-과기부, 빅데이터 활용해 신약 후보물질 찾기로 -평균 5년 걸리던 후보물질 개발이 1년까지 단축

[헤럴드경제=손인규 기자]보통 5년이 필요하던 신약 후보물질 발굴 기간이 1년으로 단축될 것으로 보인다. 과학기술정보통신부는 정부출연연구기관(출연연)이 보유한 빅데이터를 활용해 신약 후보물질을 찾는데 걸리는 기간을 5분의 1로 줄이는 인공지능(AI) 개발을 추진한다고 5일 밝혔다.

과기정통부는 내년까지 20억원의 예산을 들여 ‘AI+빅데이터 활용 차세대 신약개발 플랫폼 구축’ 사업을 추진하기로 했다. 신약 개발은 ▷후보물질 발굴 ▷전임상시험(동물실험) ▷임상시험(1~3상) ▷시판(판매 허가) 등의 네 단계로 구분된다.

이 중 후보물질 발굴 및 전임상시험 단계에서는 실험 결과, 논문 자료 등의 연구 데이터가 주로 활용된다. 연구 데이터를 학습한 AI는 연구자에게 최적의 후보물질을 제시해 후보물질 탐색 비용을 줄일 수 있도록 돕는다. 또 실험 결과를 효과적으로 예측해 전임상시험 단계에서의 시행 착오를 줄이게 한다.

임상시험 및 시판 단계에서는 진료 정보, 건강보험 정보 등 의료 데이터가 활용된다. 의료 데이터를 학습한 AI는 최적의 환자군을 제시해 임상시험 기간을 단축시키고 시판 후 효능과 독성을 자동 추적해 부작용을 최소화하는데 기여하게 한다.

통상 하나의 신약을 개발하는데는 10~15년이란 긴 시간이 필요하다. 이 중 신약의 씨앗이 되는 후보물질을 발굴해내는 기간만 5년이란 기간이 필요하다. 정부는 신약의 첫 단추에 해당하는 후보물질 발굴 기간을 단축해 전체 신약개발에 들어가는 기간과 비용을 대폭 줄이겠다는 것이다.

과기정통부는 이달 중 사업공고를 내고 올 상반기 내 한국화학연구원을 중심으로 인공지능 전문기업ㆍ연구소, 신약개발 연구자가 참여하는 사업 컨소시엄이 구성된다. 컨소시엄에서는 화학연이 보유한 50만건의 빅데이터를 활용해 단기간 성과 창출이 가능한 후보물질을 발굴하는 프로젝트를 수행하게 된다. 이를 통해 구축된 AI 플랫폼을 내년부터 연구자와 기업이 자유롭게 사용할 수 있도록 공개하는 것이 목표다.

과기정통부는 “실험결과, 논문자료 등의 연구데이터를 학습한 인공지능은 최적의 후보물질을 제시해 평균 5년 정도 걸리는 후보물질 개발을 1년까지 단축할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 또 AI가 제약사 및 병원에서 활용될 수 있도록 지원하는 전문가로 구성된 컨설팅 그룹을 구성할 예정이다. 한편 과기정통부는 신약개발의 전 단계에서 AI와 빅데이터가 활용되도록 ‘국가 AI 활용 신약개발 전략’을 올해 상반기 중 마련해 4차산업혁명위원회 산하 헬스케어 특별위원회에서 발표할 계획도 밝혔다.