빅테크도 뛰어드는 'AI 신약개발'…"성공 위해선 연합학습 협업 필요"

6일 제약바이오협회, 2024 프레스 세미나 개최
AI 신약개발, 데이터 중요성 증가
성과 위해선 연합학습 통한 협업 강조

6일 서울 서초구 한국제약바이오협회에서 열린 2024 프레스 세미나에 참석한 표준희 AI신약융합연구원 부원장이 '연합학습 기반의 AI 활용'을 주제로 발표하고 있다. /서다빈 기자

[더팩트ㅣ서다빈 기자] 국내외 제약·바이오 기업들이 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 뛰어들고 있는 가운데, 유의미한 결과를 도출하기 위해선 연합학습 기반의 협업이 중요하다는 전문가의 의견이 나왔다.

표준희 AI신약융합연구원 부원장은 6일 서울 서초구 한국제약바이오협회에서 열린 '2024 프레스 세미나'에서 '2024 신약개발 트렌드: 연합학습 기반의 AI 활용'을 주제로 발표했다.

표준희 부원장은 "최근 AI 기술이 급진적으로 발전하면서, 제약·바이오업계에서도 효율성을 높이고자 AI를 신약개발에 도입하고 있다"며 "멀티모달 학습, 자연어 처리, 컴퓨터비전과 패턴인식, 설명가능한 AI, 생성형 AI 등 다양한 AI 기술이 신약개발에 중요한 도구로 사용되고 있다"고 설명했다.

실제로 글로벌 빅테크·빅파마 기업들도 AI 신약개발을 위해 관련 투자를 확대하고 다양한 파트너십을 맺고 있다. 미국 반도체기업 엔비디아는 지난해 AI 신약개발 플랫폼인 '바이오니모(BioNemo)'를 출시 한 후 AI 신약개발 기업 '리커전'에 5000만달러(약 668억원)를 투자한 바 있다. 구글의 자회사 알파벳은 AI 신약개발 기업 아이소모픽랩스 설립하고, AI 신약개발에 본격적으로 뛰어들었다.

표 부원장은 "아스트라제네카, 로슈, 로바티스 등의 빅파마들이 AI 기업들과 적극적인 파트너십을 맺고 있으며, 다수의 빅파마들이 관련 플랫폼에 많은 투자를 하고 있다"며 "이를 통해 신약개발 기간을 1~2년 가량 단축할 수 있을 것으로 이야기 하고 있다"고 전했다.

신약개발에 평균적으로 소요되는 기간은 15년, 비용은 3조원에 달한다. 한국보건산업진흥원에 따르면 AI를 활용할 경우 개발 기간은 7년, 비용은 6000억원 규모로 줄어들 것으로 전망했다.

표준희 AI신약융합연구원 부원장은 AI 신약개발에 있어 데이터에 대한 필요도가 증가하고 있다고 설명했다. /서다빈 기자

표 부원장은 올해 노벨 화학상을 수상한 데이비드 베이커 교수의 발언을 언급하며 AI 신약개발에 있어 데이터에 대한 필요도가 증가하고 있다고 설명했다.

데이비드 베이커 교수는 "AI는 매우 높은 수준의 고품질 데이터를 필요로 하지만, 과학적인 발견에 필요한 좋은 데이터 베이스는 매우 드물다"고 말한 바 있다.

표 부원장은 "해당 문제는 현장에서 일하는 사람들이 피부로 느끼고 있다. 각 제약사가 보유하고 있는 데이터는 조각나 있으며, 기업 간의 경쟁이 있고 데이터는 곧 기업의 재산권과 연결이 되는 만큼 관련 데이터를 외부에 공개하거나 공유하고자하는 움직임이 없다"며 "현재로써 이를 해결할 수 있는 가장 가능성이 높은 방법은 연합학습 기반의 협업 모델"이라고 강조했다.

앞서 유럽연합(EU)은 연합학습 기반의 협업 프로젝트를 진행한 바 있다. 최근 정부도 AI 신약개발에 있어 연합학습의 중요성을 깨닫고 관련 프로젝트를 실행 중이다.

EU는 지난 2019년 6월부터 2022년 5월까지 연합학습 기반 AI 신약 개발 플랫폼 사업인 'EU-멜로디(MELLODDY)' 프로젝트를 진행한 바 있다. 멜로디 프로젝트에는 암젠, 아스트라제네카, 얀센 등 글로벌 제약사 10개사와 엔비디아 등 총 17개 기업이 참여했다.

프로젝트 진행 결과 협업학습을 통해 학습시킨 모델이 각 제약사가 보유한 데이터만을 학습시킨 모델에 비해 성능이 더 좋았던 것으로 나타났다.

국내에서도 EU의 멜로디 프로젝트를 벤치마킹한 'K-멜로디 프로젝트'를 보건복지부와 과기정통부의 지원을 받아 진행하고 있다. K-멜로디 프로젝트는 연합학습 기반 약물 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)' 개발을 목표로 하는 연구개발(R&D) 사업이다. 해당 프로젝트는 2024~2028년에 걸쳐 진행될 예정이다.

표 부원장은 "연구 성공률을 높이고 데이터를 안전하게 보호할 수 있다는 강점이 있기 때문에 다양한 결과물이 나올 것이다"며 "이를 통한 협업이 굉장히 유의미하고 긍정적인 효과를 가져올 것이라고 기대를 하고 있다"고 말했다.

bongouss@tf.co.kr

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