[구일모 제작] 일러스트
[CBC뉴스] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업의 신약 개발에서 게임 체인저로 부상하고 있다. AI는 신약 후보 물질 발굴부터 단백질 구조 예측, 임상 시험 최적화까지 다양한 분야에서 혁신을 주도하며, 제약 업계에 새로운 가능성을 열어주고 있다.
글로벌 제약 기업 모더나는 AI와 데이터 분석 기술을 활용해 신약과 백신 후보 물질 발굴에 박차를 가하고 있다. 특히 IBM의 AI 플랫폼 '몰포머'(MoLFormer)를 활용해 mRNA 백신 개발에 필요한 지질 나노입자 구조를 최적화하고, mRNA를 캡슐화하는 과정에 적용했다. 몰포머는 11억 개의 분자 데이터를 기반으로 분자의 물리적 특성을 예측해 효율적인 백신 개발을 지원한다.
신약 개발 스타트업 인실리코 메디슨은 AI 기반 플랫폼 'GENTRL'을 통해 신약 후보 물질 발굴에 성공했다. 이 회사는 약물의 화학적 구조와 생물학적 효과를 예측하여 21일 만에 섬유증 발병 원인 단백질 'DDR1'의 활성을 억제하는 저해제 후보 물질 6개를 선별했다. 이 과정에서 소요된 비용은 단 15달러(약 2만 원)에 불과했다. 기존 제넨텍의 8년간 수백만 달러를 투자한 개발과 비교하면 AI의 효율성을 실감할 수 있는 대목이다.
그러나 한국의 제약·바이오 업계는 AI 활용에 있어 한계에 직면해 있다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 국내 업계가 신약 개발보다는 의료 데이터 분석과 건강관리 서비스 개발에 집중하고 있다고 분석했다. KISTEP은 제약·바이오·의료 관련 데이터를 공유하고 표준화하는 것이 필요하다고 강조했다. 이는 AI가 학습할 수 있는 방대한 의료 데이터가 필요하기 때문이다.
홍익대학교 정희진 부교수는 "AI 학습을 위해서는 대용량의 데이터가 필요하며, 특히 생물학적 기초 연구 결과 등 다양한 내용이 포함돼야 한다"고 설명했다. 또한, "생체의 복잡함을 계산적으로 완벽히 구현할 수 없기 때문에 가능한 한 많은 수의 임상 데이터가 필요하다"고 덧붙였다.
이처럼 AI는 제약·바이오 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있지만, 국내 업계는 이를 뒷받침할 의료 데이터 인프라가 부족한 상황이다. 따라서 기업과 정부, 병원 등이 협력해 데이터 공유와 표준화를 이뤄내는 것이 시급하다. 이는 AI가 신약 개발의 새로운 시대를 열어갈 수 있도록 하는 초석이 될 것이다.
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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 한종구 기자
