2024.11.22 금요일
검색
'AI신약' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
![[현장] AI로 여는 제약바이오의 미래...신약 개발의 새로운 물결](https://image.ajunews.com//content/image/2024/09/26/20240926160359421800.jpg)
AI로 여는 제약바이오의 미래...'신약 개발의 새로운 물결' [이코노믹데일리] 구글과 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들도 AI 신약개발에 뛰어들고 있는 가운데 정부도 바이오헬스산업을 차세대 주력산업으로 지정하며 집중 투자를 계획하고 있다. 이에따라 제약바이오 산업의 성장과 AI 기술 결합을 위한 정책적 방향과 과제를 모색하는 논의가 진행됐다. 한국제약바이오협회는 26일 오전 국회의원회관 제8간담회실에서 정부와 산학연 전문가들이 모인 ‘제약바이오산업의 AI 대전환’ 토론회를 개최했다. 이번 토론회는 최수진 국민의힘 의원을 비롯해 노연홍 한국제약바이오협회 회장, 김건·최보윤 국민의힘 의원, 박충권 연구책임의원 등이 참석했다. 첫 번째 발제를 맡은 강재우 아이젠사이언스 대표는 'LLM 시대의 제약바이오산업 혁신 방안'이라는 주제로 발표를 시작했다. 강 대표는 Eroom’s Law 그래프를 통해 반도체 산업과 제약산업을 비교하며 “반도체 산업은 기하급수적으로 증가했지만 제약산업은 반대로 생산성이 급격히 감소했다”면서 “이러한 상황이 지속된다면 제약산업은 레드오션에 직면할 것”이라고 경고했다. 강 대표는 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)을 도입한 4세대 AI를 활용해 신약 개발에 가속화를 주장했다. 그는 AI 발전과 역사를 1세대와 2세대, 3세대로 나누고 2023년부터는 4세대 AI로 진입해야 한다고 강조했다. 그는 여기에 덧붙여 2023년부터 4세대 AI로 진입해야 한다고 제시했다. 4세대 AI는 LLM으로 신약 전주기를 통합하는 형태로 발전해 생산성의 혁신을 이끌어낼 것으로 기대했다. 강 대표는 현재 3세대 생성형 AI를 통해 개발된 약물 사례에 대해 “상당히 성공적인 결과를 보여주고 있다”며 “4세대 AI 시대에는 LLM이 주도적으로 약물을 설계하고 제조하는 시대이기 때문에 폭발적인 신약 생산이 가능해질 것”이라고 설명했다. LLM을 활용한 일들은 다양한데 대표적으로 병원과 같은 헬스케어 분야에 적용해 의사나 간호사의 업무 또는 원무 행정과 보험 청구 문서 작성 등을 할 수 있다. 제약바이오 분야에서는 특허 분석, 물질 설계 툴 운영, 문서 작성 등의 업무들을 훌륭하게 수행해 낼 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 강 대표는 “정부에서 AI 허브 등을 통해 지원하고 있지만 보다 더 구체적인 지원이 필요하다”며 “국내 교과서나 의생용 문헌 등에 대한 학습용 라이센스 자율화 추진”을 제안했다. 그는 “LLM의 경쟁력은 얼마나 양질의 텍스트를 읽고 공부를 했느냐인데 국내 교과서 가운데서도 양질의 교과서가 많은데 이를 가지고 생성 AI 공부를 할 수 있게 제도적인 장치가 마련됐으면 좋겠다”고 강조했다. 두 번째 발제자인 김화종 K-멜로디 사업단장은 '제약바이오 AI 강국을 위한 정책 제안'을 소개했다. 김 단장은 “세계적 빅테크 기업들은 대규모 지원금을 통해 혁신을 추진하고 있기 때문에 국내 기업도 독특한 차별화 전략이 필요하다”고 설명했다. 그는 연합학습의 장점을 강조하며 개인정보 보호와 데이터 활용의 효율성을 제시했다. 연합학습은 △개인정보 보호 △목적 지향의 데이터 활용 △데이터 가치 산정 등 세 가지 장점을 가진다. 연합학습은 머신러닝 모델인 파라미터(가중치)만 가져와 데이터를 가져온 것과 같은 효과를 얻는다. 기존에 데이터를 저장해야 AI를 사용할 수 있다는 패러다임을 바꿨으며 여러 기관의 민감한 근본적인 데이터를 보호하면서 활용이 가능하다. 또 AI모델의 목적을 미리 결정하고 학습하기 때문에 필요한 전처리만 수행해 시간과 비용이 줄어든다. 마지막으로 데이터를 수집한 곳에서 이익을 얻는 구조인데 원데이터를 가진 곳에서 이익을 얻지 못했던 이유는 측정할 수 없었기 때문이다. 하지만 연합학습을 통해 데이터가 사용된 양을 측정하면 모델개선에 기여한 정도를 평가해 정산이 가능해진다. 김 단장은 기업과 연구소 간 데이터 협력의 필요성과 함께 정부의 적극적인 지원도 요청했다. 그는 K-멜로디 사업을 통해 국가 연구비가 투입된 경우 데이터 활용 의무화를 제안하며 데이터 활용도 연구 평가에 반영과 개인정보보호법에서 제외되는 방안을 모색해야 한다고 덧붙였다. 발제 후 김정대 산업부 바이오융합산업과장은 “성능 좋은 AI 모델 개발을 위해 양질의 데이터 확보와 공유·활용할 수 있는 인프라가 중요하다고 생각한다”며 “이와 관련해 복지부, 과기부 등 범부처들의 협력을 통해 국가 바이오 빅데이터 구축 사업을 진행 중”이라고 말했다. 신현진 목암생명과학연구소장은 오함마와 손 망치를 예시로 들며 “무조건 큰 데이터만 좋은 것이 아닌 상황에 맞게 활용될 작은 데이터 개발도 필요하다”고 강조하며 “균형 있는 정책 개발의 중요하다”고 말했다.2024-09-26 16:48:49
-
전문지식 공유…한국제약바이오협회, 원료의약품 개발 설명회 개최 [이코노믹데일리] 한국제약바이오협회가 원료의약품 개발과 품질관리 방안에 대한 지식 공유의 장을 마련한다. 한국제약바이오협회 원료의약품전문위원회는 오는 9월 4일 오후 4시 제약회관 4층 대강당에서 ’원료의약품 개발 및 품질관리 설명회’를 개최한다고 26일 밝혔다. 이번 설명회는 한쌍수 협회 원료의약품전문 위원장의 인사말을 시작으로, 이동규 중앙대 약학부 교수가 ‘원료의약품의 유전독성 불순물 발생요인 및 저감화 방안 고찰’에 대해 발표한다. 이 교수는 한국독성학회 학술위원, 대한약학회 학술 간사, 한국분석과학회 약학분야 이사 등을 역임하고 있다. 이어 신승우 대웅제약 AI신약팀장이 ‘AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례’를 소개할 예정이다. 신 팀장은 한국고등과학원에서 3차원 단백질 구조 예측 연구, 순천향대 부천병원에서 NGS와 AI를 이용한 천식연구, 신테카바이오에서 AI를 이용한 가상탐색영역 연구 등을 진행한 바 있다.2024-08-26 18:26:31
-
경쟁력 낮은 국내 AI 신약 개발...체계적인 정책 구축 필요 [이코노믹데일리] 최근 들어 신약후보물질 발굴부터 임상까지 필요한 비용과 시간을 절약할 수 있는 ‘AI 신약개발’이 각광받고 있는 가운데, 해당 기술이 상용화되기 위해선 생태계 조성이 필요하다는 제언이 나왔다. 하나의 신약이 완성되는데 평균적으로 15년에서 20년이 걸린다. 이 기간동안 질병타겟부터 후보물질 도출, 임상시험을 실시하게 되는데, 많은 인력과 천문학적인 비용도 함께 필요하다. 무엇보다 긴 시간 동안 공을 들었음에도 성공확률은 현저히 낮다는 점이다. 때문에 많은 제약사들은 실험을 통해 증명하던 신약개발 과정에서 컴퓨터 빅데이터를 통해 예측 설계가 가능해지자 개발비용 및 기간을 줄일 수 있는 장점이 있는 AI신약개발 시장에 뛰어들고 있다. 24일 업계에 따르면 AI 기업과 협력 연구를 진행하는 국내 제약바이오 기업의 수는 2019년 5개에서 2023년 40개로 급증했다. 국내기업 중 AI를 활용해 임상단계에 있는 신약 파이프라인은 6건으로 조사됐다. 현재 국내 기업들에서도 AI신약개발에 대한 투자와 도입 사례가 늘고 있지만, 여러 한계 때문에 기로에 막혀있는 것이 현실이다. 한국보건산업진흥원은 최근 발간한 ‘인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안’ 보고서를 통해 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 경쟁력을 강화하기 위해서 ‘데이터 부족’과 ‘인력확보에서 겪는 어려움을 해결’해야 한다고 분석했다. 정혜윤 보건산업정책연구센터 책임연구원은 “장기적 관점에서 개인의 민감정보 유출에 대한 두려움을 해소하기 위한 체계 마련을 비롯해 장기간의 데이터 구축사업 지원 기조, 정보보호에 대한 기반 마련 등의 체계적인 정책 구축이 필요하다”라고 말했다. 정 연구원은 이를 위해 국가만의 데이터 통합관리 체계 구축과 통합데이터의 범위를 확대해 제약기업의 특허권이 해제된 화합물과 다수의 약효, 약물성 데이터 통합을 제안했다. 또 데이터 플랫폼 활용도를 높이기 위해 국가에서 구축한 데이터를 한눈에 파악할 수 있도록 ‘데이터 카탈로그’와 ‘데이터 맵’이 필요하다고 설명했다. 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원도 AI신약개발 생태계 활성화를 위해 ‘AI신약연구 지원과 컴퓨팅 인프라 구축’의 중요성을 강조했다. 또 AI신약개발 융합인재를 지속적으로 양성하기 위해 현재 운영 중인 교육플랫폼 LAIDD(AI신약개발 종합교육)를 기반으로 한 체계적인 교육시스템이 필요하다고 제안했다. LAIDD는 한국제약바이오협회에서 2021년 인공지능(AI)과 제약바이오 분야 융합인재 양성을 목표로 개발된 ‘온라인 교육 플랫폼’으로 AI기술과 화학정보학(Chemoinformatics), 생물정보학(Bioinformatics), 제약, 의료 등 관련 분야의 기초 지식 및 응용 기술을 습득할 수 있는 130여 개의 온오프라인 강좌가 개설돼 정보 교류가 가능하다. AI신약개발자문위원회는 “챗GPT 등장으로 컴퓨팅 파워의 중요성은 높아지는 반면 개별 기업들은 이러한 인프라를 구축하기 어려운 실정”이라며 “AI신약 연구와 컴퓨팅 파워를 결합시키는 정부R&D과제가 만들어져야 한다”고 의견을 모았다.2024-05-24 18:45:52
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크칼럼] AI 시대, 개발자의 미래와 생존 전략](https://image.ajunews.com/content/image/2024/10/02/20241002130756978212_518_323.jpg)