‘앞으로 3년이 중요…변화의 파고를 기회로 만들어야’
세종대 주철휘 교수 KPBMA Brief 기고문 통해 강조

[의학신문·일간보사=김영주 기자]AI(인공지능) 신약개발, 어디까지 와 있나?

세종대 주철휘 교수(소프트웨어학과)는 신약개발 패러다임이 가설기반에서 인공지능 기반으로 변화하고 있다고 역설했다.

그는 최근 발간된 한국제약바이오협회 정책보고서(KPBMA Brief vol.15)의 ‘신약개발 패러다임 변화’ 기고문에서 “신약개발 패러다임이 가설 후 탐색에서, 데이터에 기반한 AI 기반의 탐색 후 추론으로 패러다임이 변하고 있다”고 강조했다.

그에 따르면 AI는 정보탐색에서부터 표적발견, 임상시험, 약물감시까지 신약개발 전 주기에 관여하고 있다. 그리고 세계는 AI를 이용한 신약개발에 한발 짝, 한발 짝 다가가고 있다.

그는 기고문에서 신약개발 각 단계별 AI 적용 사례 현황을 소개했다.

마이애미 약학대학 암 연구 과학자 Narain 등이 설립한 Berg는 1000명의 환자로부터 40가지 암조직을 수집, 배양세포에 in-vitro test로 체내환경과 같은 당분, 산소를 주입해 지방, 대사물질, 단백질, 엔자임 배출 등을 측정했다. 이렇게 하면 유전체 정보와 함께 한조직에서 40여개의 데이터가 수집되고 이를 AI로 하여금 정상세포와 질병세포에 대해 데이터를 비교하게 훈련시키면 AI 알고리즘이 어떻게 정상세포가 궤멸하는지 어떻게 질병으로 발전하는지 잠재적 치료법은 무엇인지에 대해 깨닫게 해 준다. Berg는 이를 토대로 세포에서 발생하는 유전자, 단백질, 지질, 대사물질 등의 분자 작용 케스케이드를 작성할 수 있었다.

인실리코 메디신은 수천가지의 질병 그리고 10억가지의 분자구조 데이터베이스로부터 신호체 단계의 프로파일과 전사반응에 대한 연관관계를 딥러닝의 GAN 알고리즘을 사용, 그래프로 생성하고 이를 이용해 원하는 약물동력학과 역물역학적 특성을 가진 새로운 화합물을 딥러닝의 강화학습을 활용, 생성한다.

베네볼런트AI는 방대한 정형, 비정형 데이터들을 실시간으로 읽어 들여 신경망의 딥러닝을 통한 자연어처리, 이미지처리, 개체명 인식, 관계추출의 수순으로 데이터 들로부터의 연관된 관계속에서의 통찰력을 찾아 지식그래프라는 입체적 트리구조의 연관 그래프를 보여준다.

베네볼런트AI는 신약물질 대상 선정에 있어 제한적 정보 환경에서 통상 1~2년의 검증 기간이 소요되는데 반해 인공지능을 통해 1달여만에 우선 검증을 시작할지에 대한 결정을 끝내고 다음단계로 넘길 수 있었다. 의료화학에도 통상 2~3년의 최적화가 소요되는데, 베네볼런트AI는 4000~6000개의 화합물로부터 1년안에 125개의 화합물 타겟을 선정해 냈다.

trials. ai는 임상시험 최적화에 딥러닝을 이요, FDA가 2017년 9월부터 요구하는 임상시험보고서를 디지털로 전환하는데 착안, 수백만 데이터 포인트들로부터 발생하는 복잡한 질문에 인공지능 봇이 실시간 대답하고 임상시험의 전과정을 디지털화 했으며, 예측분석을 통해 대시보드형태의 클릭으로 임상시험을 자동화하도록 지원한다.

Mendel. ai는 암환자의 치료기록을 자체 웹사이트에 업로드하면 인공지능을 활용해 그 질병과 매치되는 임상실험기관들을 보여주어 질병과 환자대상을 신속히 연관시켜주는 솔루션을 제공한다.

아스트라제니카는 인공지능 기반의 iDecide 플랫폼을 통해 1,2상 환자 효용성

내약성 데이터를 실시간 분석하며 허용오차에 대해 환자가 스마트폰을 통해 오디오/문자/비디오등을 통해 실시간 피드백을 할 수 있도록 했다. AI가 이러한 임상데이터와 환자의 피드백 그리고 문헌데이터등을 실시간 모니터링하여

안전신호를 환자에게 경고하도록 설계됐다. 또한 AI가 이와 관련된 임상연구자

료의 최신상태를 추적하도록 하고 있다.

IBM과 화이자는 파킨슨환자의 신체나 일상생활 환경에 센서등의 IoT 환경을

구축해 환자의 일상의 모든 데이터들을 지속적으로 측정해 딥러닝을 통해 분석하여 어떤 변화가 어떤 신경체와 어떤 화합물의 변화로 야기되는가와 같은 연구에 돌입했다.

주철휘 교수는 “AI는 이미 신약개발 전주기에 적용되어 전통적 패러다임을 파괴적 으로 바꾸고 있다”고 강조하고 “새로운 기술로 무장한 새로운 종(breed)은 소리없이 전혀 새로운 비즈니스모델과 고객을 만들어 기존 산업을 무력화 시킨다“고 했다.

그는 이어 “우리도 명민하게 준비하고 신속하게 움직이면 이러한 변화의 파고를 기회로 만들 수 있다”며, “국가별로 인공지능을 국가과제 1순위로 추진하는 상황 하에서 앞으로의 3년이 중요한 이유”라고 강조했다.

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