사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] ‘컴퓨팅’이 등장한 이래 의료 업계, 생명과학 등에서 가장 극적인 변화를 맞이하고 있는 지금, 디지털 생물학과 생성형 AI(Generative AI)는 신약 개발, 수술, 의료 영상, 웨어러블 기기 등을 재창조하는 데 도움을 주고 있다.

 

특히 Generative AI의 등장과 본격적인 활용은 의료, 제약(특히 신약 개발) 분야의 비약적 발전을 기대하기에 충분하다.

 

ChatGPT가 텍스트 지시를 새로운 서면 자료로 바꾸거나 DALL-E 2가 프롬프트에서 실제와 같은 이미지를 생성하고, Sora가 진짜 같은 동영상을 만드는 것처럼, 이제 Generative AI는 과학자들이 특정 특성을 가진 분자에 대한 지시를 암, 알츠하이머, 관절염, 섬유증(fibrosis) 및 기타 희귀 질환을 비롯한 질병의 신약으로 바꾸는 데 사용되고 있다.

 

AI는 방대하고 복잡한 생물학적 및 화학적 데이터 저장소를 탐색하도록 학습할 수 있으며, 생성 모델, 트랜스포머 및 기타 최신 머신러닝(ML) 기술을 통해 처리하여 새로운 치료 표적을 찾고 원하는 특성을 가진 새로운 분자 구조를 생성할 수 있다.

 

 

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• Generative AI, 신약 개발 프로세스 가속화에 기여

 

그렇다면 신약 개발에 있어서 Generative AI의 역할은 무엇인지 조금더 살펴보기로 하자.

 

Generative AI 기술은 생명과학 산업에서 연간 600억달러에서 최대 1100억달러의 경제적 가치를 창출할 수 있는 것으로 추산된다(McKinsey, 2023.6). 이러한 기술은 신약 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 혁신적인 역할을 할 수 있다.

 

Generative AI는 표적 식별의 정확성, 생산성, 효율성을 높이고 신약 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 기술을 통해 신약 개발팀은 원하는 특성을 가진 새로운 분자를 생성하거나 설계하고 성공 가능성이 가장 높은 신약 후보 물질을 선별할 수 있다. 이는 결과적으로 귀중한 R&D 자원을 희귀 질환, 치료 불가능한 질병에 집중할 수 있게 해준다.

 

이러한 Generative AI 기술을 통해 생명과학 R&D는 비정형 텍스트, 이미지, 환자 기록, PDF, 이메일 등 다양한 형식의 디지털 데이터 폭증에 대응하고, 대규모로 멀티모달(multimodal) 데이터를 수집 및 처리할 수 있게 된다.

 

방대한 양의 환자 데이터에서 패턴을 추출하는 능력은 보다 개인화된 치료와 환자 치료 결과를 개선할 수 있다.

 

 

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• 신약 개발 속도와 정확성 더욱 향상, 동시에 관련 시간과 비용 줄이는 데 도움 될 것

 

실제 AI 시스템은 코로나-19에 대한 효과적인 mRNA 백신 개발을 가속화하는 데 중요한 역할을 했으며, 관련 기업들은 연구 프로세스를 가속화하기 위해 AI 시스템을 구축했다.

 

Generative AI 기술은 이제 RNA 치료제 설계와 관련된 일부 과제를 해결하고 최적의 안전성과 성능을 갖춘 mRNA 의약품을 설계하는 데 활용되고 있다.

 

기존 AI 시스템과 마찬가지로, Generative AI는 실험적인 신약 개발 프로세스를 보완해 신약 발견 및 개발의 속도와 정확성을 더욱 향상하는 동시에 관련 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 것이다.

 

 

Nature에 발표된 최근 연구 결과에 따르면, 미국의 다국적 바이오 제약 회사 암젠(Amgen)은 AI의 도움으로 한때 수년이 걸렸을 약물 발견 과정을 수개월로 단축할 수 있다는 사실을 발견했다고 한다.

 

더욱 중요한 점은 임상시험당 3천만달러에서 3억달러에 이르는 약물 개발 비용을 고려할 때 초기에 Generative AI가 프로세스에 도입되었을 때 성공률이 급상승했다는 것이다.

 

다음 편에서는 Generative AI가 의료 및 제약 분야, 특히 신약 개발에서 어떤 활약을 보이는지 살펴보기로 한다.

 

 

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