[녹색경제신문 = 조창우 기자] 올해로 80주년을 맞은 한국제약바이오협회 주최의 AI PHARMA 컨퍼런스서 AI가 접목된 제약산업의 현 상황과 미래 청사진이 논의됐다.

한국제약바이오협회는 서울 코엑스에서 25일 협회 창립 80주년을 기념하며, ‘AI PHARMA KOREA’ 컨퍼런스를 개최했다. 컨퍼런스에 앞서 노연홍 협회장은 “AI 혁신기술이 접목돼 제약산업의 미래를 향한 시점에서 이번 컨퍼런스를 개최하게 돼 뜻깊다”며, “이 자리가 단순한 학술교류의 장이 아닌, 가치창출과 미래를 모색하는 자리가 됐으면 좋겠다”고 말했다.

첫 세션의 첫번째 특별강연 연사로 조셉 브라운 토론토대학교 박사가 나섰다. 조셉 박사는 토론토대 연구연구소 MedChem SDL을 소개하며, “신약 후보물질 탐색부터 개발까지 가속화하는 데 초점을 맞추고 있다”고 말했다. 이어 조셉 박사는 “생성형 AI는 신약개발을 위한 화학물질을 결합하는 데 기여한다”고 말했다. 그는 프로그램 개발 시의 널리 쓰이는 ‘Dev-Ops(개발-작동)’주기와 비슷한, AI활용 신약개발 DMTA모델도 소개했는데, 신약 구상, 합성, 시험, 분석에 이르기까지의 사이클을 이른다. 이어진 Q&A서 그는 “틀에 박힌 행동대신, 보다 더 창의적인 역할이 연구자에게 요구된다”고 말했다.

두번째 특별강연은 팀 월버그 CAS CPO가 진행했다. CAS는 과학, 기술 등의 솔루션을 제공하는 기업이다. 팀 CPO는 “AI는 어디나 있지만, 기업에서 수익 가속화로 이어지지 못하는 경우가 95%에 달한다”고 말문을 열었다. 이어 “제약산업 전반에서 AI에 대한 신뢰가 크지 않은 것 같다”며, “AI주도의 신약개발은 더 빠른 진행에 초점을 둘 필요가 있다”고 덧붙였다.

오후에는 박용민 LG AI 연구원이 첫 세션을 맡았다. 박 연구원은 “신약개발에서 데이터 분류가 가장 많은 시간이 소요된다”며, LG의 AI모델인 ‘EXAONE’을 소개했다. 해당 기술은 수많은 데이터를 통해 바이오마커 분석(진단) 및 신약물질의 합성 가능성 및 치료가능성에 기여할 수 있음을 시사했다.

이어 남호정 광주과학기술원 교수의 연구 성과 및 현황이 공유됐다. 남 교수는 ‘합성신약(small molecule drug)’과 ‘펩타이드 약물(peptide-based)’ 수준을 나누어 연구 성과를 발표했다. 남교수는 “단일 타겟에서 여러 적응증 확대에 대한 연구를 진행하고 있다”고 말했다.

두번째 세션에서 윤태영 서울대학교 교수는 서울대학교 신약 AI 플랫폼인 ‘SPID’를 소개했다. “해당 기술로 항체의 서열을 탐색해 짧은 시간에 많은 양의 항체를 생산하고 있다”며, “정말 많은 데이터를 통해 해당 기술을 학습시키고 있다”고 말했다.

이어진 신현진 GC녹십자 산하 목암생명과학연구소 소장은 ‘신약개발의 AI활용 현실과 미래’의 주제로 강연을 진행했다. 글로벌 제약사에서 약 10년간 근무경험이 있는 신 박사는 “신약개발은 너무나 어렵다”고 말문을 열었다. 이어 “AI에 신약개발을 기대는 이유는 비용절감이 제일 큰 이유”라며, “시험 유효성을 평가하는 데 활용하면 큰 효과를 얻을 수 있을 것”이라고 말했다. 또한 “신약개발 단계서의 AI 활용은 잘 알려져 있지만, 임상단계에서 활용은 아직은 리스크가 큰 게 현실”이라고 말했다.