글로벌 빅파마들이 AI·빅데이터 기술을 활용한 신약개발에 나서고 있다. 국내제약사 역시 빅데이터 기술 도입을 시작했지만 일부 상위제약사에 그치는 실정이다. 이에 국내제약시장의 환경을 고려해 제약사와 AI업체를 연결할 기관이 필요하다는 주장이 제기된다.

최근 애임스바이오사이언스 AI신약개발팀 권진선 수석연구원은 서울대학교 호암교수회관에서 열린 글로벌 챌린지 신약개발 및 생산 간담회에서 ‘AI/빅데이터 활용 신약개발 지원 정책 제안’이라는 주제로 발표를 진행했다.

권 연구원은 “신약개발 패러다임이 고위험 고수익에서 고위험 저수익으로 가고 있다”며 “임상기간에 대한 연장이라던지 기간이 연장됨으로써 제품수명이 줄어드는 결과를 보여서 실질적으로 신약개발 비용은 증가하면서 수익은 낮은 것으로 변화되고 있는 상황”이라고 설명했다.

이어 “이런 배경에는 많은 이유들이 있지만 핵심적인 것은 글로벌 규제기관에서의 기준들이 엄격해졌기 때문”이라며 “이것을 해결하기 위해 여러 가지 기술을 접목하고 있는데 그중 하나가 AI 빅데이터를 활용해 신약개발을 하는 것이다”고 말했다.

권 연구원에 따르면 AI기술을 활용할 경우 신약개발 기간을 3분의 1정도 단축할 수 있으며 연구개발비용도 절반정도 줄일 수 있다는 분석이다. 이에 따라 신약개발 시장이 커지게 된다는 것.

그는 “이미 많은 글로벌 제약사들은 많은 신약개발단계를 함께 하고 있다”며 “암젠의 경우 신약개발의 여러 단계에서 AI사업과 같이 진행하고 있으며 화이자도 가지고 있는 프로젝트의 150개가 AI를 활용한 프로젝트로 알려져 있다. AI를 활용한 프로젝트가 기본적인 필수사업으로 인식되고 있는 상황”이라고 언급했다.

이어 “아스트라제네카, 화이자, 바이오엑셀, 로슈, 노바티스 등 150여 개 다국적 제약사들이 AI분야에 투자하고 있다”며 “글로벌 빅파마들은 자체적으로 가지고 있는 데이터가 많기 때문에 그것을 공유했을 때 효과는 굉장히 클 것”이라고 덧붙였다.

우리나라 역시 최근 AI기술을 도입하고 있다. 하지만 상위제약사에 한정돼있는 등 한계점이 존재한다는 지적이다. 

권 연구원은 “지난해부터 국내 제약사의 AI 기술 도입이 증가하고 있지만 일부 상위 제약사에 한정돼있다. 국내제약시장의 경우 약 90%가 제네릭으로 구성돼 있으며 제네릭 위주의 회사들이 AI기술 도입에 나서기는 부담될 수 밖에 없다”며 “자본이 없는 것과 동시에 AI스타트업에 대한 입증이 어려울 뿐만 아니라 컨택할 수 있는 방법을 모르기 때문이다. AI업체들이 해나갈 역할과 회사에 대한 검증을 해주는 등 중간역할을 할 기관들이 필요한 배경”이라고 말했다.

이어 “빅파마는 자체적으로 다수의 연구진들을 보유하고 있지만 우리나라의 경우는 그렇지 않다”며 “우리나라의 경우 여러 제약사에 있는 인력을 하나로 융합할 수 있는 기관들이 필요하며 빅데이터 활용을 위한 소통 채널 마련이 가장 중요할 것”이라고 강조했다.