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AI가 개발한 신약이 나온다면

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(바이오헬스부 전예진 기자) “10년 안에 AI(인공지능)이 개발한 신약이 나올 겁니다.”

김성호 UC버클리대 화학과 교수는 6월 28일 ‘글로벌 바이오 컨퍼런스 2017(GBC 2017)’에서 “AI를 활용한 신약 개발이 이미 시작 단계에 들어섰다”며 이렇게 예견했습니다. 김 교수는 구조 생물학 분야의 세계적 권위자로 꼽히는 분인데요. 그는 “인간의 두뇌에 의존해 신약 후보 물질을 탐색하는 방법은 한계가 많다”면서 “AI를 신약 개발에 적극 수용해야 한다”고 했습니다. AI를 활용하면 신약 후보 물질을 탐색하는 시간과 범위를 획기적으로 줄일 수 있기 때문입니다.

이 행사에 참석한 제약·바이오 전문가들은 빅데이터와 AI가 신약 개발 패러다임을 바꾸고 있다고 입을 모았습니다. 실제로 수많은 후보 물질 중 특정 질병에 효과를 나타내는 물질을 찾아내고 임상시험을 가상으로 수행하는데 빅데이터와 AI가 활용되고 있습니다. 컴퓨터 프로그램은 짧은 시간에 대량 임상 데이터를 스크린하고 분석할 수 있어 신약 개발 시간을 단축할 수 있고 임상 시험 비용도 줄일 수 있습니다. 신약 개발 성공 가능성도 높여줍니다.

빅데이터와 AI는 이미 약의 부작용을 예견하는 수준까지 와있습니다. 장동경 삼성서울병원 디지털헬스케어연구센터장은 그 사례로 미국 코넬대에서 개발한 ‘프록토(Procto)’라는 프로그램을 소개했는데요. 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 약과 실패한 약의 데이터를 전부 모아 머신러닝(기계학습)을 통해 임상 부작용을 분석하는 트레이닝을 시켰더니 실제로 임상 단계에서 약의 부작용을 비교적 정확히 예견했다는 겁니다. 프록토 외에도 컴퓨터 프로그램이 신약 실패 사례를 분석, 다른 질병에 효과가 있는 약을 만들어낸 사례도 속속 보고되고 있습니다.

결국 신약 개발의 성패는 임상시험 대상인 환자 모집에 달려있는데, 이것 또한 빅데이터 분석을 통해 가능하다고 장 센터장은 말합니다. 빅데이터 분석을 통해 어느 병원, 어느 지역에 있는 환자를 대상으로 해야할지 판단하고 임상에 적합한 환자 정보를 검색해 효율을 높일 수 있다는 겁니다. 장 센터장은 “과거에는 병원에 찾아오는 환자를 대상으로 임상 환자를 수동적으로 모집해 시간이 오래걸렸지만 최근에는 애플의 리서치키트(ResearchKit)를 활용하면 수천명의 환자를 단시간에 모을 수 있다”고 했습니다.

미국은 이렇게 빅데이터를 활용한 신약 개발이 활발하게 진행되고 있는데 IT 강국인 우리나라는 이제서야 의료정보 빅데이터의 중요성을 체감하는 실정입니다. 해외에서 AI가 찍어내는 신약이 쏟아져나오기 전에 양질의 정보를 구축하고 활용하는 법에 대한 대책을 세워야할 것 같습니다. (끝) / ace@hankyung.com

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