MEDI:GATE NEWS AI, 신약개발 패러다임 바꾸는 키…중국 질주에 한국도 대비 필요성 ↑

기사입력시간 25.08.28 07:13최종 업데이트 25.08.28 07:13

파로스아이바이오 혁신신약연구개발센터 권진선 센터장 [메디게이트뉴스 이지원 기자] AI 경쟁 구도에서 중국이 빠르게 치고 올라오면서 한국도 제도적 지원 등 대비책을 마련해야 한다는 목소리가 나온다. 파로스아이바이오 혁신신약연구개발센터 권진선 센터장은 27일 열린 세계 제약·바이오·건강기능 산업 전시회 CPHI Korea 학술대회에서 'AI 신약개발: 비임상부터 임상까지 혁신의 가속화'를 발표하며 "AI는 단순한 효율화 도구가 아니라 신약개발 패러다임 자체를 바꾸는 '데이터 플라이휠'"이라고 강조했다. 권 센터장은 글로벌 AI 경쟁 구도에서 중국의 부상을 언급하며 "중국은 개인정보 보호 규제가 상대적으로 덜 엄격해 방대한 데이터를 확보할 수 있고, 이를 기반으로 AI 신약개발 속도가 빠르게 발전하고 있다. 이처럼 환경적 요인 덕분에 중국의 AI 신약개발 역량은 지금보다 훨씬 더 커질 수 있다"고 말했다. 그는 "테슬라도 자율주행 빅데이터를 중국에서 확보했다. 카메라 데이터를 미국에서는 모으기 어려웠기 때문"이라고 밝혔다. 이어 권 센터장은 신약개발의 구조적 비효율을 지적하며, AI를 신약개발의 키로 꼽았다. 신약개발은 시장 출시까지 약 12~15년이 소요되고 약 26억달러(3조5000억원)가 투입되는 등 리스크가 높은 반면 성공률은 낮아 대안적 접근이 필요한 상황이다. 이에 권 센터장은 "AI를 활용하면 전체 신약개발에 소요되는 시간을 7.5년으로 단축할 수 있다"며, 평균 2년이 걸리던 초기 후보물질 확보 기간도 6개월 미만으로 줄어들 것으로 전망했다. 또한 5~10%에 불과했던 전임상 후보물질의 성공률은 최대 25%까지 높이고, 임상 1상 시험 성공률은 40%에서 80~90%까지 높일 수 있다고 예상했다. 아울러 승인된 신약에 투입되는 비용은 25~50% 이상 절감 가능하다고 내다봤다. 이어 그는 비임상과 임상 단계에서의 AI 역할을 소개했다. 구체적으로 비임상 단계에서는 ▲타켓 발굴 및 검증 ▲흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 ▲오가노이드, 임상 단계에서는 ▲환자 모집 최적화 ▲고품질 데이터 생성 ▲예측 바이오마커 발굴 ▲RWE 생성 및 연구 설계 개선 ▲순환형 학습 시스템 구축 등에 활용된다고 설명했다. 권 센터장은 "부적절한 ADMET 프로파일은 임상 후기 단계에서 약물 개발 실패의 주요 원인으로 작용한다"며 "AI를 활용해 조기 예측을 진행하면 개발 리스크는 줄이고 성공률은 높일 수 있다"고 말했다. 실제 성과도 속속 나오고 있다. Deep 6 AI는 환자 모집 속도를 4배 높이고 코호트 정밀도를 2배 개선했으며, 아이큐비아는 프로토콜 설계 최적화를 통해 환자 부담과 비용을 줄였다. 루닛은 AI 기반 조직 분석 바이오마커로 면역항암제 적격 환자군을 30% 추가 발굴했다. 권 센터장은 "AI 신약개발은 이미 기술적으로는 충분히 준비되어 있다. 앞으로는 정부와 업계가 협력해 사회적 신뢰와 제도적 지원을 어떻게 구축할지가 중요하다"며 "포럼이나 토론회를 통해 새로운 해법을 찾아야 한다"고 제언했다. 권 센터장은 "지금은 제약 초지능 시대다. 우리도 이미 하드웨어 인프라는 충분히 세팅되어 있다. 중요한 것은 이런 AI를 활용해 무엇을 만들고 어떤 가치를 창출할지에 대한 연구자의 고민"이라며 "이미 기술적으로는 충분히 준비되어 있다. 앞으로는 정부와 업계가 협력해 사회적 신뢰와 제도적 지원을 어떻게 구축할지가 중요하다"고 강조했다.

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AI, 신약개발 패러다임 바꾸는 키…중국 질주에 한국도 대비 필요성 ↑

파로스아이바이오 혁신신약연구개발센터 권진선 센터장 'AI 신약개발: 비임상부터 임상까지 혁신의 가속화' 발표

[메디게이트뉴스 이지원 기자] AI 경쟁 구도에서 중국이 빠르게 치고 올라오면서 한국도 제도적 지원 등 대비책을 마련해야 한다는 목소리가 나온다.

파로스아이바이오 혁신신약연구개발센터 권진선 센터장은 27일 열린 세계 제약·바이오·건강기능 산업 전시회 CPHI Korea 학술대회에서 'AI 신약개발: 비임상부터 임상까지 혁신의 가속화'를 발표하며 "AI는 단순한 효율화 도구가 아니라 신약개발 패러다임 자체를 바꾸는 '데이터 플라이휠'"이라고 강조했다.

권 센터장은 글로벌 AI 경쟁 구도에서 중국의 부상을 언급하며 "중국은 개인정보 보호 규제가 상대적으로 덜 엄격해 방대한 데이터를 확보할 수 있고, 이를 기반으로 AI 신약개발 속도가 빠르게 발전하고 있다. 이처럼 환경적 요인 덕분에 중국의 AI 신약개발 역량은 지금보다 훨씬 더 커질 수 있다"고 말했다.

그는 "테슬라도 자율주행 빅데이터를 중국에서 확보했다. 카메라 데이터를 미국에서는 모으기 어려웠기 때문"이라고 밝혔다.

이어 권 센터장은 신약개발의 구조적 비효율을 지적하며, AI를 신약개발의 키로 꼽았다.

신약개발은 시장 출시까지 약 12~15년이 소요되고 약 26억달러(3조5000억원)가 투입되는 등 리스크가 높은 반면 성공률은 낮아 대안적 접근이 필요한 상황이다.

이에 권 센터장은 "AI를 활용하면 전체 신약개발에 소요되는 시간을 7.5년으로 단축할 수 있다"며, 평균 2년이 걸리던 초기 후보물질 확보 기간도 6개월 미만으로 줄어들 것으로 전망했다. 또한 5~10%에 불과했던 전임상 후보물질의 성공률은 최대 25%까지 높이고, 임상 1상 시험 성공률은 40%에서 80~90%까지 높일 수 있다고 예상했다. 아울러 승인된 신약에 투입되는 비용은 25~50% 이상 절감 가능하다고 내다봤다.

이어 그는 비임상과 임상 단계에서의 AI 역할을 소개했다. 구체적으로 비임상 단계에서는 ▲타켓 발굴 및 검증 ▲흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 ▲오가노이드, 임상 단계에서는 ▲환자 모집 최적화 ▲고품질 데이터 생성 ▲예측 바이오마커 발굴 ▲RWE 생성 및 연구 설계 개선 ▲순환형 학습 시스템 구축 등에 활용된다고 설명했다.

권 센터장은 "부적절한 ADMET 프로파일은 임상 후기 단계에서 약물 개발 실패의 주요 원인으로 작용한다"며 "AI를 활용해 조기 예측을 진행하면 개발 리스크는 줄이고 성공률은 높일 수 있다"고 말했다.

실제 성과도 속속 나오고 있다. Deep 6 AI는 환자 모집 속도를 4배 높이고 코호트 정밀도를 2배 개선했으며, 아이큐비아는 프로토콜 설계 최적화를 통해 환자 부담과 비용을 줄였다. 루닛은 AI 기반 조직 분석 바이오마커로 면역항암제 적격 환자군을 30% 추가 발굴했다.

권 센터장은 "AI 신약개발은 이미 기술적으로는 충분히 준비되어 있다. 앞으로는 정부와 업계가 협력해 사회적 신뢰와 제도적 지원을 어떻게 구축할지가 중요하다"며 "포럼이나 토론회를 통해 새로운 해법을 찾아야 한다"고 제언했다.

권 센터장은 "지금은 제약 초지능 시대다. 우리도 이미 하드웨어 인프라는 충분히 세팅되어 있다. 중요한 것은 이런 AI를 활용해 무엇을 만들고 어떤 가치를 창출할지에 대한 연구자의 고민"이라며 "이미 기술적으로는 충분히 준비되어 있다. 앞으로는 정부와 업계가 협력해 사회적 신뢰와 제도적 지원을 어떻게 구축할지가 중요하다"고 강조했다.

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이지원 기자 (jwlee@medigatenews.com)

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