[헬스코리아뉴스 / 이창용] 인공지능(AI)이 신약개발의 패러다임을 크게 바꾸고 있는 가운데 이제 신약 개발 성공은 단순한 AI 기술력보다 질 높은 바이오데이터를 어떻게 확보하고 활용하느냐에 달렸다는 분석이 나왔다.

한국제약바이오협회(제약바이오협회) 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 28일 이슈리포트 ‘AI 기반 신약개발 선도국 진입을 위한 전략’에서 이 같이 밝혔다. 보고서에 따르면 AI 모델은 약물 후보물질을 쉽게 찾고, 약동학·약력학 효과를 예측해 주지만 이를 위해서는 바이오데이터가 필수다.

현재 AI 모델을 구현하는데는 기본적으로 공개 데이터를 사용하고 있다. 이러한 데이터로 기능하는 AI 모델은 성능에 한계가 있으며, 누구나 비슷한 성능의 모델을 얻게 된다.

제약사, 연구소 등 각 기관은 자체 실험으로 데이터를 얻고 있지만 이는 생산 비용이 많이 들고 양이 많지 않아 자체 데이터만으로는 AI 모델을 만들기에 부족한 실정이다.

특히, 신약개발 과정에서 발생하는 데이터는 데이터의 희귀성 뿐 아니라, 후보 약물의 구조 정보 유출에 대한 우려로 인해 다른 기관과 공유하는 것이 거의 불가능하다.

한국제약바이오협회는 이 같은 문제를 해결하기 위해 ‘신약 혁신 이니셔티브(DII·Drug Innovation Initiative)’를 제안했다.

DII는 각 기관이 보유한 민감한 데이터의 공유·활용을 가능하게 하고, 신약개발에 필요한 AI 모델 및 데이터의 원활한 확보와 거래, 그리고 태스크 중심의 AI 모델 개발 프로세스를 제공하는 체계다.

민감 데이터는 제약사, 의료기관, 대학, 연구소 등이 보유한 고유의 실험 데이터를 가리키는데 이러한 데이터는 직접 공유가 매우 어렵다. DII는 연합학습을 이용하여 민감 데이터 역시 AI 모델을 만드는 데 활용할 수 있도록 한다.

DII의 주 이용자는 제약사, 의료기관, 신약개발 벤처, 연구소, 전임상 시험자 등이다. 개발자에는 AI 벤처, 바이오 벤처, 대학 소속 연구자, 개인 개발자 등이 포함된다.

데이터를 기여하는 이용자는 모델 이용료를 내지 않는다. 반면, 자체 데이터는 가지고 있지 않으면서 AI 모델만 이용하는 경우는 서비스 이용료를 낸다. 개발자의 경우 연구개발비를 지원받거나 경진대회 등을 통해 자신의 모델을 DII에서 검증받고 빠르게 현장에 배포할 수도 있다.

DII는 계획형 바이오 데이터(Planned Bio Data) 생산 역시 가능하게 한다. 계획형 바이오 데이터는 각 기관이 이미 보유한 실험 데이터 외에 신약개발 AI 모델을 개발하기 위해 계획적으로 생산하는 데이터를 말한다.

예를 들어, 임상 1상을 통과한 특정 물질의 신약개발 전주기 데이터(타깃 발굴, 후보물질 탐색 및 최적화, 전임상 및 임상시험) 또는 특정 질병기전 별 핵심 후보물질의 전주기 실험 데이터를 생산하는 것 등이다.

한편, 제약바이오협회는 태스크 기반(Task-driven) AI 모델 개발 방식도 제안했다.

태스크 기반 AI 모델 개발 프로세스는 탑-다운(Top-down) 형태다. 즉 AI 모델의 목적인 태스크부터 먼저 정의하고, 이에 필요한 모델 개발과 최소한의 데이터 전처리만 수행하는 식이다.

제약바이오협회는 “제약사 등이 신약개발에 최종적으로 필요한 것은 데이터 자체가 아니라 우수한 예측 모델(솔루션)”이라며, “태스크 기반 AI 모델은 신약개발에 필요한 최적의 솔루션을 폭넓게 찾을 수 있는 거래 플랫폼으로 발전 시키기에 용이하다”고 주장했다.

태스크 기반 AI모델은 경진대회를 통해 솔루션을 확보하기에도 유리하다는 설명이다.

제약바이오협회는 “신약개발 AI 모델 개발자들은 경진대회 문제 출제용으로 제공된 일부 데이터가 아닌 각 기관이 보유한 실사용 데이터(Real World Data·RWD)에 접근할 수 있다”며, “이는 현장에서 즉시 적용할 수 있는 모델을 개발할 수 있게 한다는 장점이 있다”고 강조했다.

최근 AI는 타깃발굴부터 임상시험까지 신약개발 전 파이프라인에 적용되어 기존의 신약개발 방법을 완전히 바꾸고 있다. 우리는 이러한 변화를 신약개발 선도국 진입의 기회로 만들어야 한다는 것이 제약바이오협회의 설명이다.

제약바이오협회는 “향후 우리나라 신약개발의 핵심 동력 역할을 할 신약 혁신 DII를 설립하여 제약사, 의료기관, 연구소 등이 보유한 민감한 바이오 데이터를 효과적으로 공유·활용할 수 있는 오픈 이노베이션 생태계를 조성해야 한다”며, “신약개발 AI 모델의 성능을 높이기 위해서 추가로 필요한 검증 데이터의 ‘계획형 생산 체계’를 구축해야 한다”고 밝혔다.

그러면서 “DII를 통해 글로벌 기관들과 신약개발 협력 네트워킹을 구축하고 우리나라가 이를 주도해야 할 것”이라고 제언했다.