비구조화 데이터 최대 장애 불구, 도전은 활발
[의학신문·일간보사=김자연 기자] 제약계가 다른 산업보다 디지털화에 뒤진 가운데 상업적 적용은 진척을 보인 반면 R&D에는 더딘 분위기다. 올 PwC의 조사에 의하면 세계 2500대 상장 기업 중 약 1/5이 최고디지털경영인(CDO) 직위를 갖춘 가운데 바이오파마다이브에 따르면 100억달러 가치 이상의 30대 제약.생명공학사 중 최고 디지털 및 정보 경영자를 과학·연구 경영자와 동급으로 둔 곳은 7개뿐. 그 중에서도 6명은 아마존·애플 등 기술업체가 제약계로 다가오던 중 지난 2년 이내에야 최고 직위로 임명됐다.
또한 CSDD의 최근 세계 제약·생명공학사 대상 조사에 따르면 응답의 42%는 AI 구현이 중앙적으로 관리되진 않으며 20%가 R&D서 관리되며 최고 정보 책임자에 의해 감독되는 비율은 12%에 그쳤다. 그같은 직위는 그간 각자 다른 사업부에 걸쳐 낮은 관리·책임 수준에 머물렀지만 CDO의 경우 바로 CEO에 보고로 프로젝트 추진과 자원확보에 유리한 위치인 만큼 조직 내 더욱 폭넓은 영향을 주고자하는 의도로 제약사도 변화를 위해 디지털기술의 가능성을 중대히 여기고 있다는 신호로 풀이된다.
그러나 MM&M에 의하면 디지털·데이터가 마케팅과 소비자 관계를 변화시키는 등 상업적 측면에선 다른 업계 이상으로 진전됐지만 R&D 측면에선 뒤쳐졌다는 평이다. 즉, 업계에서 AI 같은 진전된 분석기술이 약물발굴과 임상적 의사결정에 적용되는데 차질을 빚고 있다는 사실은 잘 알려져 있다는 것. 대표적으로 IBM은 약물 발굴용 왓슨 소프트웨어 판매를 최근 중단한 것으로 보도됐다. CSDD의 조사결과도 제약·생명공학 업계서 AI 이용은 임상적 운영 기능에 61%로 가장 많았고 이어 약물부작용감시/안전성/위험관리에 57%, 정보기술에 55%가 활용될 정도였다. CSDD는 AI 도입의 주요 어려움으로 불충분한 예산, 비구조화 데이터 적용에 어려움, 적합한 기술인력의 부족을 꼽았다. 크레딧 스위스 역시 다국적 제약사 모두 빅데이터의 중요성에 대해 언급하지만 정작 데이터 이용엔 뒤쳐져 있다고 지적했다.
노바티스의 경우 지난 20여년간 200만환자-년 가치의 임상 데이터를 수집했고 150만 화학제제를 갖추는 등 제약계는 데이터의 금광 위에 앉아 있으면서도 효율화시키는 기술을 배치하는데는 부진했으며 더 나은 데이터 이용으로 연구비를 20% 절감할 수 있을 것이라고 CEO가 올 초 밝힌 바 있다. 노바티스는 실시간 임상시험 운영관리에 영감을 얻으려 전력업체 스위스그리드나 공항 관제탑 견학도 실시했으며 기계학습으로 500개 시험의 성과를 예측하는 등 사업 전반에 걸쳐 12대 디지털 프로젝트도 개시했다.
단, 노바티스는 그동안 각 질환 분야마다 시험을 각자의 방식으로 운영해와 데이터 세트를 조화시키는 데만 막대한 에너지를 들인 바 같이 제약사가 보유한 데이터는 어지럽고 복잡해 신약 발굴에 장애로 작용하고 있다. 최근 길리어드와 제휴한 신약개발 기계학습 스타트업 인시트로도 제약계에서 기계학습 적용의 최대 제한 요인이 필요를 얻을 수 있는 목적에 부합한 데이터 세트의 부족이라고 밝혔을 만큼 당분간 신약발굴에 있어서 AI의 실질적 효과는 기대하기 어려울 것이라는 평이다. 아울러 제약사의 여러 CDO는 소비자 업계에서 발탁되는 등 약물 발굴이나 임상 과학 경험이 없고 인공지능에 깊은 배경지식을 지닌 R&D 리더도 찾기 어려워 생명과학과 기계학습 모두 갖춘 새로운 인재도 절실히 필요하다.
이 가운데 업계의 디지털 행보에 관한 IDC 조사에 의하면 70%가 올 예산의 25~50%를 데이터를 조작 가능하게 만드는데 중점을 둘 것이라고 응답했으며, CSDD 조사에서도 업체의 59%가 AI 인력을 2020년까지 확대할 계획이며 가장 증가시킬 직위는 데이터 과학자, 컴퓨터 과학자, IT 전문가, AI 설계자로 답하는 등 문제 해결을 위한 행보 역시 활발하다. 아울러 올 들어서만 아스트라제네카와 베네볼런트AI, 세엘진과 엑스사이언티아, 룬드벡-뉴머레이트, BMS.화이자-콘체르토 헬스AI 등 신약발굴 및 임상시험 제휴가 줄잇는 등 제약사의 관련 도전은 그칠 줄 모르고 있다.
한편, 바이오젠의 경우엔 상업적 데이터 전략 및 관리 작업에 관해 4~5명의 작은 데이터 과학팀을 성공적으로 운영하는 등 디지털 변신은 중대하고도 막대한 업무인 만큼 제약사는 처음부터 압도되기 보다 그 과정에 시도와 실수가 있을 수 있음을 인정하고 작게 시작해 초점을 맞추고 평가하라는 조언도 있다.