[메디게이트뉴스 서민지 기자] 세계 각국이 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술 경쟁을 이어가고 있는 가운데, 특히 AI를 활용한 신약개발을 적극적으로 추진하면서 오는 2027년에는 5조원대 글로벌 시장을 형성할 전망이다.

국내 역시 '인공지능 초격차 확보전략'을 기반으로 AI 신약개발 가속화 정책을 추진 중이며, 유한양행, JW중외제약, 보령, HK이노엔 등 제약사들도 협업을 통한 공동연구를 수행 중이다.

한국제약바이오협회는 18일 'AI 뉴노멀 시대의 도래와 신약개발'을 주제로 한 글로벌 이슈 파노라마 보고서를 발간, 세계 각국의 AI 신약개발 동향과 국내 K멜로디 프로젝트 등을 조명했다.
 
AI 신약개발, 글로벌 트렌드로 부상 

최근 미국, 영국, 캐나다, 중국, 일본 등 세계 각국은 AI를 국가 주요 아젠다로 설정하고 국가차원의 마스터플랜과 대규모 투자계획을 연이어 발표했다. 

이들 국가는 막대한 시간과 비용이 요구되고 불확실성이 높은 전통적인 신약개발의 한계를 극복하기 위해 AI 신약개발도 적극적으로 추진 중이다. 신약개발 특성상 개발 단계가 높아질수록 진입확률은 극히 낮아지고 10년 이상의 개발기간과 1조원 이상의 비용이 소모되기 때문이다.

국내 역시 윤석열 정부가 제시한 '인공지능 초격차 확보전략'을 기반으로 보건복지부가 중심이 돼 보건의료 디지털 대전환을 이끄는 AI 신약개발 가속화 정책, 보건의료 빅데이터 구축사업, AI·데이터 전문인력 양성사업 등을 활발히 전개하고 있다.

연구팀은 "AI를 활용해 신약의 개발기간을 획기적으로 줄일 수 있다. 빅데이터 분석으로 신약후보물질 발굴과 질환 맞춤형 약물 개발 등을 가속화하면 임상 성공률도 대폭 높일 수 있다"면서 "실제 화이자는 AI로 mRNA 백신 개발을 10.8개월로 단축하는 데 성공했다"고 밝혔다.

이에 따라 세계 AI 신약개발 시장은 매년 평균 45.7% 성장해 오는 2027년에는 40억 350만 달러(한화 약 5조원)에 이를 것으로 전망되며, 지역별로는 북미가 연평균 48.4%의 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상되고 있다.

분야별로는 면역 항암제가 44.5%로 가장 많은 비중을 차지하며, 신경 퇴행성질환(33.5%), 심혈관질환(9.9%), 대사질환(3.8%)에 대한 개발 수요가 빠르게 증가 중이다.

연구팀은 "신약개발에 AI를 활용하기 위해 화이자(디지털혁신센터), 아스트라제네카(데이터사이언스&인공지능센터), 사노피(AI신약개발가속센터) 등은 독자적인 연구시설을 설립하거나, AI 기업들과의 파트너십을 체결하고 협업 연구를 활발히 진행하고 있다. 2017년에서 2023년 3월까지 글로벌시장에서 협업 건수는 240건"이라며 "구글, 아마존, 엔비디아 등 IT 기업에서도 신약개발 AI 플랫폼을 개발, 제약사에 제공하거나 협업을 추진 중"이라고 설명했다. 실제 구글은 단백질 구조 예측 플랫폼 알파폴드2(Alphafold, ’20)를 개발·공개하고 신약개발 자회사 아이소포픽 랩스를 설립했으며, 아마존과 엔비디아는 클라우드 기반 AI 신약개발 플랫폼을 출시했다.

국내 아직 규모 미미하지만 제약사들 협업 움직임 잇따라…정부 지원과 민관협력도 강화

국내 AI 신약개발 시장규모는 명확하지 않으나 2022년 기준 국내 AI 신약개발기업의 누적 투자유치 금액은 6000억원 규모며, 시가 총액을 포함하면 1조2000억원 수준으로 파악된다.

2023년 기준 15개 AI 신약개발기업의 신약 파이프라인은 후보물질 개발 71건, 전임상 26건, 임상 7건 등 총 104건이 있다.
 
국내 제약바이오기업들도 AI 전담부서를 설치하거나 자체 AI 플랫폼 구축, AI 기업과의 협업 연구와 지분 투자 등을 통해 신약개발에 AI를 도입·활용하고 있다. 

현재 52개 기업에서 총 88건의 협업을 수행 중이다. 가장 최근에 HK이노엔이 에이인비 등과 AI 공동신약개발 업무협약 등 5건의 계약을 체결했고, 보령은 온코크로스와 '카나브' 적응증 확대에 대한 공동 연구를 비롯해 3건의 협업 계약을 맺었다. 중외는 머크 등과 7건의 업무협약, 유한양행은 아이젠 사이언스와 항암신약 작용기전 규명 등 공동연구 등 총 3건의 계약을 체결했다. 

이처럼 정부와 유관기관, 제약사와 바이오기업 간 협력 외에도 민관이 함께 추진하는 AI 신약개발 프로젝트도 점차 증가하는 추세다.
 
유럽연합(EU)은 민관협력 프로그램 MELLODDY(Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)를 통해 연합학습 플랫폼을 이용한 신약개발 모델을 제시했으며, MELLODDY 프로젝트로 1000만개 이상 화합물의 약리 활성 실험데이터를 활용해 연합학습 플랫폼을 구축했다. 

국내 역시 국내 22개 제약기업을 비롯한 다수의 AI 기업과 IT 기업, 대학·공공기관이 참여하는 '한국형 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)'를 국가사업으로 추진하고 있다. 이는 정부의 바이오헬스 신시장 창출전략, 제3차 제약바이오산업 육성지원 5개년 종합계획, 첨단산업 글로벌 클러스터 육성방안, 제4차 생명공학육성 기본계획에 반영된만큼, 2024년에 국가사업으로 본격 시행될 전망이다. 

K-멜로디 사업은 분할 연합 학습(Split Federated Learning) 기술의 활용해 보안과 성능을 강화했으며, 개방형 플랫폼을 제약기업들이 활용토록 해 신약개발의 효율성을 극대화한다는 점이 특징이다.

연구팀은 "경쟁기업 간 데이터 협력을 가능하게 하는 AI 신약개발 플랫폼 구축으로, 제약바이오산업계의 신약개발 비용이 획기적으로 절감될 것"이라며 "AI 도입과 활용 속도도 크게 높아질 것"이라고 밝혔다.

제약바이오협회도 인공지능신약개발지원센터(AI센터)를 설립, ▲전문인력양성 교육사업 ▲민관협력 공동연구사업 ▲바이오 빅데이터 활용 사업 ▲디지털 전환 및 AI도입 지원사업 등을 추진하고 있다. 오는 8월에는 보건복지부와 과학기술정보통신부가 후원하고 제약바이오협회, 화학연구원, 생명공학연구원이 공동 개최하는 ‘AI신약개발 데이터 경진대회’를 통해 AI 신약개발의 혁신적 연구 아이디어를 발굴하고 데이터의 활용 가치를 극대화할 예정이다. 11월에는 인공지능 신약개발 분야의 연구성과와 최신 AI 기술을 공유하는 '2023 AI Pharma Korea Conference'도 개최할 계획이다.

연구팀은 "AI 기반 신약개발 가속화를 위해서는 정부의 육성정책 기조에 부응하는 산학연 협업을 바탕으로 AI 신약개발 기술 로드맵 수립, 데이터 활용 활성화, 융합인재 양성, 공동연구 활성화 등에 집중해야 한다"며 "특히 컨소시엄 형태의 AI 신약개발 R&D사업은 공동연구 활성화 등의 성과 창출은 물론, 생태계에 역동성을 불어넣어 혁신의 가속화를 가져올 것"이라고 내다봤다.