취업은 한국인 모두의 화두이다. 사회에 첫발을 딛는 청년뿐만이 아니다. 경력단절 여성, 퇴직한 중장년 심지어는 노년층도 직업을 갈망한다. 문제는 직업세계가 격변하고 있다는 사실이다. 4차산업혁명에 의한 직업 대체와 새직업의 부상뿐만이 아니다. 지구촌에서 한국이 차지하는 위상 변화, 한국사회의 구조 변화 등도 새직업의 출현한 밀접한 관계가 있다. 뉴스투데이가 그 ‘직업 혁명’의 현주소와 미래를 취재해 보도한다. <편집자 주>

 

[뉴스투데이=한유진 기자] AI(인공지능)가 제약업계에서도 두각을 드러내고 있다. '새인재'라고 해도 과언이 아니다. 국내 바이오 기업은 AI 기술을 활용해 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 치료제 후보물질을 불과 2주라는 단시간 안에 도출한 바 있다. 전임상시험에서도 2주 만에 고무적인 결과를 냈다.

이번 성과는 AI기술과 기존 허가된 약물 가운데 효과가 있는 약을 찾는 기술인 약물재창출 방식의 결합이 시너지를 낸 것이다. 보통 전통적인 신약개발 과정에서는 전임상시험에 들어가는 신약 후보 물질 선정에만 평균 5년 정도 소요된다.

■ 빅데이터 활용하는 AI, 인간이 몇 년 걸릴 작업을 2주만에 완성

신약개발은 제약회사들의 지속적인 성장동력이 됨에도 불구하고 많은 시간과 개발 비용 탓에 연구개발(R&D) 비용을 줄이는 경우가 많았다. 포브스 자료에 따르면 2018년 기준 새로 승인받은 신약들의 75%가 신약 설계 및 임상 대상자 확보, 임상 비용 등의 개발 단계에서의 시행착오로 인해 연구비 대비 개발비(R&D비용)을 충당하지 못하는 상황이다.

전통적인 신약 개발 과정에서는 5000~1만여개의 신약 후보물질 가운데 전임상시험에 들어가는 물질 10~250개를 선정하는데만 평균 5년이 소요된다. 이 중 전 임상시험 과정을 통해 임상시험에 들어갈 물질을 약 10개 정도로 추리는데 추가로 약 2년이 걸리며, 의미 있는 물질 1개를 발견하고자 1상·2상·3상 시험을 거치는데 약 6년이라는 인고의 시간을 거쳐야 한다.

 

이렇듯 신약개발을 위해서는 수많은 문헌과 보고서, 논문, 생물학 정보 빅데이터를 다루고 분석해야 한다. 이를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구축함으로써 AI(인공지능)를 활용하면 신약 개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있다.

 

수많은 인간 연구원이 수년에 거쳐 진행해야 할 작업을 AI는 빅데이터를 활용해 서너주만에 완료하는 것이다.

■ 약 시판 후 사후추적 단계 등 ‘AI’의 전방위적 활용 가능 / 2024년 관련 산업 규모 40억달러 예측

제약회사에서 전통적인 방법으로 신약 연구개발 시 크게 후보물질 도출 전과 후로 나눠보면, 먼저 후보물질 도출 단계에서는 신약개발 대상 질병을 정하고 관련 논문 400~500개 정도를 필터링하여 후보물질을 탐색해야 한다.

AI를 활용한다면 한 번에 100만 건 이상의 논문 탐색과 약 개의 화학물 탐색 가능해 연구자 수십 명이 1~5년간 해야 할 일을 하루 만에 진행할 수 있게 된다.

임상시험 단계에서는 AI가 활용된다면 화합물 구조의 정보와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산하여 신약 후보 물질들을 먼저 제시할 수 있다.

또한 병원 진료 기록을 토대로 연구하고 있는 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 찾을 수 있다.

무엇보다 유전체 변이와 약물의 상호작용을 예측해 임상 실험 디자인 설계 및 맞춤형 약물의 개발 단계에서의 시행착오를 현저하게 줄일 수 있다는 장점이 있다.

때문에 시장조사기관 글로벌 마켓 인사이트는 AI를 활용한 신약 개발 시장 규모는 매년 40%씩 성장해 2024년에는 40억달러(약 4조6700억원)에 이를 것이라고 예측하기도 했다.

■ AI 활용 코로나19 치료제 빠른 결과 도출해 내 / 렘데시비르보다 치료 효과 2배 뛰어나

업계에 따르면 인공지능(AI) 신약개발기업 신테카바이오가 AI 기술을 활용해서 코로나19 치료제 개발에 빠른 속도를 내고 있다. AI기술과 기존 허가된 약물 가운데 효과가 있는 약을 찾는 기술인 약물재창출 방식의 결합이 시너지를 냈다.

AI 분석은 지난 3월 단백질 정보 은행(PDB)에 공개된 코로나19 바이러스 유전자 발현과 증식에 핵심 역할을 한다고 알려진 단백질 가수분해 효소 ‘3CL hydrolase’ 구조 데이터에 기반을 뒀다.

신테카바이오는 AI 기반 합성신약 후보물질 발굴 플랫폼 ‘딥매쳐(DeepMatcher)’를 활용했다.

AI 신약개발 플랫폼인 딥매쳐는 3D 가상그래픽 시뮬레이션 방법을 활용한다. 이는 단백질-리간드 복합체의 상호작용을 분자 구조 및 상태, 물성 변화 등에 따라 시뮬레이션할 수 있는 기술이다.

이를 통해 약 2700여 개의 미국 식품의약품청(FDA) 승인 약물에서 3CL 프로테아제 억제 화합물을 탐색하고 유효할 것으로 예측되는 후보 약물 30종을 약 2주 만에 도출했다.

신테카바이오는 코로나19 바이러스를 세포에 감염시킨 후 약물 효능을 확인하는 방식으로 세포 독성평가와 세포병변 억제 효능평가를 진행했다.

그 결과 30종의 물질 중 3종에서 렘데시비르와 유사한 수준의 효능 결과를 4주 만에 확인했다.

신테카바이오는 또 3개 물질 중 2개를 쥐 등에 병용 투여했다. 시험 결과, 2개 후보물질은 폐병변 치유율이 94%를 나타냈다. 렘데시비르가 보인 44% 대비 2배 가량 효능이 좋은 것이다.

이는 불과 2주라는 단기간 안에 얻어낸 성과다.

 

지난달 28일 이낙연 더불어민주당 대표 등 여당 지도부가 대전 대덕연구개발특구 내 한국생명공학연구원을 방문해 코로나19 치료제·백신 개발 상황을 점검할 당시 주목을 받았던 대목이기도 하다.

신테카바이오는 해당 후보물질 2종을 한미약품그룹 지주사인 한미사이언스와 코로나19 흡입형 치료제로 생산한다는 계획이다. 두 기업은 개발을 위한 업무협약(MOU)을 지난달 체결한 바 있다.

한편 특허청 자료에 따르면 지난 8월 기준 코로나19 치료제 개발에 사용가능한 AI 기반 약물재창출 기술 특허는 11개 등록되어 있다.

코로나19 사태를 기점으로 AI를 활용한 약품 개발 시장의 성장 속도는 더욱 빨라질 것으로 전망된다.