메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 K-MELLODDY 사업단장에 김화종 AI신약융합연구원장을 선임하고 4월부터 관련 사업을 본격 추진한다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)' 신임 사업단장에 김화종 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원장을 선임했다고 밝혔다.이에따라 한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성, 4월부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 본격 추진할 예정이다.한국제약바이오협회는 AI기반 신약개발의 중요성을 인지하고, 4년전 AI신약개발지원센터를 설립해 지속적으로 교육, 홍보사업 등을 진행해왔다.협회는 올해 들어 산업계의 AI신약개발을 가속화하기 위해 지난 1월 12일 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임한 바 있다.'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 인공지능 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 사전에 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업으로, 인공지능 신약개발의 새로운 돌파구로 주목받고 있다.노연홍 한국제약바이오협회장은 "다수의 기업, 기관이 보유한 실험 데이터를 안전하게 공유·활용하는 인공지능 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것"이라고 말했다.이어 "선진국과의 격차가 크지 않은 인공지능 기반 신약개발 분야에서 한국이 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 인공지능 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것"이라며 "협회는 이번 프로젝트가 가시적 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.김화종 원장은 "이번 사업으로 국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 전했다.한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 사업기간은 2024년부터 2028년까지 5년이며, 총사업비는 348억원이다. 사업단은 국내 제약바이오산업의 AI 활용 신약개발 생태계 활성화를 위한 연합학습 기반 신약개발 가속화 시스템 구축과 성공사례 조기 창출을 목적으로, ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용 및 품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등의 세부사업을 진행할 계획이다.

메디칼타임즈=허성규 기자대웅제약(대표 전승호·이창재)은 신약개발에 즉각 활용할 수 있는 주요 화합물 8억 종의 분자 모델을 전처리를 거쳐 자체 데이터베이스화하고, 이를 재료로 신약 후보물질을 발굴해내는(Drug Discovery) 독자적 'AI 신약개발 시스템'까지 구축했다고 19일 밝혔다.이를 통해 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발(Drug Development) 전주기로 AI 활용을 확대할 계획이다.대웅제약 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 통해 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다.(사진제공: 대웅제약)대웅제약은 이 같은 DB와 신약개발 시스템을 결합해 비만과 당뇨, 항암제 분야에서 주목할 만한 연구 성과를 내고 있다고 설명했다.예컨대 비만과 당뇨질환 치료제 개발을 위해 자체 AI 시스템으로 두 가지 표적 단백질에 동시에 작용하는 '활성물질'을 발굴하고 최적화 단계에 돌입시키는데 단 두 달이 걸렸다. 대웅제약은 "연구원들이 1년 넘게 고민하던 난제를 AI를 통해 해결한 사례"라고 전했다.또한 AI 시스템을 활용해 암세포 억제 효능을 보이는 활성물질을 발굴하고, 최적화를 통해 특허까지 가능한 '선도물질'을 확보하는데 단 6개월이 걸렸는데, 기존 방식으로 진행했을 경우 최소 1~2년 소요될 프로젝트였다는 게 대웅제약의 입장이다.고비용, 저효율이라는 신약개발의 난제를 해결하고자 지난 2년간 'AI 신약개발 시스템' 구축에 몰입한 결과가 가시화되고 있는 것이다.이를 두고 박준석 신약Discovery센터장은 "신약 후보물질의 세계는 우주와 같은데 AI가 신약개발의 대항해 시대를 열었다고 해도 과언이 아니다"라며, "AI로 미지의 영역을 개척해나간다면 굉장히 많은 신약 후보물질과 우수한 신약을 더 빠르게 개발해 인류 건강에 지대한 공헌을 할 것이다"라고 평가했다.AI 신약개발을 위한 방대한 데이터베이스를 구축한 후 대웅제약은 신약 후보물질 탐색의 첫 단계에 적용할 수 있는 'AIVS'(AI based Virtual Screening) 툴을 개발했다. 이 툴은 AI가 표적 단백질 대상으로 '활성물질'을 발굴하는 시스템으로 3D 모델링을 기반으로 다양하게 탐색할 수 있고, 동일한 화학적 특성을 지니면서 특허가 가능한 새 활성물질을 생성형 AI로 빠르게 찾을 수 있다.이러한 데이터베이스와 툴을 기반으로 지난해 AI 신약개발 시스템 '데이지'(DAISY, Daewoong AI System)를 사내에 오픈했다. 이 시스템은 일종의 웹 기반 'AI 신약개발 포털'로서 대웅제약 연구원들은 데이지에 접속해 신규 화합물질을 발굴하고 약물성까지 빠르게 예측할 수 있다. 이른바 ADMET 연구까지 AI로 가능한 것이다.ADMET는 Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity의 앞 글자를 따온 것으로 화합물질의 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 등 약물성을 파악하는 연구 단계다. 신약개발 초기에서 매우 중요한 단계로 이 연구가 제대로 이뤄지지 않으면 임상에서 실패하기 십상이다.대웅제약 연구원들은 AI 신약후보 탐색 툴 'AIVS'를 사용하면서 불과 몇 달 만에 가시적인 성과들을 내고 있다. 비만과 당뇨, 항암제 분야의 성과 외에 단백질 분해제 개발에서도 의미 있는 성과를 도출하고 있고, 항체 설계와 안정성 평가를 동시에 진행해 연구자들의 시행착오를 획기적으로 줄이고 있다. AI를 활용한 후보물질 발굴과 설계를 통해 신약개발의 '시간'을 단축해가고 있는 것이다.박 센터장은 "인간을 대체하는 기술로 AI를 바라보면 오산이다. 미지의 영역을 개척하는 인간의 동반자와 같다"라며 "딥러닝 AI가 '데이터'를 쌓으며 학습하고 성장하듯이 연구자도 함께 '인사이트'를 높이며 함께 동반성장해 나갈 때 비로소 신약개발 성공에 한 걸음 다가설 수 있다"고 강조했다.

메디칼타임즈=허성규 기자목암생명과학연구소(소장 김선, 이하 목암연구소)와 이화여자대학교 약학대학이 13일 서울 서초동에 위치한 목암연구소에서  신약개발협약식을 체결했다.목암생명과학연구소(소장 김선, 이하 목암연구소)는 이화여자대학교와 ‘인공지능 알고리즘을 이용한 신약개발 협력 연구’를 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다.협약식은 13일 오후 서울 서초동에 위치한 목암연구소에서 김선 소장 및 신현진 부소장, 이화여자대학교 약학대학 최선 교수 등이 참석한 가운데 진행됐다.이번 협약을 통해 양측은 각자의 연구역량을 바탕으로 인공지능 기반의 신약개발 분야 협력을 강화해 학계와 산업계 간 협력의 모범 사례를 제시해 나갈 계획이다.목암연구소는 지난 2022년 인공지능 기반 신약개발 연구소로 탈바꿈한 뒤, mRNA 치료제 및 다양한 모달리티(Modality)의 신약개발 연구에 매진하고 있다.회사 측은 최선 교수팀이 표적단백질 3차원 구조 및 다이내믹스 등의 분야에서 뛰어난 연구성과를 인정받고 있는 만큼 양 기관 간 신약개발을 위한 인공지능 기술의 협력 시너지가 클 것으로 기대된다고 설명했다.목암연구소 김선 소장은 "이번 협약으로 신약개발을 위한 목암연구소의 인공지능 연구 저변을 더욱 확장시킬 것이며 실질적인 연구성과를 위해 최선 교수 연구팀과 끊임없이 소통해 나아갈 것"이라고 전했다.이화여자대학교 최선 교수는 "지난 연구성과를 바탕으로 신약개발과 관련 산업에 기여할 수 있도록 목암연구소와 함께 폭넓은 연구를 진행할 계획"이라고 말했다. 

메디칼타임즈=허성규 기자"K-멜로디 프로젝트를 시작으로 AI를 활용한 신약개발에 대한 더 공격적이고 능동적인 변화를 이끌겠습니다"최근 인공지능을 활용한 신약 개발이 전 세계적인 흐름이 되면서 국내외 제약·바이오업계도 이를 활용하기 위한 시도가 이어지고 있다.이에 맞춰 한국제약바이오협회도 최근 기존 AI신약개발지원센터를 확대, 개편하며 AI신약융합연구원이라는 별도의 조직을 마련한 상황.이에 AI신약융합연구원을 이끌며 국내 제약·바이오업계의 신약개발 지원에 나선 김화종 연구원장을 만나, 앞으로의 계획과 향후 방향성을 들어봤다.최근 확대 개편 된 AI신약융합연구원 김화종 연구원장은  K-멜로디 사업을 중점으로 업계의 변화에 능동적으로 대처해나가겠다는 포부를 밝혔다.우선 김화종 연구원장은 "기존 지원센터는 지원, 즉 다소 소극적인 수준이었다면 이제는 조금더 능동적이고 적극적인 활동을 하겠다는 포부라고 보면 된다"며 "과거 센터 설립 시점에 비해서 지금은 더 공격적인 변화가 필요한 시점이라는 점에서 연구원이 이 역할을 하겠다는 것"이라고 서두를 시작했다.이는 신약개발지원센터가 그동안 전문인력 양성과 오픈이노베이션을 지원하며, 국내 AI신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다면, 이제는 주도적인 변화를 이끌겠다는 입장이다.그동안 제약바이오협회는 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.그런만큼 김화종 신약융합연구원장은 곧 시작될 K-멜로디 프로젝트의 성공적인 수행과 함께 제약바이오업계의 전반적인 변화에 주도적인 참여를 진행하겠다는 것.김화종 연구원장은 "현재 K-멜로디 프로젝트가 가장 중요한 상황으로 금액은 348억원 규모지만 실제 파급효과는 훨씬 클 것으로 보고 있다"며 "현 시점에서는 시작이지만 연합 학습기반의 데이터 공유 플랫폼이 완성되면 제약업계 전반에 변화로 이어질 것"이라고 설명했다.과거 홈페이지의 경우에도 초창기 구축에 엄청난 비용이 들었지만 현 시점에서는 누구나 접근이 가능해진 것처럼 플랫폼 기술의 첫삽을 통해 향후 업계에 전반적인 영향을 미칠 것이라고 보고 있다.김화종 연구원장은 "없던 것을 시작한다는 관점에서 K-멜로디는 여러모로 상징성이 있는 사업이 될 것"이라며 "우선은 해당 사업자로 선정돼, 이를 성공적으로 수행하는 것이 융합연구원의 중요한 첫 프로젝트가 될 것이라 보고 있다"고 말했다.특히 현재 업계에서 각 제약사들과 AI솔루션 업체들간의 협업 등이 이뤄지고 있지만, 현 시점에서는 데이터플랫폼 사업 등을 통한 변화가 필요하다는 분석이다.실제로 최근 다양한 제약사들이 AI솔루션 기업들과의 협업을 늘리고 있지만, 각 제약사에 맞는 특징을 가진 업체와의 연결에는 한계가 있다는 지적이다.김화종 원장은 "현재 제약사들이 개별적으로 AI기업들과 협업을 하고 있는데, 현재는 제약사들이 가지고 있는 데이터와, 각 솔루션 업체들이 가진 장점에 100% 매치가 되지 않고 있는 상황"이라며 "이 부분은 써봐야 아는 것인데, 이를 확인할 수 있는 부분이 없는만큼 현 시점에서는 뚜렷한 성과를 내기 어려운 것이 사실"이라고 설명했다.이어 "각 제약사들이 보유한 데이터가 다른 만큼, 이에 대한 접근도 달라야 하는데, 현 시점에서는 이를 미리 알 수가 없기 때문에 한계가 있다"며 "결국 플랫폼이 만들어지면 이런 부분에서부터 변화가 있을 수 있다"고 언급했다.즉 현 시점에서는 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 탄탄하게 만들어 내는 것이 더욱 더 중요한 부분이라는 판단이다.아울러 김화종 연구원장은 "현재 AI에 대한 활용은 식약처 차원의 동물실험 대체법 등 다양한 부분이 논의 되고 있고 또 변화하고 있다"며 "특히 AI활용의 경우 통계적으로 검증이나 증명이 가능하다는 점에서 그 활용도는 더 높아질 수 밖에 없다"고 말했다.김 연구원장은 "임상설계를 최적화한다거나, 리얼월드 데이터의 활용, 비용 절감 등 다양한 부분에서 AI활용이 늘고 있다"며 "결국 AI의 경우 위험성이 높은 임상을 제외하면 그 앞과 뒤를 모두 도와줄 수 있다고 보면 된다"고 제시했다.마지막으로 김 연구원장은 또 "그동안 혁신적인 변화가 언제 어느 시점에 나올지 몰랐던 만큼 실제 성과가 언제 나올지는 알 수 없지만 현재 외국을 보면 엄청난 투자가 이뤄지고 있다"며 "그간의 역사를 보면 외국의 경우 몇 년 내에 성과가 나올 것이기에 투자를 하는 것이라고 볼 수 있다"고 설명했다.현재 외국에서 대규모의 투자가 이뤄지는 점을 고려하면, 생각보다 더 빠른 시점에 성과가 나올 수 있다는 판단인 것.그는 "지금처럼 해당 사업이 되느냐, 안되느냐에 대해 고민할 단계가 아니라 더 빠르게 투자하고 지름길을 찾아야 하는 상황"이라며 "일단 그 지름길 중 하나가 K-멜로디라고 생각하며 이를 포함해 다양한 부분에서 능동적인 변화를 준비해 나갈 것"이라고 강조했다.

메디칼타임즈=허성규 기자한국제약바이오협회는 지난달 31일 AI신약융합연구원의 개원식을 진행했다.한국제약바이오협회 AI신약융합연구원이 개원식과 AI 혁신 포럼을 잇따라 개최하며 공식 출범했다.한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 지난 1월 31일 AI신약융합연구원 개원식을 진행했다.현판식에는 협회 노연홍 회장, 윤웅섭 차기 이사장, 김화종 연구원장, 김우연 부원장, 한태동 AI신약개발전문위원회 위원장(동아ST 상무), 김이랑 AI신약개발협의회 회장(온코크로스 대표) 등이 참석했다. 이날 한국제약바이오협회는 개원식에 이어 ‘2024 제약바이오 AI 혁신 포럼’을 개최했다.포럼에서 김화종 원장은 AI신약융합연구원의 비전은 "디지털 융합연구를 공동으로 기획하고 수행하는 연구 허브"라고 밝히고 이를 위해 연구개발 허브, AI 교육 및 기술지원, 디지털 전환 지원, 정책연구 및 네트워킹 기능을 수행해나가겠다고 말했다.김우연 부원장은 AI 신약개발 인재양성교육 추진계획을 발표하고 "AI신약융합연구원을 설립 기반 교육혁신 2.0 수립을 통해 AI 혁신과 융합연구를 촉진할 실무형 고급인재를 양성하겠다"고 밝혔다.황재성 융합연구팀장은 "AI 신약개발 시장에 대한 제대로 된 조사보고서가 없고 해외 시장조사기관의 한국 시장 자료에는 오류가 많다"며 "AI 신약개발 성공사례까지 담아내는 ‘AI 신약개발 생태계 동향 보고서’를 정기 발간하겠다"고 말했다.포럼 2부에서는 한태동 위원장과 김이랑 회장을 공동 좌장으로 ‘제약기업과 AI기업 협력연구 활성화 방안’과 ‘AI 신약개발 가속화를 위한 정책제안 과제 발굴’을 주제로 한 토론회를 개최했다.이 토론에서 AI 신약개발 현장의 전문가들은 "제약기업이 신약개발 과정에서 겪는 진입장벽과 요구되는 AI 기술이 무엇인지 파악하고, 이 과제에 AI기업이 도전토록 하는 연구과제를 만들어야 한다"고 입을 모았다.또한 AI 신약개발 생태계 활성화를 위해 데이터 수집·관리 및 중개기관 설치와 데이터 표준화 작업이 필요하다는 의견이 제기됐다.노연홍 회장은 포럼 인사말을 통해 "AI융복합 시장에서 주도권을 잡기 위해서는 민관 역량 결집이 필요하다"며 "새로 설립한 AI신약융합연구원을 통해 제약바이오산업계에 AI 신약개발 생태계를 조성할 수 있도록 전문가들이 협력과 지원을 보내달라"고 당부했다.한편 이날 포럼에는 AI신약개발전문위원회 위원 20명, AI신약개발협의회 회원사 대표 16명이 참석했다.

메디칼타임즈=허성규 기자박재현 한미약품 대표(왼쪽)와 강재우 아이젠사이언스 대표가 22일 서울 송파구 한미약품 본사에서 ‘AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발’을 목적으로 한 업무협약을 체결한 뒤 기념촬영을 하고 있다.한미약품이 아이젠사이언스의 '인공지능(AI) 신약개발 플랫폼'을 활용해 항암 분야에서 신규 후보물질 발굴에 속도를 높인다.한미약품은 지난 22일 서울 송파구 본사에서 아이젠사이언스(AIGEN Sciences)와 'AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발'을 목적으로 한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다.이날 협약식은 한미약품 박재현 대표와 최인영 R&D 센터장, 아이젠사이언스 강재우 대표와 이광옥 부사장 등 양사 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.이번 협약은 첨단 AI 기술을 활용해 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 대폭 절감하고, 이를 통해 임상 단계에서 효율성과 성공률을 높이는 것을 목표로 한다.아이젠사이언스는 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴 및 제안하고, 한미약품은 신약개발 전문 기업으로서 축적한 R&D 역량을 토대로 해당 물질의 도입 여부를 평가할 계획이다.아이젠사이언스는 고려대학교 컴퓨터학과 DMIS 연구팀의 독자 기술력을 바탕으로 2021년 4월 설립된 바이오벤처 기업으로, 약물의 잠재적 표적 및 작용 기전을 도출할 수 있는 전사체(Transcriptome) 데이터 기반 AI 신약개발 플랫폼을 보유하고 있다.강재우 아이젠사이언스 대표는 "인공지능 국제대회에서 7번의 우승을 통해 검증된 AI 신약개발 플랫폼을 이용해 14개의 신약 파이프라인을 개발하고 있다"며 "아이젠의 AI 기술력이 항암 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 한미약품의 신약개발 경험과 노하우를 만나 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.박재현 한미약품 대표는 "한미약품은 신약개발의 효율성을 제고하기 위해 내·외부 유망 자원을 적극 활용하는 오픈이노베이션 전략을 추진해오고 있다"며 "우수한 AI 플랫폼을 보유한 아이젠사이언스와의 협약을 통해 한미의 주력 파이프라인인 항암 분야에서 탄탄한 미래가치를 더욱 빠르게 확보해 나갈 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다. 

메디칼타임즈=허성규 기자국내 제약업계에서 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심과 투자가 점차 확대되고 있다.AI(인공지능)에 대한 활용이 코로나19 이후 의료·제약분야에서 더욱 관심을 받으면서 이에 대한 업계의 준비 역시 확대되는 모습이다.실제로 AI를 활용한 신약개발에 대한 관심이 커지는 만큼 협회 차원의 변화는 물론, 정부 차원에서도 이에 대한 지원이 이어지고 있기 때문이다.16일 한국제약바이오협회는 기존에 운영하던 AI신약개발지원센터를 확대 개편해 AI신약융합연구원을 설립했다고 밝혔다.AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장에는 강원대 김화종 교수가, 부원장에는 카이스트 김우연 교수가 선임됐으며, 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성, 운영될 방침이다.이같은 제약협회의 변화는 AI활용에 대한 국내 제약업계의 관심이 더욱 커지고 있기 때문이다.제약바이오협회는 이미 2019년 AI신약개발지원센터를 설립한데 이어 222년 AI신약개발자문위원회, 2023년 AI신약개발전문위원회를 발족하는 등 AI 신약개발 혁신 생태계 조성을 위한 노력을 이어왔다.현재 국내 제약업계에서는 AI를 통한 후보물질 탐구 등의 신약개발에 대한 활용은 물론 임상시험에서의 접목 등이 이어지고 있다.이미 대웅제약을 비롯해 유한양행, GC녹십자, JW중외제약, 보령, 일동제약, HK이노엔 등 다양한 기업들이 이미 AI를 활용하기 위한 협약 및 투자 등을 진행해왔다.특히 지난해부터는 관련 기업들이 오픈이노베이션에 AI를 활용하는 방안에 대해 집중한다는 점을 밝히기도 했다.이같은 흐름은 현재까지 이어지는 상황으로 지난해 말에는 GC셀이 루닛과 AI를 활용해 신약 후보 물질 'AB-201'을 연구하기 위한 계약을 체결하고, 후향적 연구를 진행하기로 했다.지난 JP모건 헬스케어 컨퍼런스에서 동아에스티는 조합화학, 합성생물학 기술에 인공지능과 머신러닝 기술을 접목하여 xRNA를 개발하는 이스라엘 일레븐 테라퓨틱스와 협력해 섬유증 질환을 타겟으로 RNA 치료제 발굴을 위한 공동연구를 진행키로 했고, 셀트리온 역시 향후 전략으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발에도 나서겠다고 밝히기도 했다.한편 이처럼 AI에 대한 관심도가 늘어나는 만큼 정부 역시 이에 대한 투자를 이어가고 있다.우선 정부의 R&D사업으로 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 AI기반 신약개발 플랫폼 사업인 K-멜로디 프로젝트 등도 진행 중이다.이는 오는 4월 시행 예정인 국내 제약사들이 참여한 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’로 AI와 빅데이터 신약개발 생태계를 조성하기 위해 마련된 사업이다.또한 식약처에서는 지난해 출범한 의약품심사소통단에 AI, 머신러닝, 딥러닝 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술 도입으로 의료제품 개발의 패러다임이 전환됨에 따라 기술력이 확보된 의료제품 개발을 지원하고, 효율적인 규제과학 결과를 도출하기 위해 올해 '인공지능(AI) 활용 신약개발 지원' 소분과를 신설키로 했다.해당 소분과에서는 △AI 활용 개발단계별 분야 및 규제 가능 범위 검토·제안을 위한 비전 보고서(Discussion paper) 마련, △디지털 바이오마커를 이용한 평가변수 검토 및 질환별 임상시험 고려사항 마련 등을 추진할 예정이다.이처럼 제약업계는 물론 정부기관 등에서도 AI에 대한 관심이 높아지는 만큼 실제 제약사들의 성과에 관심이 주목되는 상황이다.이와 관련해 제약업계 관계자는 "이미 많은 기업들이 투자나 개발을 진행 중이지만 아직 본격적인 성과가 나오기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다"면서도 "다만 신약개발에 AI를 활용할 경우 시간은 물론 비용이 절감되는 효과가 있는 만큼 업계 차원의 관심은 더욱 더 커질 것"이라고 전했다.

메디칼타임즈=허성규 기자김화종 AI신약융합연구원장한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 지난 12일 AI신약융합연구원(CAIID, Convergence AI Institute for Drug Discovery)을 설립했다고 16일 밝혔다.협회는 제약바이오 초격차 기술 확보 선도자(first mover) 역할을 할 융합연구기관이 필요하다는 인식과 산업계 요구를 바탕으로 종전 AI신약개발지원센터를 확대·개편, AI신약융합연구원(이하 연구원)으로 격상시켰다고 설명했다.연구원은 AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력 제고를 목적으로 설립됐으며 AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업, 전문인력 양성 교육 홍보 사업, AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 전개할 계획이다.초대 원장은 김화종 강원대 교수가 임명됐으며 부원장은 그동안 AI신약개발지원센터장 역할을 수행한 김우연 카이스트 교수가 맡는다. 조직은 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성했다.노연홍 회장은 "AI 기술이 신약개발의 패러다임을 빠르게 바꾸고 있다"며 "제약바이오협회는 AI신약융합연구원이 AI 기술과 바이오 기술 융합을  통해 혁신신약 개발을 앞당기는 대표적 연구기관이 되도록 모든 지원을 다할 것"이라고 말했다.신약개발 전문가로 구성된 협회 AI신약개발전문위원회와 자문위원회 역시 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행, 제약기업 AI 기술 서비스 제고, AI  신약개발 혁신 생태계 조성을 위해 AI신약개발지원센터의 확대 개편 필요성을 역설해왔다.제약바이오협회는 2019년 설립한 AI신약개발지원센터를 통해 AI신약개발 전문인력 양성, AI 신약개발 오픈이노베이션, AI 파마 코리아 컨퍼런스, AI 신약개발 경진대회 등을 통해 AI 신약개발 생태계 활성화에 기여해 왔다.

메디칼타임즈=문성호 기자삼진제약은 인세리브로, 서울아산병원, 트라이얼인포매틱스와 협업을 통해 인공지능 플랫폼을 개발하고 이를 활용한 면역항암제 후보물질 발굴에 나서게 된다.삼진제약은 인공지능 신약개발 기업 '인세리브로'와 공동개발 중에 있는 '혁신 면역항암제' 과제가 과학기술정보통신부에서 지원하는 '인공지능 활용 혁신신약 발굴사업'에 선정됐다고 30일 밝혔다. 이번 연구과제 전체 규모는 4년간 총 73억원(정부출연금 57억원)이다.삼진제약은 향후 인세리브로, 서울아산병원, '트라이얼인포매틱스(임상 영상 플랫폼 제공 IT기업)'와의 협업을 통해 신약개발 전 주기에 사용하게 될 고도화 된 인공지능 플랫폼을 개발하고 이를 활용한 임상 진입 면역항암제 후보물질 발굴에 나서게 된다.삼진제약 이수민 연구센터장(총괄연구책임자)은 "국내 AI신약개발의 경우 글로벌 대비 규모나 다양성 등의 측면에서 열세이고 연구의 대부분도 초기단계인 타겟 및 후보물질 도출에 치중돼 있다"며 "본 사업을 통해 국내를 넘어 글로벌과 경쟁 할 수 있는 전주기 신약개발 플랫폼 기틀을 마련할 것"이라고 강조했다.이어 "기존 치료제의 한계를 극복 할 수 있는 First-in-class 면역항암제 후보물질을 발굴할 것"이라며 "이를 통해 국가 제약산업의 경쟁력 확보와 글로벌 신약개발에 기여할 수 있을 것"이라고 전했다. 

메디칼타임즈=문성호 기자제약바이오산업의 연구개발(R&D) 부문에서 인공지능(AI)을 통한 디지털전환을 촉진하고 데이터 활용 생태계를 활성화하기 위해 산업계 전문가들이 한 자리에 모였다.지난 2월 28일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 제약바이오협회 'AI신약개발전문위원회'가 열리고 있다.한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 19개 제약바이오기업 전문가로 구성된 'AI신약개발전문위원회'를 발족, 지난달 28일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 첫 회의를 개최했다고 2일 밝혔다.AI신약개발전문위원회는 분기별 정례회의를 통해 R&D 현안 논의, AI신약개발 분야의 이슈와 트렌드 공유, 현장형 전문인력 양성, 빅데이터 활용 대정부 정책과제 발굴 등의 업무를 수행할 예정이다.이날 위원회는 AI신약개발 경진대회, AI신약개발 생태계 활성화 워크숍 등 2023년도 AI신약개발지원센터 사업 추진안에 대한 실행방안을 논의했다. 한태동 AI신약개발전문위 위원장특히 민감한 보건의료데이터 등의 유출 걱정 없이 다른 기관이 보유한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 '한국형 AI 신약개발 연구협력모델 구축사업'의 필요성에 공감하고 적극 동참키로 했다. 아울러 동아ST 한태동 상무를 초대 위원장으로 선임했다.한태동 위원장은 "AI신약개발 경쟁력 제고에 꼭 필요한 산-학-연 협력은 정부의 강력한 리더십을 바탕으로 산업계와 대학, 그리고 공공기관의 긴밀한 협력연구체계 구축을 통해 실현할 수 있다"며 "기업과 기업, 기업과 대학, 기업과 공공기관 간의 데이터 연계 협업체계가 구축되면 저비용 고효율의 신약개발 R&D 투자가 가능할 것으로 기대한다"고 밝혔다.한편, 위원회는 ▲대봉엘에스(박은주 연구소장) ▲대원제약(길선희 이사) ▲대웅제약(박준석 센터장) ▲동아ST(한태동 상무) ▲동화약품(황연하 연구소장) ▲보령제약(권석영 상무) ▲삼진제약(이수민 센터장) ▲신풍제약(주청 연구본부장) ▲SK케미칼(유헌승 센터장) ▲HK이노엔(김봉태 연구소장) ▲LG화학(곽영신 수석위원) ▲유한양행(김태균 이사) ▲일동제약(윤홍철 상무) ▲일양약품(신재수 상무) ▲JW중외제약(강진석 센터장) ▲한독(문병곤 연구소장) ▲한미약품(최창주 이사) ▲현대약품(김성헌 연구소장) ▲휴온스(음현애 이사)로 구성했다.

메디칼타임즈=문성호 기자한국제약바이오협회는 이현우 글로벌본부장, 정광희 보험정책실장, 김치민 교육연구센터 연구팀장, 홍승환 인공지능(AI)신약개발지원센터 책임연구원 등을 최근 연이어 채용했다고 3일 밝혔다.서울 서초구 방배동 제약바이오협회 전경.우선 글로벌본부를 총괄하게 된 이현우 본부장은 외무고시(30회) 출신으로 25년 가까이 공직에 몸담았던 외교 전문가이다. 기획재정부 개발협력과장·외교부 기후변화과장·중국 청두총영사관을 거쳐 주보스턴총영사관 부총영사로 재직하다 협회에 합류했다. 이 본부장은 특히 세계 최대의 바이오클러스터인 미국 보스턴에서 부총영사를 역임할 당시 외교 네트워크를 기반으로 K-바이오에 대한 현지전문가들의 인식을 개선하고 우리 기업들이 미국 시장에 진출하는데 큰 도움을 준바 있다. 제약협회는 또 기존 보험유통팀을 보험정책실로 격상하고, 신임 보험정책실장에 약가 관련 전문가인 정광희 전 한국앨러간 상무를 영입했다. 정 실장은 2002년 하나제약에 입사한 이래 20년이상 3개 제약바이오 기업에서 약가, 인·허가, 대외협력 등의 직무를 맡아 전문가로서의 역량을 발휘해온바 있다. 정 실장의 합류로 국내외 환경 변화에 따른 정부 보험관련 정책 수립과 집행에 유기적으로 대응하고 국내개발 신약 등의 적절한 가치 인정을 통한 산업 발전을 견인하는데 큰 힘이 될 전망이다.이와 함께 부회장 직속으로 신설된 교육연구센터 연구팀장으로 김치민 박사를 영입했다. 김치민 팀장은 그간 한국생명공학연구원 국가생명연구자원정보센터에서 정책기획 담당 연구원으로 재직하는 등 과학기술 정책 연구, 기업 R&D 지원 및 특허 지원, 규제개선 부문에서 역량을 발휘해왔다. 연구팀에서는 정책 과제 발굴 및 연구 수행, 국내외 규제 조사 및 과제 도출, 연구 과제 관리 및 행정 업무, 국내외 시장 및 동향 분석 등을 담당한다.아울러 제약협회는 AI신약개발지원센터의 역량 강화를 위해 홍승환 박사를 책임연구원으로 영입했다. 홍승환 책임연구원은 KAIST(한국과학기술원) 등에서 연구원으로 재직하며 컴퓨터 기반 신약개발 연구와 인연을 맺은 뒤 2곳의 인공지능 활용 신약개발 회사에서 현장 경험을 쌓았다. 제약협회 관계자는 "글로벌·약가·연구·AI 등 핵심 부문의 연이은 간부급 인재 영입은 조직 역량 강화를 통해 성공적인 결과를 도출해 보답하겠다는 의지를 담은 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=문성호 기자"데이터 중심병원 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 마련해야 할 때다."인공지능(AI)을 활용한 신약개발에 나선 제약‧바이오기업이 늘어나고 있는 가운데 의료기관과의 협의를 늘리기 위한 제도적 지원이 필요하다는 의견이 제시됐다.한국제약바이오협회 김우연 AI신약개발지원센터장은 올해 초 부임해 국내 제약바이오 기업들의 AI활용 신약개발을 측면에서 지원하는 역할을 맡고 있다.한국제약바이오협회 김우연 AI신약개발지원센터장(사진)은 30일 온라인을 통해 가진 기자간담회에서 제약사와 의료기관 협업 강화를 위한 정부 제도적 지원 필요성을 강조했다. 최근 국내 제약사를 중심으로 AI를 신약 개발에 접목하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 최근 JW중외제약은 지난 24일 온코크로스와 AI 기반 신약 공동 연구계약을 체결했다. JW중외제약이 신약 후보물질을 개발하면, 온코크로스가 AI로 이 물질이 어떤 질병에 약효를 내는지 찾기로 했다. 이와 유사하게 동아에스티, 동화약품 등 다른 국내사들도 AI 기업과 협업해 신약 후보물질 창출에 나선 상황. 실제로 제약바이오협회에 따르면, 국내 신약개발 AI 스타트업은 현재 38개로 지난해 상반기에는 14개 신약개발 AI 스타트업에 1700억원의 투자가 이뤄졌다. 정부도 'AI 활용 혁신신약 발굴' 등 27개 사업을 통해 제약바이오산업의 AI 활용을 적극 지원하고 있다.이 가운데 김우연 센터장은 기업들이 빠르게 성과를 창출하기 위해선 일선 의료기관과의 협업이 중요하다고 진단했다.기본적으로 AI를 신약개발에 접목하기 위해선 임상현장의 데이터가 필수적이기 때문이다.AI기술은 신약개발 전 단계에 활용돼 신약개발주기를 15년에서 7년으로 단축시킬 것으로 추정되지만 이에 대한 필수조건이 의료기관 협업이라는 것이다.김우연 센터장은 "AI 신약개발 가속화 측면에서 인력과 기술 못지않게 중요한 것이 데이터다. AI 솔루션의 성능 향상과 정확도 제고에 결정적 영향을 미치기 때문"이라며 "AI 신약개발은 화합물, 오믹스, 문헌정보, 임상정보, 의료정보 등 다양한 데이터 소스를 필요로 한다"고 설명했다.그는 "하지만 AI 솔루션에 필요한 대량의 학습데이터를 확보하는 일은 쉽지 않다"며 "국내 제약기업의 경우 자체 보유 데이터도 많지 않은 상황"이라고 한계를 지적했다.따라서 김우연 센터장은 AI기업과 제약사, 의료기관과 3자 협의가 중요하다고 강조했다. 폐쇄적인 형태로 현재 운영 중인 데이터 활용 체계를 정부가 나서 원활하게 운영될 수 있도록 제도적으로 정부가 지원해야 한다는 뜻이다.김우연 센터장은 "보건의료데이터는 민감성이 높고 개인정보, 기술유출 등의 이슈가 있어 공공기관, 의료기관, 제약기업 모두 각자의 데이터를 폐쇄적으로 활용하고 있다"며 "공공기관의 빅데이터, 데이터 중심병원의 의료데이터를 제약기업의 임상데이터와 연계해 활용할 수 있는 방안을 정부 차원에서 강구해야 할 때"라고 강조했다.이어 "화학연구원에서 운영하는 화합물은행은 신약개발연구 및 바이오연구의 출발점이 될 수 있는 신약소재화합물을 범국가적으로 수집·관리해 모든 연구자들이 공동으로 활용할 수 있도록 지원하고 있다"며 "이러한 프로젝트를 더 많이 늘여야 한다. 국가 차원의 컨소시엄이 구축된다면 AI 신약개발 사업은 분명 가속 폐달을 밟을 것"이라고 기대했다.

메디칼타임즈=황병우 기자"바이오 분야에서 고정관념이 있으면 새로운 것을 만들지 못한다고 생각한다. 그런 면에서 인공지능은 선입견이 없고 연구자의 기존 생각을 깰 수 있을 것으로 전망한다."의료산업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)의 중요성과 활용도가 증가하면서 신약개발분야도 AI를 이용한 시도가 점차 늘어나고 있다.본격적으로 AI임상이 대두된 10년 전과 비교해 기술이 발전하면서 고효율, 저비용이라는 강점이 각광받는 모습. 또 기존 제약사와 AI신약 개발 전문회사와의 협업은 물론 자체 신약 개발에도 이용되고 있다.지난 2016년 창업한 에이조스바이오 역시 독자적인 인공지능 플랫폼 기반 모델을 개발하고 신약 후보물질 발굴하는 등 실질적인 영역에서 적극적으로 활용하고 있다.(왼쪽부터) 맹재열 전무, 박정현 이사특히, 에이조스바이오 맹재열 전무와 연구를 담당하는 박정현 이사는 인공지능이 가진 편의와 효율뿐만 아니라 시각 측면에서도 활용가치가 높을 것으로 평가했다.에이조스바이오라는 사명은 '만능촉매, 만능 의약'이라는 뜻의 AZoth를 어원으로 삼고 있어 회사가 가진 AI 플랫폼에 가진 기대감을 이름에서부터 엿볼 수 있다.박 이사는 "기존의 연구에서 특정한 타깃을 찾고 싶은 경우 시퀀스 정보를 알고 있더라도 몇 십 만개가 되기 때문에 사실상 불가능한 부분"이라며 "인공지능이 없이 그냥 연구를 했다면 시도조차 못했거나 굉장히 긴 시간이 필요했을 것"이라고 설명했다.이 같이 현장에서 신약개발에 인공지능의 활용은 더는 미래가 아닌 현재 피부로 느끼고 있다는 의미.AI신약개발은 약 10년 전부터 시작돼 최근 투자금액의 급격한 상승세를 보이며 올해는 45억 달러(한화 약 5조3500억)에 이를 것으로 평가받고 있다.이같이 신약개발에서 AI의 활용은 최근 R&D비용 10억달러당 신약개발수가 2009년 0.9개에서 2019년 0.3개 수준으로 급격히 떨어졌다는 점과 FDA 승인 신약 1개당 개발비용인 평균 26억 달러가 들어가고 소요시간이 10년이 넘는다는 부분과 맞닿아있다.현재 에이조스바이오는 이미 개발한 인공지능 신약개발 플랫폼과 적용 전략을 통해 이미 여러 제약 회사와 협업하는 것은 물론 자체적인 탐색을 거친 후보물질을 통해 신약개발이라는 투트랙 전략을 구사하고 있다.맹 전무는 "질환을 일으키는 것으로 알려진 단백질은 5000~7000개 정도 되지만 약으로 개발할 수 있는 타깃은 약 500개 정도에 불과하다"며 "타깃을 발굴하기 위한 연구가 꾸준히 이뤄지고 있고 정보를 활용해 신규물질을 찾아낼 수 있다는 점에서 강점이 있다는 생각이다"고 밝혔다.맹 전무의 말처럼 신약 개발 초기인 탐색 단계에서 선도물질(신약 후보 물질)을 발굴의 경우 기존 방식으로는 수십 명이 수년간 분석해야 하지만 AI 플랫폼을 활용하면 이런 탐색 시간을 몇 달로 줄일 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.이런 점에서 에이조스바이오 역시 사업적인 부분에서 기회를 만들 수 있는 여지가 충분히 있다는 것.또 에이조스바이오는 단순히 인공지능 플랫폼을 이용해 선도물질 발굴을 돕는 것 외에도 자체적인 파이프라인을 확보해 전임상 및 임상시험을 진행 중에 있다.그 중 독자 개발한 인공지능 모델(AiCPP)과 그 모델을 활용해서 발굴한 세포 투과 펩타이드(Cell Penetrating Peptide, 이하 CPP)의 경우 세포 투과성이 우수하며 소포체(ER)에 선택적으로 전달하는 특성이 있는 것이 확인됐다.(왼쪽부터) 맹재열 전무, 박정현 이사이와 함께 T-세포 항원 펩타이드 및 siRNA의 안전한 약물 전달체로 사용할 수 있음을 실험으로 검증한 상태다.박 이사는 "CPP는 약물전달체로서 mRNA/siRNA 등 핵산전달체로 각광받고 있는 나노소자나 바이러스벡터에 비해 안전성, 보관 및 생산비용에서 장점이 있는 기술로 기대된다"고 밝혔다.다만, AI 기술이 가진 어려움도 존재한다. 연구단계에 활용되기 때문에 제도적으로 부딪히는 부분은 없지만 바이오 분야의 특성상 꾸준히 요구되는 검증에 대한 준비를 해야 하기 때문이다.맹 전무는 "한편으로는 바이오나 제약은 검증이 계속 요구 되는 만큼 AI이외에 내부적인 연구진과 협업으로 메우기 위한 노력도 병행되고 있다"며 "현재로서는 리서치를 기반으로한 기술적인 부분을 주고받으면서 수익을 창출 할 수 있는 부분에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.끝으로 박 이사는 AI플랫폼이 활성화 되면서 그동안 연구단계에서 가진 의구심을 걷을 수 있을 것으로 전망했다.박 이사는 "기존에는 AI에 대한 의구심이 있었고 직접 연구를 해서 결과물을 얻는 게 중요하다고 생각했지만 지금은 고정관념이었다고 생각한다"며 "사람은 경험을 기반으로한 선입견이 있는데 인공지능은 그런 시각이 없이 접근한다는 점에서 기존에 찾지 못한 기회를 볼 수 있을 것으로 본다"고 말했다.그는 이어 "결국 인공지능이 연구자가 가진 고정과념을 깰 수 있는 기회를 잡는 것이 중요할 것으로 본다"며 "앞으로 이러한 부분에서 활용 가치가 올라갈 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=황병우 기자 의료산업 전반에 걸쳐 AI의 중요성과 활용도가 증가하면서 신약개발분야도 AI를 이용한 시도가 점차 늘어나고 있다. 본격적으로 AI임상이 대두된 10년 전과 비교해 기술이 발전하면서 고효율, 저비용이라는 강점이 각광받는 모습. 특히, 기존 제약사와 AI신약 개발 전문회사와의 협업이 늘어나면서 국내 제약사들도 글로벌 제약사로 발돋움 할 수 있는 기회가 될 수 있다는 게 전문가의 평가다. 기사의 이해를 돕기 위한 사진으로 기사내용과 직접적인 관련은 없습니다. 한국바이오협회는 23일 바이오플러스 인터펙스페어에서 'AI 및 빅데이터: 바이오 헬스케어 혁신의 새로운 세계'을 주제로 AI임상과 빅데이터를 통한 헬스케어 변화에 대해 논의했다. 먼저 'AI 시대의 신약개발 전략'을 주제로 발표한 에일론 김제학 대표는 AI신약개발이 더는 미래가 아닌 현재 활용단계에 도달해 있다는 점을 강조했다. 김 대표에 따르면 AI신약개발은 약 10년전부터 시작돼 최근 투자금액의 급격한 상승세를 보이며 올해는 45억달러(한화 약 5조3500억)에 이를 것으로 평가받고 있다. 이같이 신약개발에서 AI의 활용은 최근 R&D비용 10억달러당 신약개발수가 2009년 0.9개에서 2019년 0.3개 수준으로 급격히 떨어졌다는 점과 FDA 승인 신약 1개당 개발비용인 평균 26억 달러가 들어가고 소요시간이 10년이 넘는다는 부분과 맞닿아있다. 이에 대해 김 대표는 "임상시험의 성공률은 12%에 불과한 실정으로 인공지능 기술을 활용한 신약 개발이 이러한 문제를 해결하는 길이라고 생각한다"고 밝혔다. 실제 영국 AI 신약 개발사인 엑스사이언티아(Exscientia)는 정신병 치료제 후보물질을 선정해 지난해 1월 IND를 실시했으며, 구글의 딥마인드는 올해 2월 단백질 3차원 구조를 예측하는 AlphaFold를 공개하는 등 AI 신약개발 기술이 지속적인 발전을 보이고 있는 상황이다. 김제학 대표는 AI신약개발이 중점적으로 활용되더라도 전통적인 실험실 임상의 역할이 병행되는 투트랙 전략이 가장 효율이 좋을 것으로 전망했다. 다만, 김 대표는 현 시점에서는 AI기술만을 이용한 신약개발보다 기존의 실험실(Wet lab)이 융합하는 투트랙 방식이 효율적이라고 언급했다. 그는 "AI와 실험실 투트랙 방식이 물질합성 개수를 3분의1로 줄이고 속도를 3배 정도 증가시키는 것으로 보고 있다"며 "하지만 AI활용이 시험결과의 표준화와 모델해석 등에 대한 어려움도 존재한다"고 설명했다. 결국 AI신약개발이 가진 어려움에 대한 해결방안으로 전통적인 방식을 부분적인 활용이 필요하다는 것. 그럼에도 불구하고 김 대표는 AI신약개발 전문회사와 기존 제약사 간 파트너십 그리고 IT회사와으 파트너십이 매년 급속도로 늘어나는 것을 비춰봤을 때 향후 5년 애 AI신약개발분야에서 비약적인 상승이 있을 것으로 예상했다. 김 대표는 "AI신약 개발은 글로벌 파마도 데이터베이스를 구축 중이고 신약개발 전 과정에 활용 가능성이 무한하게 열려있다"며 "국내 제약사도 AI신약개발로 얼마든지 글로벌 파마로 성장할 수 있을 것으로 본다"고 강조했다. 이해성 상무 발표 내용 일부 발췌. "신약개발 외 AI 활용↑…약물감시부터 원격의료까지" 한편, AI기술이 활용되고 있는 또 다른 영역은 치료에 기반한 헬스케어 시장으로 코로나 대유행을 기점으로 원격의료와 모바일 웰니스(Wellness)등 새로운 혁신 서비스가 등장하고 있는 추세다. 특히, P4의료로 대변되는 ▲예방의료(Preventiver) ▲예측의료(Predictive) ▲맞춤의료(Personalized) ▲참여의료(Participatory) 등을 중심으로 임상연구 결과에서 도출된 과학적 근가 바탕의 사례인 데이터를 중심으로 한 방향으로 의료가 발전될 것으로 전망되고 있다. KT 디지털&바이오헬스PTF 이해성 상무는 "1인 일생 중 발생하는 헬스데이터와 ICT기술 그리고 보험데이터가 모일시 환자와 의료진에게도 유의미한 서비스를 창출할 것"이라며 "디지털치료제, 의료인공지능, 디지털수술 등 개인의료로 시장이 촉발될 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 이 상무에 따르면 현재까지 디지털치료의 영역은 북미, 유럽 등 의료 선진국가 중심으로 성장 중으로 연 26%의 고속장세를 보이고 있다. 이와 함께 원격진료의 경우 2027년까지 5595억달러의 시장이 될 것으로 전망되는 등 전반적으로 AI 관련 시장이 가파르게 성장하고 있는 셈이다. 또한 이 상무는 국내도 제한적이지만 규제샌드박스를 통해서 한시적으로 허용된 원격의료와 모니터링 부분은 지속적으로 확장할 것으로 통신업계나 디지털 업계는 판단하고 있다고 언급했다. 이해성 상무는 AI신약개발과 함께 활용가능한 영역으로 약물감시분야를 언급했다.(이해성 상무 발표 일부발최) 특히, 이 상무는 AI신약개발과 함께 활용가능한 영역으로 언급한 것은 약물감시분야다. 이 상무는 "현재 약물감시 시장은 약 149.6억달러 정도로 예상이 되고 있고 리얼월드데이터를 활용한 성장이 기대된다"며 "AI 빅데이터 등의 발전으로 약물 내 이상사례나 심각한 부작용을 실시간으로 확보해 의료진의 빠른대응이나 이후 평가가지 영역이 넓어질 것"이라고 말했다. 그는 "디지털 혁신의 목적은 헬스케어 영역에서 균등하게 일정 수준의 선진의료서비스 제공을 목표로 준비하는 것이다"면서 "빠른 진단과 개인 맞춤형 정밀 치료를 실현할 수 있다면 정부재정을 포함한 여러 측면에서도 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=문성호 기자 LAIDD 교육 플랫폼 홈페이지 모습이다. (자료제공 : 제약바이오협회) 인공지능(AI)과 제약바이오 분야 융합인재 양성을 목표로 하는 온라인 교육 플랫폼이 개발됐다. 한국제약바이오협회인공지능신약개발지원센터는 AI 신약개발 온라인 교육 플랫폼인 'LAIDD'(Lectures on AI-driven Drug Discovery)를 개설, 운영한다고 14일 밝혔다. LAIDD는 AI 기술과 화학정보학(Chemoinformatics), 생물정보학(Bioinformatics), 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득하고 정보를 교류하는 전문 플랫폼이다. 한국보건산업진흥원과 보건복지부가 최근 국내 제약바이오산업 신약개발 효율성 제고의 일환으로 한국제약바이오협회를 '2021 AI 활용 신약개발 교육 및 홍보사업' 주관기관으로 선정, 지원함에 따라 AI신약개발지원센터를 통해 LAIDD 플랫폼이 구축됐다. LAIDD는 온라인 기반이어서 수강생들은 언제 어디서나 필요한 교육 콘텐츠를 자유롭게 접할 수 있다. 교육은 기초·중급·고급 등 과정별로 수준에 맞게 선택이 가능하다. 이달 현재 ▲화학정보학 개론(김동섭 KAIST 교수) ▲신약개발을 위한 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측(석차옥 서울대학교 교수) ▲차세대서열데이터 분석(남진우 한양대학교 교수) ▲빅데이터 속 정밀종양학(김태민 가톨릭대학교 교수) ▲딥러닝 기반 분자생성(이일구 팜캐드 박사) 등 150시간의 강의가 마련됐다. 교육대상은 기업연구원, AI 및 바이오분야 재직자, 대학생, 취업준비생(일반인) 등 누구나 가능하며 LAIDD 홈페이지에서 회원가입 후 수강신청을 하면된다. 각 강좌별로 80% 이상 수강한 수강생에게는 한국제약바이오협회 명의의 이수증을 발급한다. 김화종 AI신약개발지원센터 센터장은 "LAIDD 플랫폼은 강의 외에도 사용자 커뮤니티, 질의응답 게시판 등을 통해 소통의 장으로도 기능하고 있다"며 "IT·제약바이오 부문 융합인재 양성을 위한 교육 시스템이 국내 AI신약개발 분야 관계자들의 활발한 소통과 생태계 조성에 도움이 될 수 있기를 기대한다"고 말했다.