“전통적인 신약개발 방식에서는 후보물질 발굴 작업에만 10여 년이 걸렸지만. 인공지능(AI)을 활용하면 2~3년으로 단축할 수 있습니다. 하지만 전통 방식의 약물 디자인 전문성과 합성 노하우가 없다면 쓸만한 후보 물질을 찾을 수 없습니다. 결국 AI와 신약 개발 전문성이 합쳐져야만 시너지가 발생할 수 있습니다."
김이랑(사진) AI신약개발협의회 회장(온코크로스 대표)은 4일 서울 마포구 도화동 본사에서 서울경제와 만나 “신약 개발에 AI를 접목하면 만능이라는 인식은 환상”이라며 이같이 말했다. AI신약개발협의회는 지난해 국내 29개 기업이 모여 한국제약바이오협회 산하 조직으로 출범했다. 김 회장은 유전자 발현 패턴을 AI로 분석·예측하는 기술을 바탕으로 2015년 온코크로스를 창업해 국내 업계에서는 가장 앞선 임상 2상 진입을 앞두고 있다.
김 회장은 “신약 개발을 나무 키우기와 비유하면 인공지능(AI)은 이전에 없던 새로운 씨앗을 빠르게 찾아내는 역할을 분명히 할 수 있다”면서 “하지만 이후에 물을 주고 가지치기하며 키우는 과정은 기존 신약 개발과 다를 게 없다”고 강조했다. AI를 활용한 신약 개발 방법이 등장한 이후 글로벌 빅파마들이 앞다퉈 AI를 도입한 후 이제는 파이프라인 확보에 나선 것도 같은 맥락이라는 게 김 회장의 설명이다.
김 회장은 국내에서 AI 신약개발 산업이 다음 단계로 도약하려면 인식 전환과 함께 신약 개발사도 약물 디자인의 전문성과 노하우를 확보해야 한다고 강조했다. 그는 “최소 5년은 걸릴 프로젝트를 AI 신약 개발이라며 정부 과제 기한을 2년만 주곤한다”며 "AI 신약개발사가 할 수 있는 일과 제약사나 정부가 AI 신약개발사에 원하는 일의 차이가 크다"고 지적했다. 그는 이어 "시험 삼아 한 번 해보는 차원이 아니라 정말 신약 개발 가능성을 높이려면 현실적인 정부 지원과 더불어 개발사도 일반 신약개발사 수준으로 임상 성과를 증명하는 사업 전략이 필수적"이라고 강조했다.
특히 올해 바이오 부문 투자가 급속히 얼어붙은 상황에서 정부 지원이 중요하다고 말했다. 김 회장은 “예전처럼 AI만 붙이면 투자받던 시기는 지났고 일반 신약 개발 이상의 성과를 보여줘야 할 때”라며 "실력 있는 AI신약개발사를 위해 적합한 신약개발 트랙 규제나 정책이 뒷받침돼야 한다"고 강조했다.
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