의사
국내 인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력이 낮다는 분석이 나왔다.
현재 국내 신약개발 분야는 글로벌 제약기업 대비 적은 투자 및 전문인력 부족 등으로 지속적인 생산성 저하를 겪고 있다.
신약개발 효율화를 위해 AI 활용은 매우 중요한데 핵심 조건인 ‘데이터·인력’ 모두 부족하다는 것이다.
이에 대한 해결책으로 ▲국가 단위 데이터 통합관리 체계 구축 ▲통합데이터 범위 확대 ▲AI와 신약 분야에서 융합형 인재 양성 등이 제시됐다.
한국보건산업진흥원(원장 차순도) 보건산업정책연구센터는 최근 ‘인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안(책임연구원 정혜윤)’ 보고서를 발행했다.
연구팀은 "신약개발 분야는 막대한 연구개발비와 시간을 필요로 한다"고 강조했다.
제약기업에서 신약개발에 투자하는 R&D 비용 10억달러 당 FDA 승인율은 감소하고 있다. 1950년대에는 거의 100%였던 승인율은 점차 떨어져 2000년 이후엔 1% 미만을 기록한다.
이는 ▲신약개발 비용 증가 ▲개발 기간 증가 ▲성공률 저하 ▲엄격한 규제로 인해 복잡해진 연구과정 등이 이유이다.
반면 AI 신약개발 기술은 ▲신속한 후보물질 발견 ▲정확한 예측모델 ▲임상 시험 최적화 ▲비용 절감 및 효율화 등을 이유로 생산성 저하 이슈의 돌파구라 기대받고 있다.
특히 한국은 글로벌 제약기업 대비 낮은 연구개발 투자, 인력부족 등으로 효율적인 신약 개발이 더욱 중요하다. 그러나 전문가 설문 결과, AI 신약개발 분야 국내 경쟁력 수준은 낮은 실정이다.
한국 신약개발 경쟁력 저조…돌파구 필요
이에 대해 연구팀은 "국내 제약바이오기업 및 AI 신약개발 기업, 국외 생명과학 분야 등을 대상으로 한 설문조사 결과 ‘데이터 부족과 인력 확보’가 가장 큰 난점으로 나타났다"고 분석했다.
데이터 부족 이유로는 ▲폐쇄된 환경으로 낮은 접근성 ▲신약개발 활용성 낮은 데이터 다수 ▲카테고리화되지 않은 데이터 ▲제도적 규제 등이 제시됐다.
이에 대한 해결책으로 연구진은 국가 단위 데이터 통합관리 체계 구축과 통합데이터 범위를 확대해 특허권이 해제된 화합물과 다수의 약효 및 약물성 데이터 등의 통합 구축을 제안했다.
특히 AI 기술을 활용해 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해서는 양과 질이 만족스러운 데이터가 중요하다고 강조했다. 연구자 및 기업들의 활용성을 높일 수 있는 양질의 데이터 구축을 위한 노력의 필요성 또한 촉구됐다.
인력 부족 이유로는 ▲선진국 대비 높은 AI인력 유출 ▲숙련 인력 부족 ▲융합 인력 부재 등을 지적했다.
연구팀이 제시한 해결책은 ▲재직자 대상 실습프로그램 강화 ▲AI 인력 제약 분야 이해도 상승 ▲전문인력 유입 촉진 등이다.
융합형 인재 부족이 가장 큰 문제로 드러났다.
AI와 제약바이오 분야 모두 전문가인 인재를 찾기 힘들단 것이다. 기업 요구에 맞는 인력 공급을 위해서는 인력 양성을 위한 방안이 필요한데, 그나마 배출되는 고급 인력들의 유출을 막는 정책적 고민이 필요하다는 것이다.
정혜윤 책임연구원은 ”통합 데이터 구축과 개선, 그리고 우수한 인력을 확보하는 일은 많은 노력과 지속적인 관심이 필요하다“며 ”해당 분야 이해 관계자들의 관심이 우리나라 경쟁력 강화로 이어지길 기대한다“고 덧붙였다.
김용준 기자 (
