국내 제약·바이오 업계가 인공지능(AI)을 활용이 확대되고 있다. 신약 후보물질을 발굴하는 단계를 넘어, 신약 분자 직접 설계와 질병 진행을 예측한다. 신약 임상시험 유효성 검증 지표로도 활용하는 등 현장 활용도가 높아지는 모습이다.
2일 관련업계에 따르면 한미약품은 자체 AI 플랫폼 'HARP-pSAR'를 활용해 비만 신약 후보물질 'HM17321'을 설계하고, 미국에서 임상 1상을 진행 중이다.
회사는 자체 AI 플랫폼으로 수십건 규모 소규모 내부 실험 데이터만으로 아미노산 잔기 위치 등 단백질 서열 활성을 예측해 후보물질을 최적화했다. 신약개발 초기 단계 최대 걸림돌인 '실험 데이터 부족' 한계를 극복해 연구 효율성을 극대화했다는 평가다.
GC녹십자는 질병 진행 예측 모델 구축에 속도를 내고 있다. 한국혈우재단 등과 협력해 혈우병 관절병증 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)을 개발 중이다. 30년간 축적된 국내 환자 의료데이터와 엑스레이 3000여장을 딥러닝으로 분석해 최대 20년 뒤 관절 상태를 예측한다.
내년 시제품을 거쳐 2028년 의료기기 인허가를 준비한다. 상용화 시 환자 상태에 따른 맞춤형 예방요법 및 치료계획 수립이 가능해져 중증 관절 손상을 선제적으로 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
SK바이오팜은 뇌파(EEG)에 AI를 결합했다. 합작법인 멘티스 케어를 통해 미국 에모리대 의대와 뇌전증 발작 실시간 감지·예측 AI 모델 공동연구에 착수했다. 병원 장비부터 웨어러블 기기까지 연동하는 진단 생태계를 꾸린다는 목표다.
이를 통해 돌발적인 발작 위험을 사전에 감지해 2차 사고를 방지하고, 일상생활 속 연속 모니터링을 통해 뇌전증 치료 및 관리의 정확도를 크게 높일 전망이다.
신약 임상단계 검증 과정에도 AI 영상 분석 기술이 도입됐다. 의료 AI 기업 코넥티브는 강스템바이오텍과 골관절염 줄기세포 치료제 '오스카' 임상 2a상 영상분석 위수임 계약을 맺고 자사 엑스레이 지표 'oJSW(최소 직교 관절 간격)'를 투입한다.
딥러닝으로 무릎 뼈 사이 가장 좁은 간격을 찾아 연골 재생 효과를 수치화하는 방식으로, 신약 임상에 해당 지표가 쓰이는 첫 사례다. 코넥티브는 미국 국립보건원(NIH) 데이터를 통한 검증을 마치고 임상 판단 기준 확립을 추진 중이다.
이들 사례는 화합물 서열·엑스레이·뇌파 등 활용 데이터는 다르지만 모두 이미 임상이나 실제 치료 대상을 다룬다는 공통점이 있다. 가상 공간에서 데이터 스크리닝 단계를 넘어 제약·바이오 밸류체인 전반으로 AI 활용 범위가 넓어지고 있다.
제약·바이오 업계에서 AI 활용이 더 확산하려면 임상 검증과 규제 통과를 넘어야 한다. 예측 모델과 영상 지표 모두 실제 환자 대상의 정확도 입증이 필요하며, 의료 현장에 본격 적용하기 위해서는 식약처 등 규제 기관의 의료기기 허가 절차를 거쳐야 한다.
의료계 관계자는 “실질 확산을 위한 문턱이 있지만, AI를 통해 신약 임상과 질병 단계를 세분화하면 연구 비용을 낮추고 시행착오를 대폭 줄일 수 있다는 강점이 있다”며 “본격적으로 활용이 시작되면 신약 출시를 앞당기고 맞춤형 치료 옵션을 제시하는 핵심 도구로 널리 쓰일 것”이라고 말했다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
