[한국미래일보=강석준 대학생 기자]

Chat GPT가 생성한 AI 기반 신약개발 이미지/Chat GPT 생성 이미지

인공지능이 제약업계의 판도를 바꾸고 있는 가운데, 한국도 이 변화에 맞춰 발빠르게 대응을 준비하고 있는 것으로 보인다.

지난달 21일, 미국 백악관에서 도널드 트럼프 대통령과 오라클, Open AI, 소프트뱅크의 최고경영자들이 초대형 인공지능(AI) 프로젝트 ‘스타게이트’를 발표했다. 

이 프로젝트는 소프트뱅크 그룹의 손 마사요시 회장, Open AI의 샘 알트먼 CEO, 오라클의 래리 앨리슨 회장이 약 1,000억 달러를 출자한 컨소시엄으로 역사상 최대 규모의 인공지능 프로젝트로 평가받고 있다. 

이날 발표에서 래리 엘리슨 회장은 AI를 활용한 의료 혁신 가능성에 대해 강조했다. 그는 “간단한 혈액 검사만으로 AI를 이용해 암을 조기 진단할 수 있다”라고 설명하며, “나아가 종양의 유전자 염기서열을 분석한 후 약 48시간 내에 AI와 로봇을 활용해 개인 맞춤형 mRNA 백신을 설계할 수 있다”라고 밝혔다.

제약과 AI의 융합은 더 이상 상상이 아니라 현실이 되고 있다. 2022년 구글 딥 마인드의 CEO인 데미스 허사비스는 AI 기반 단백질 3차 구조 예측 프로그램인 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발하는 데 성공했으며, 이 업적으로 노벨 화학상을 수상하기도 했다.

AI 기반 신약개발에 뛰어든 한국  

한국도 AI 기반 바이오 연구개발로의 전환에 나서고 있다. 정부가 발족한 국가바이오위원회를 중심으로 AI∙데이터 협업 체계를 구축하기 위해 공공 연구기관 간 데이터 전면 개방, 고성능 컴퓨팅 인프라 확충 등 연구 환경을 정비하고 있다. 

이러한 흐름에 맞춰 유한양행, 한미약품 등 국내 주요 제약사들도 AI 플랫폼을 활용해 항암제 개발을 위한 후보물질 발굴(Drug discovery)에 적극 나서고 있다. 

이처럼 제약업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 신약개발에 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있기 때문이다. 일반적으로 신약이 개발되어 시장이 출시되기까지 평균 10년 이상이 걸리며, 이 과정에는 막대한 비용과 자원이 투입된다. 특히, 개발 초기 단계인 후보물질 발굴에는 최소 1~2년, 길게는 5년까지 소요될 수 있다. 그러나 AI는 목표 단백질의 구조를 분석하고, 이에 결합해 기능을 할 수 있는 약물 후보 물질을 단기간에 찾아낼 수 낼 수 있는 강점을 지닌다. 

그러나 여전히 한계가 있다. 현재 수준의 기술에서는 단일 단백질 구조 예측과 설계에 머룰러 있으며, 화학적 변형에 따른 단백질 상호작용이나 결합된 화합물 예측이 미흡하다. 또한 대부분의 단백질이 모여 생리적 기능을 수행하지만, 이러한 다중 단백질 상호작용을 예측하는 기술은 아직 개발되지 않았다.

최근에는 전통적인 바이오 기업뿐만 아니라 엔비디아, 구글 등 글로벌 IT기업들도 AI 기반 헬스케어 시장에 주목하면서, AI 기반 바이오 연구 경쟁이 더욱 치열해질 전망이다.

한편 LG그룹은 구광모 회장이 발표한 AI를 접목한 신약개발 전략에 따라 서울대와 협력해 ‘차세대 단백질 구조 예측 인공지능 개발’을 위한 공동 연구 계약을 체결한 바 있다.

연구팀은 다중 단백질 상호작용을 고려한 구조 예측 기술에 대한 연구를 하며, 이를 통해 AI 기반 신약 개발의 가능성을 앞당길 수 있을지 주목된다.