AI 활용 혁신신약 발굴' 등 27개 사업을 통해 제약바이오산업의 AI 활용을 적극 지원하고 있지만 아직은 미성숙 단계라는 판단이다.

30일 김우연 AI센터장은 온라인 간담회에서 "많은 기업들이 AI기술 도입이나 AI기업과의 협력 과정에서 시행착오를 겪고 있다. AI기술에 대한 이해, 데이터 구축과 전문인력 확보 방안을 종합적으로 고려한 도입전략 구축이 필요하다"고 지적했다.   

김 센터장은 "우리는 IT강국을 넘어 AI강국으로 도약중이다. AI를 이용한 신약개발 분야에서도 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다"며 "제약바이오산업이 세계 일류산업으로 도약하기 위해서는 인공지능기술과 신약개발기술 두 분야의 상호이해와 협업이 필수적인 만큼, 이 협업 비즈니스를 촉진하는데 역량을 집중할 것"이라고 밝혔다.

AI센터는 협업 비즈니스를 촉진하기 위해 '신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼' 출시와 '융합형 AI 신약개발 전문가 교육'에 중점을 두고 실행할 계획이다.

'신약개발 연구자를 위한 AI 플랫폼'은 IT에 대한 전문지식이 없는 의약화학자들도 웹상에서 손쉽게 활용할 수 있는 AI 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 AI 신약개발에 대한 긍정적인 경험을 하게 되면, 다양한 매칭이 활발하게 이루어질 것이란 기대다.

특히 유효물질, 선도물질 발굴단계에 적용할 이 AI 플랫폼은 제약기업이 고가로 구입하는 해외 소프트웨어 도입비용을 줄이는 효과도 얻을 수 있을 것이라는 분석이다.

김 센터장은 " 전문가 자문위원회와 AI 신약개발 협의체를 운영해 인공지능과 신약개발 두 전문영역이 활발하게 소통하고 기술을 교류할 수 있는 장을 제공할 것"이라며 "특허와 논문을 통해 입증한 AI기술을 소개하고, 기술에 대한 신약개발 영역의 피드백이 선순환을 이루면 매칭의 정확도가 높아지고 협업사례도 크게 늘어날 것"이라고 전망했다.

김우연 센터장은 "인공지능과 신약개발 두 전문영역의 협력 못지않게 중요한 것이 두 분야의 이질성을 극복한 융합"이라며 이들이 이질성을 극복할 수 있도록 융합형 전문가 교육을 진행하겠다는 뜻을 밝혔다.

AI센터에서는 온라인 교육플랫폼 라이드(LAIDD)를 구축해 3년간 800명의 교육생을 배출했다. 올해에는 이 교육플랫폼을 더욱 고도화해 혼자 다할 수 있는 인재가 아니라, 타 분야 전문가와 소통하는 능력을 갖춘 다양한 융합형 전문인력을 배출할 방침이다.

이를 위해 수강생의 배경지식과 목표직무 맞춤형 러닝트랙을 구축하기로 했다. 교육생들이 AI 신약개발 현장에서 직접 소규모 프로젝트를 수행해 보는 인턴십 프로그램도 운영해 두 전문영역의 상호이해와 소통역량을 강화하고 AI 신약개발 시장의 인력부족 현상도 해소해 나간다는 계획이다. 

김 센터장에 따르면 미국, 유럽의 제약기업들은 AI기업들과 손잡고 신약개발을 가시화하고 있다. 이들은 AI기업과 공동연구, 라이센스 인-아웃을 활발하게 전개하며 글로벌 시장의 신약개발 패러다임을 바꾸고 있다.

김 센터장은 "우리 AI 신약개발 시장은 M&A, 라이센스 인-아웃 같은 뚜렷한 비즈니스 모델을 보여주지 못하고 있는 게 사실이며, 이는 AI기업와 제약기업이 공동으로 협업할 적절한 접점이 부족했기 때문"이라며 "하지만 빅데이터와 인공지능을 활용한 신약개발기술은 아직 글로벌 선두주자와 비교해 그 격차가 크지 않은 만큼 우리가 제약기업의 신약개발 능력과 IT기업의 AI기술을 잘 접목시키면 충분히 승산이 있다"고 강조했다.    

특히 김 센터장은 AI 신약개발 가속화 측면에서 인력과 기술 못지않게 중요한 요소로 데이터 확보를 강조하며"페쇄적으로 활용하고 있는 공공기관의 빅데이터, 데이터 중심병원의 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 강구해야 한다"고 말했다.