"AI기술·수학적 해결능력 결합"..국가수리과학硏, 신약개발 성공 확률 높인다[미래산업 플러스]

산업수학 활용 신약후보 선도물질 생성 플랫폼 구축
"글로벌 제약사 등 연구 제안"..국제협동연구 진행

윤강준 수리연 박사가 인공지능을 활용한 신약 후보 선도물질 예측모델연구를 진행하고 있다. [국가수리과학연구소 제공]

디지털 전환 핵심 기술로 꼽히는 인공지능(AI) 기술은 최근 산업, 의료, 사회 등 각 분야에서 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 이 같은 AI 기술 발전의 근간에는 현상이나 문제를 수리과학적으로 분석하고 이를 통해 최적의 해답을 제시하는 ‘산업수학’이 자리잡고 있다.

산업수학이란 산업적, 사회적 문제를 수학으로 해석해 분석모델을 만들고 컴퓨터 시뮬레이션과 최적화 과정을 거쳐 문제해결 솔루션을 도출하는 것이다. 이론의 증명에 초점을 맞춘 순수수학이나 응용수학과 달리 현장에서 요구되는 기술 개발을 위해 수학적 이론과 방법론을 활용한다. 유럽, 호주, 일본 등 주요 선진국에서는 이미 1960년대부터 에너지, 바이오, 교통, 제조업 등 다양한 분야에서 기업의 문제해결 및 신제품 개발에 산업수학을 활용하고 있다.

국가수리과학연구소는 이 같은 산업수학을 활용해 신약개발의 비용과 시간을 낮출 수 있는 연구에 착수했다. 대형 신약 하나를 개발하기 위해서는 평균 10년 이상의 연구개발과 1조원 이상의 막대한 비용투자가 요구된다. 그럼에도 불구하고 성공확률은 매우 낮기 때문에 대표적인 고위험 고수익 분야로 꼽힌다.

AI를 신약개발에 활용하면 실패확률을 낮추고 방대한 데이터를 사전에 분석해 신약 후보물질을 효율적으로 발굴할 수 있다. 일본제약공업협회에 따르면 AI를 신약개발에 활용했을 때 기간은 10년에서 3년, 비용은 약 1조2000억원에서 6000억원으로 감소하는 효과를 거둘 것으로 전망된다. 글로벌 마켓 인사이트는 관련 시장이 연평균 40% 성장해 오는 2024년 40억 달러에 이를 것으로 예측했다.

신약개발의 경제적 효과를 살펴보면 2015년 삼성전자 영업이익률은 13%(26조원)인 반면, 미국 제약회사인 길리어드 사이언스는 무려 68.4%(26조원)의 영업이익률을 기록했다.

윤강준 수리연 선임연구원은 “신약개발 연구에 있어 인공지능은 전문가의 연구개발 프로세스를 최적화하고 개발을 가속화 시켜, 초기 약물 후보군 발견에 필요한 시간과 비용을 최소화할 것”이라면서 “우리나라는 신약개발에 후발주자이고, 규모도 상대적으로 작지만, 수리적 분석을 통한 인공지능의 활용은 이러한 상황을 획기적으로 바꾸고 세계 속에서 선도주자로도 부상할 수 있는 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

정부는 고위험·도전적인 연구 및 사회문제 해결형 R&D 지원 강화를 위해 인공지능을 통한 신약개발을 13대 혁신성장동력 기술의 하나로 선정한 바 있다.

신약개발을 위해 한 명의 연구자가 조사할 수 있는 자료는 연간 200~300건에 불과하지만 인공지능은 100만건 이상의 논문을 읽을 수 있고 동시에 400만명 이상의 임상데이터 분석이 가능하다.

수리연 신약개발연구팀에서는 2018년부터 인공지능을 활용한 신약 후보 선도물질 예측모델연구를 진행하고 있다. 연구팀은 수학적 문제해결 능력을 통해 신약 후보물질 예측모델을 개발하고, 민간연구소에서는 임상실험을 통해 검증과 피드백을 실행해 최적의 신약개발 기술을 확보 중이다.

현재 신약개발연구팀에서는 화학합성물의 활성도 예측모델을 기반으로 신약 후보 선도물질을 생성하는 플랫폼을 구축하고 있다. 이 같은 연구개발의 성과로 지난해 신약 후보 선도물질 예측에 필수적인 단백질과 화학합성물과의 활성도를 예측하는 모델을 개발했다. 이 모델은 현존하는 AI 모델들 중에서 수준 높은 예측성능을 갖춘 것으로 평가된다.

윤강준 선임연구원은 “이 모델은 발표와 동시에 학계에 많은 관심을 받았으며, 특히 세계적인 제약회사인 노바티스, 인텔레전스, 텐센트 등 세계적 제약사와 구글 등에서 활성도 예측모델에 대한 공동연구의 제안을 받았다”며 “다양한 활성도 예측모델들의 성능을 분석하는 국제협동연구를 진행하고 있다”고 말했다. 구본혁 기자

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