한국제약바이오협회

AI신약개발을 위한 생태계 조성이 필수적! [인터뷰원문보기]

오늘 방문했던 AI신약개발 지원센터는 인공지능 활용기술 지원, 전문인력 양성, 조사연구, 글로벌 협력을 통한 신약개발 가속화의 목적으로 설립됐습니다. 김우연 센터장님을 만나 뵙고 AI신약개발 지원센터, AI신약 개발, LAIDD, 그리고 HITS에 관한 많은 내용들을 들을 수 있었습니다. 지금부터 인터뷰 내용을 소개하고자 합니다.

Q. 디지털시대 제약바이오산업에서 AI신약개발지원센터의 역할은 무엇인가요?

여러 산업 분야 중에서 제약바이오 산업이 디지털화가 제일 늦다라는 것은 많이 알려진 사실입니다. AI신약개발지원센터는 제약바이오 산업의 디지털화를 더욱 가속화하기 위해 제약 산업 내에 디지털 생태계를 활성화시키고 키워나가는 역할을 하고 있습니다.

Q. 센터장님은 어떻게 센터에 오시기로 결심하셨는지, 센터에서 하시는 역할과 포부가 궁금합니다.

센터에 오기 전에는 AI를 활용해서 어떻게 신약 개발을 효율적으로 하고 가속화할 수 있는가 연구를 해왔었습니다. 앞서 말한 것처럼 이 시대의 변화는 디지털화가 되고 있는데 제약바이오 산업은 아직까지 생태계가 잘 만들어져 있지 않았고, 생태계가 형성되기 위해서는 산업 전반의 인식이 바뀌어야 하고 산업 생태계 전반에서 일어나야 합니다. 우수한 인력이 보급돼야 하고 또 새로운 기술이 개발되면서 현실에 적용하는 단계가 필요한 것입니다. 이에 연구 경험들과 현장에서 협업하는 경험들, 그 속에서 느끼는 부족한 점들을 보완하기 위해 제 개인이나 개인 회사가 아니라 우리나라 전체 사회에서 활성화하기 위해 센터에 오게 되었습니다. 또한 많은 사람들의 뜻을 모으는데 가장 큰 역할을 할 것 같고 이와 같은 생태계가 만들어질 것이라 기대합니다.

Q. 신약개발에서 AI 기술은 어떻게 적용하고, 적용시 강점은 무엇인가요?

AI 기술은 신약개발에서 여러 가지 방식으로 쓰이고 있습니다. 예를 들어, 초기에 약을 개발하는 디스커버리 분야에서 주어진 타겟이 있으면 그 타겟을 맞는 화합물을 찾는데 AI가 적용되면 합성해야 하는 화합물 개수를 줄일 수 있습니다. 이렇게 비용과 시간을 줄여 효율화를 시킬 수 있습니다.

또다른 앞으로 미래에 우리가 기대할 수 있는 강점은 기존의 신약 개발 스텝을 뛰어넘어 약을 처음 개발할 때부터 임상을 고려하여 설계하는 것입니다. 임상 결과가 반영된 데이터가 있다면 처음부터 약을 개발하는 단계에서 임상의 성공률을 높이며 약을 설계할 수 있고, 개발과 동시에 임상으로 갈 수 있는 상황으로 갈 수 있지 않을까 기대해볼 수 있습니다.

그 밖에도 타켓을 찾거나 비임상의 결과를 미리 예측하거나 임상에서 바이오마커를 활용하거나 각각의 분야에서 AI가 쓰일 수 있습니다.

Q. AI 신약개발을 활성화하기 위한 방법은 무엇인가요?

결국은 생태계를 잘 만드는 것입니다. AI 기술을 언제 시작했는지도 중요하지만 결국엔 발전 속도가 중요하고 얼마나 발전을 빨리 하느냐가 결국은 이후의 미래를 볼 수 있게 하는데 이와 같은 발전 속도를 높이는 것이 어떤 생태계이냐가 중요한 것 같습니다. 얼마나 많은 인력들이 전문가로 있고 또 전문가들이 앞으로 계속 양성될 것인지도 중요한 요소가 되는 것이고 이 기술들을 얼마나 적극적으로 도입하고 배우고 실제 실험에 적용하려고 하는지도 중요한 환경입니다. 또한 R&D를 위한 투자도 중요하기 때문에 인력과 자본, 그리고 기술을 도입하려고 하는 의지와 인식이 형성되어야 하고 또한 열정이 어우러져 비로소 발전할 수 있을 것이라 생각합니다.

다음으론 LAIDD라는 인공지능 신약개발 전문가 교육 플랫폼에 대한 질문이 이어졌습니다. LAIDD는 약 350시간의 교육 콘텐츠를 제공함으로써 인공지능 분야, 바이오 분야, 화학 분야, 신약개발 및 임상 분야가 있습니다. 인공지능 신약개발 부문의 전문성을 가진 대학, 연구기관, 제약바이오기업, AI 기업 등의 현장 전문가 강사진이 참여했습니다.

Q. LAIDD는 어떤 교육 플랫폼인가요? 교육 목표는 무엇인가요?

어떤 전공을 했든 신약 개발 쪽에 AI를 적용시켜 보고 있는 학생일 수도 있는 것이고 이미 재직 중인 연구원일 수도 있지만 이러한 사람들이 학위 과정과 별개로 공부할 수 있도록 하기 위해 만들어진 교육 플랫폼입니다. 각각의 배경과 수준에 맞게끔 트랙을 자동으로 구성을 해주게 됩니다. 다양한 분야의 강의 컨텐츠가 있고 컴퓨터, 기초 수학, 생물과 화학도 있고 AI와 최신 논문까지 다양한 넓이와 깊이로 만들어진 컨텐츠입니다. 온라인으로 이루어지기 때문에 이렇게 맞춤형으로 교육이 가능한 것입니다.

교육 목표는 단기간에 AI 신약 개발 관련 분야에 필요한 사람들을 키워내는 것입니다. 이러한 이상적인 목표를 도달하는 과정에서 인식의 변화를 줄 수 있습니다. 이 분야에 대한 접근성을 낮춰주어 단기적으로 인식의 변화와 장기적으로는 전문 인력들 그리고 현재 있는 인력들을 재교육하는 역할을 하게 됩니다.

Q. LAIDD에서 배운 내용들을 어떻게 실제 AI 신약개발에 응용하고 적용할 수 있나요?

온라인 교육은 이론 교육에 치우칠 수 밖에 없다는 한계점이 존재합니다. 하지만 새로운 모델을 개발하고 적용시키는 것은 현장에서 일어나는 것이기 때문에 LAIDD에서도 실습 교육들이 많이 보강이 되었고 내년엔 더 확장해서 온라인 교육 시간을 바탕으로 실습 단기 코스를 만드려고 합니다. 논문에 있는 것을 따라 만들어 보고 새로운 프로젝트를 만들어볼 수 있는 수준까지의 실습 교육 위주 강의를 목표하고 있습니다.  

인공지능 신약개발의 성공을 꿈꾸다.

지금까지 디지털 시대의 제약바이오 산업이란 주제로 김우연 센터장님과 인터뷰를 나눠봤습니다. 김우연 센터장님께서 인공지능신약개발지원센터의 앞으로의 가장 큰 역할은 제약바이오 산업의 디지털 생태계를 만드는 것이라고 강조하셨습니다.

저는 이번 김우연 센터장님과 인터뷰를 통해 김우연 센터장님의 AI 신약개발에 대한 큰 열정과 포부를 느낄 수 있었습니다. 저 또한 우리나라 제약바이오 산업의 큰 발전을 기대하고 공부하는 학생으로서 AI 신약개발이 잘 응용되고 적용되어 중요하고 성공적인 기술로 자리 잡길 희망하게 되었습니다. 또한 LAIDD라는 교육 프로그램이 AI + 신약 개발이라는 어려운 기술에 대해 더 쉽게 접하고 배울 수 있도록 하여 이 분야에 앞으로 더욱 많은 인재가 양성될 수 있길 기대합니다.

[출처] AI로 신약개발을? 김우연 AI신약개발지원센터장님을 만나다! 

[작성자] KPBMA 팜블리 4기 윤지현 기자