“인공지능(AI) 신약 개발 성공률을 향상하기 위해 해결해야 할 난제를 논의하며 이번 'K-문샷' 핵심 과제를 선정했습니다. 데이터 확보와 다른 정부 과제 연계로 AI 신약 개발 혁신에 기여하겠습니다.”
범부처 연구개발(R&D) 프로젝트 K-문샷 신약 미션 총괄관리자(PD)를 맡은 남진우 한양대 생명과학과 교수는 AI 신약 개발의 '병목'으로 꼽혔던 데이터 확보와 실험 자동화로 국내 신약 개발 경쟁력을 강화하겠다는 구상을 밝혔다.
K-문샷은 첨단 바이오, 미래에너지, 피지컬 AI, 반도체 등 12대 분야에서 AI로 과학기술 난제를 해결하는 대규모 국가연구개발사업이다. AI 신약 개발 분야는 2035년까지 AI 신약 개발 물질의 후기 임상 진입과 신약 개발 속도 10배 향상에 도전한다. 유전체학 전문가이면서 한국연구재단 차세대바이오단장을 역임한 남 교수가 AI 신약 미션 PD를 맡았다.
K-문샷 추진단은 최근 'AI-자율 실험 기반 차세대 신약 연구 거점 구축'과 '암 면역 미세환경 파운데이션 모델 구축'이라는 내년 핵심 과제를 공개했다.
남 교수는 “AI 신약 미션으로 하나의 신약을 개발하는 것보다는 플랫폼 혁신으로 신약 개발 성공률과 속도를 끌어올리자는 취지로 접근했다”면서 “AI를 활용한 표적·유효물질·후보물질 발굴과 비임상, 임상, 제조 자동화 등 전 주기를 아우르는 과제를 기획했다”고 설명했다.
암 파운데이션 모델은 현재 국내 신약 파이프라인의 절반이 암을 겨냥한다는 점을 고려했다. AI 모델이 후보물질에 대한 인체의 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 수준을 예측해 신약 개발 기간을 단축하는 것이 핵심이다.
남 교수는 “파편화된 데이터는 많지만, 분자부터 조직 수준의 정보를 모두 보유한 멀티모달 바이오데이터는 국내에 드문 상황”이라면서 “데이터가 확보되면 파운데이션 모델은 물론 동물을 대체해 전임상에서 활용할 오가노이드 모델까지 구현할 수 있을 것”이라고 전망했다.
또 다른 과제인 자율실험실은 AI와 로봇, 데이터 분석 모델 등을 활용해 수많은 후보물질의 검증 기간을 획기적으로 줄이게 된다. 산·학·연·병이 함께 연구 거점을 꾸리는 만큼 인체 데이터 활용 절차 간소화로 실증에 속도가 날 것으로 기대했다.
K-문샷 추진단은 두 핵심 과제에 대한 전문가 의견 수렴 절차를 거쳐 12월쯤 세부 과제 계획을 공고한다. 두 핵심 과제 외에도 내년도 2500억원 규모의 정부 R&D 과제를 연계하며 AI 신약 개발 저변을 넓힐 계획이다.
남 교수는 추후 과제 기획을 검토하는 분야로 임상과 치료접근법(모달리티)을 들었다. 임상 관련 데이터 부재로 신약 개발 과정에서 또 하나의 병목으로 작용하고, 원천 기술이 있어야 국내 신약 생태계의 질적 경쟁력을 높일 수 있다는 판단에서다.
남 교수는 “현장에서 비임상 체계 내의 AI 예측 모델 수요가 높지만, 영업 비밀 등을 이유로 임상수탁기관(CRO) 데이터가 공유되지 않고 있다”면서 “모달리티 역시 기존에 없던 기술을 구현하도록 장기적으로 지원할 필요가 있다”고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
