지난 몇년 간 인공지능(AI) 신약 개발의 중요성이 증가되고 있는 가운데, AI 신약 개발의 현재와 미래를 조망하고 국내 제약바이오 기업 간 협력 방안을 모색하는 자리가 마련됐다.

31일 보건복지부, 한국보건산업진흥원, 한국제약바이오협회가 주최한 'AI 파마 코리아 콘퍼런스'에서 제2회 AI 신약 개발 경진대회(JUMP AI) 시상식이 열렸으며, 국내외 AI 신약 개발 전문가들이 한 자리에 모여 관련 분야의 최신 현황을 논의했다.

노연홍 한국제약바이오협회장은 이날 개회사를 통해 "올해는 AI가 노벨과학상을 휩쓰는 역사적인 해가 됐다. 노벨 물리학상은 머신러닝의 기반을 닦은 학자에게, 노벨 화학상은 신약 개발용 AI를 개발한 연구팀에게 돌아갔다"며 "AI가 생명공학과 제약바이오 산업을 어떻게 변혁시키고 있는지를 보여주는 대표적 사례"라고 밝혔다.

노 회장은 이어 "AI는 약물발굴에서 임상시험에 이르기까지 활용 범위를 신약개발 전 과정으로 넓히며 신약 개발의 속도와 성공률을 높이는데 기여하고 있다"며 "한국제약바이오협회는 지난 2019년부터 현 AI신약융합연구원의 전신인 AI신약개발지원센터를 설립해 제약바이오 산업의 디지털 AI 대전환을 선도하고 있다"고 덧붙였다.

김선 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 '인공지능 기술을 신약 개발에 적용하는 전략'을 주제로 기조 강연을 발표했다. 김 교수는 목암생명과학연구소 제11대 소장을 역임한 바 있다. 그는 "언드러거블 타깃(Undruggable target)의 경우 AI를 활용해 공략할 수 있다"며 "AI 신약 개발에 있어 중요한 건 시뮬레이션"이라고 운을 뗐다.

유망한 신약 후보물질을 발굴하기 위해서는 △실험 전 후보 화합물 준비 △AI를 통한 후보 평가 △선정된 후보의 실험 계획 △실험 결과의 AI 평가 결과 통합 등의 과정이 필요하다는 게 김 교수의 설명이다.

김 교수는 "AI 신약 개발에 있어 (약물에 대한) 시뮬레이션 이후 의약화학자(Medicinal chemist)들이 신약 개발에 나서는 발판을 마련할 수 있다"며 "여러 AI 도구를 패키징하고 맞춤화하는 게 중요하다"고 덧붙였다.

그는 "AI 신약 개발 성공의 관건은 협력에 있다. 실제로 모 제약사와 협력해 (신약 개발) 비용이 50.5% 감소하는 결과를 얻었다"며 "제약사와 협력하게 되면 바이오 어세이(Bioassay)를 통해 여러 라운드(Multiple round)를 경험할 수 있다"고 말했다.

그러면서 "AI 신약 개발 과정에서 친화도 예측(Affinity prediction)도 중요하다. 특히 약물 타깃의 친화도가 필요하다"며 "다중 객관적 인공지능 모델(Multi-obejective AI models)도 적용할 필요가 있다"고 강조했다.

한편 AI 파마 코리아 콘퍼런스는 국내외 제약바이오 업계 관계자 300명 이상이 참석한 가운데 성황리에 진행됐다. 이번 행사는 AI 신약 개발의 현재와 미래, AI 활용 정밀의학 및 맞춤형 치료제 개발 등을 공유하는 프로그램으로 구성됐다.