한국제약바이오협회

[인터뷰]“의심하지마라! AI 신약 개발은 당연히 가야할 길”

[창간 70주년 특집 4] '신약개발 나아갈 길'
”선진국과 기술 차이 있지만 금방 따라잡을 것”
제약바이오협회 AI신약융합연구원 김화종 원장

출처: 약업신문

 AI신약융합연구원 김화종 원장. ©약업신문

“가장 신경쓰는 건 당연히 K-멜로디 프로젝트의 성공적 수행이지만, 여기에만 머물지 않습니다. 신약을 만들 때 시험, 평가, 등록, 국내 인증 등 이제 모든 부문에서 AI가 필요합니다. AI없이는 아무 것도 할 수 없는 시대가 도래했어요. AI를 활용할 수 있는 분야라면 무엇이든 협력 가능성이 있다고 봐야죠.”

김화종 원장은 최근 한국제약바이오협회가 설립한 AI신약융합연구원(CAIID)의 초대 원장으로 취임했다.

협회는 제약바이오 초격차 기술 확보 선도자 역할을 할 융합연구기관이 필요하다는 인식과 산업계 요구를 바탕으로 종전 AI신약개발지원센터를 확대·개편해 AI신약융합연구원으로 격상시켰다.

특히 김화종 원장은 지난 11일 인공지능(AI)을 이용, 빠른 신약개발을 지원하는 정부의 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 사업단장으로 선정되며 더욱 바빠졌다. 

김화종 원장은 “이번 사업이 AI신약융합연구원이 연구 허브역할을 수행하는 첫번째 성과”라고 전한 뒤 AI신약융합연구원은 향후 제약바이오 산업 발전에 필요한 융합연구를 계속 도출할 것”이라고 강조했다. 

약업신문은 최근 김화종 연구원장과 만나, 앞으로의 계획 등을 물었다.

 K-멜로디 프로젝트 성공적 수행 이끌 것

먼저 용어를 확인할 필요가 있다. K-멜로디(K-Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)는 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 인공지능 기반 프로젝트로, 제약바이오 기업 및 기관들의 데이터를 AI에 학습시킨 뒤, 이를 공유함으로써 국내 AI신약 개발을 가속화하고, 신약개발 경쟁력을 강화하는 것을 골자로 한다.

이 프로젝트는 유럽(EU)에서 먼저 시작했다. 2019~2022년 수행했던 EU의 멜로디 사업은 다수의 제약사들이 보유하고 있는 데이터를 AI로 각자 학습시킨 후, 데이터 대신 AI 모델만 공유해 신약 개발 효율성을 극대화하는 프로젝트였다.

K-멜로디는 EU의 멜로디 프로젝트에 K를 붙여 차별화를 꾀한 것. 유럽의 멜로디 프로젝트와 차별점도 분명하다. 

김화종 원장은 “EU-멜로디는 제약회사 중심으로 협업했다면 K-멜로디는 제약회사 뿐 아니라 임상시험을 수행하는 병원, 연구소, 그리고 식품의약품안전처 등 기관의 협력이 필요한 사업”이라고 강조했다.

이 과정에서 가장 중요한 것이 바로 데이터다. 머신러닝 과정에서 데이터는 많을수록, 그리고 다양할수록 힘을 발휘할 수 있다. 

하지만 실질적으로 회사와 병원들이 데이터를 공유하는 것은 개인정보 유출, 문화적 차이, 데이터 간 퀄리티 차이 등 여러 현실적인 문제로 인해 매우 어렵다. 김화종 원장에 따르면 연합학습은 이런 현실적인 어려움을 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법이다.

김화종 원장은 “연합학습은 데이터를 가져오는 게 아니라 모델이 학습을 하고 그 파라미터만 가져오는 것인데 이렇게 학습한 능력치는 개인정보가 아니다”라며 “앞으로 연합학습이 AI의 실제 현장 적용을 현실적으로 가능하게 하는 주요한 패러다임 변화”라고 밝혔다. 

이어 많은 업체와 병원, 기관들이 K-멜로디 프로젝트에 적극적으로 참여하도록 하기 위해서는 당근, 즉 인센티브가 중요하다고 지적했다.

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