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제약산업 속 인공지능의 가능성

2020-10-12 11:45:49 약사공론 약사공론

백채윤 청년기자.

우리에게 익숙한 인공지능이라고 하면 구글 딥마인드의 알파고와 IBM의 닥터 왓슨이 있을 것이다. 인공지능은 AI(artificial intelligence)라고도 불리며 인간의 지능적인 행동 사고, 학습 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 의미한다. 인공지능의 하위 단계로는 머신러닝이 있고 머신러닝의 하위 단계로는 딥러닝이 있다. 머신러닝은 방대한 양의 데이터로 학습시키면 패턴을 익혀 새로운 결과를 예측하는 시스템이다. 이에 반해 딥러닝은 스스로 방대한 데이터를 수집하는 방식으로 학습한다. 그리고 인공신경망을 통해 마치 인간의 뇌가 작동하는 방법과 유사하게 학습, 판단, 사고하는 시스템이다. 머신러닝을 통해 학습하는 대표적인 인공지능이 바로 2016년 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 알파고이며 대표적인 딥러닝 인공지능이 바로 IBM의 닥터 왓슨이다.

현대 사회는 매시간 방대한 양의 데이터가 생성되고 있다. 그렇기에 다양한 산업계에서 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기술을 접목시키고자 노력하고 있으며 제약업계도 예외가 아니다. 특히 신약개발 분야는 막대한 자본과 인력, 시간이 들어감에도 불구하고 실패확률이 매우 높은 고위험, 고수익 산업이다. 2018년 한국 제약 바이오 협회의 자료에 따르면 5000~1만여개의 신약 후보 물질이 전임상, 임상시험을 통과하고 추려져 FDA 허가를 받는 데까지 약 15년이 걸린다고 한다. 또한 연간 약 1400억 달러가 제약 R&D에 사용되지만 신약 승인을 받는 물질은 30 내지 40종밖에 되지 않는다. 이렇듯 전통적인 신약개발이 비효율적이기 때문에 신약개발 과정에 AI를 접목시키려는 움직임이 전세계 곳곳에서 시작됐다.

또한 지난 1월, 인공지능이 개발한 신약 후보 물질이 최초로 임상시험 단계에 도입됐다. 영국의 스타트업 엑사이언티아와 일본의 제약업체 다이닛폰스미토모제약의 합작품인 ‘DSP-1181’은 머신러닝 기술과 딥러닝 기술이 모두 활용되어 만들어진 강박장애 치료제 화합물이다. ‘DSP-1181’의 경우 신약 후보 물질 개발에서 임상시험까지 12개월이 채 걸리지 않았다. 또한 수십억달러에 이르는 개발 비용도 크게 줄었다. 수년간 지구 곳곳에서 수많은 기업들이 도전해왔음에도 불구하고 임상시험의 벽을 넘어서기 쉽지 않았지만 처음으로 ‘DSP-1181’이 넘어선 것이다. 이는 인공지능 기반 신약개발 분야의 가능성을 보여주는 아주 큰 도약이라고 볼 수 있다.

제약계에서 인공지능의 성과가 나타나는 곳은 신약개발 분야만 있는 것이 아니다. 코로나19 사태로 전세계가 혼란에 빠지자 바이오 회사들은 재빠르게 진단키트를 만들어냈다. 그리고 현재 국내에서 사용하는 코로나19 진단키트의 75~80%는 씨젠의 진단키트이다. 씨젠은 단 2주만에 코로나19 유전자 3개(E gene, RdRp gene, N gene)를 하나의 튜브로 검출하는 진단키트를 개발했으며 이것이 가능했던 이유는 바로 씨젠의 인공지능 진단키트 개발 시스템(SGDDS?Seegene Digitalized Development System) 덕분이다.

 이처럼 인공지능은 제약 산업에 서서히 스며들어가고 있으며 새로운 가능성을 열어주고 있다. 인공지능이 처음 등장했을 때 많은 사람들은 이들이 인간의 일자리를 대체할 것이며 약사 역시 그러한 일자리 중 하나가 될 것이라 예상했다. 그러나 사실상 인공지능이 제약산업에 도입되면서 새로운 역할의 약사들이 요구되고 있다. 인공지능의 도입은 약사의 직무 위협이 아닌 직무 확장의 계기이며 인력 재배치의 기회가 될 수 있다. 따라서 지금 이 도구를 두려워하지 않고 효율적으로 활용하려는 적극적인 미래의 약학도가 필요하다.

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