신약 개발, 가설 기반 넘어 이제는 ‘인공지능’이다
‘AI’ 사용해 환자들 생리학적 데이터가 가설 이끌도록 해야

신약 개발의 방향이 가설 기반에서 인공지능(AI) 기반으로 전환돼야 한다는 의견이 대두됐다.


7일 열린 ‘신약 개발의 새로운 패러다임, 인공지능’ 세미나에서는 주철휘 교수(세종대학교)가 연자로 나서
인공지능을 통한 신약 개발이 이뤄져야 할 것을 강조했다.


주 교수는 “지식의 비약적 발전에도 불구하고 과학적 발견은 50년간 변하지 않았다”며
“현대 사회에서 과학적 발견에 지속적이고 중요한 진전을 보장하기 위해
인간 혼자 모든 복잡한 정보를 처리하는 것은 불가능하다”고 설명했다.


따라서 가설 기반의 연구에서 인공지능 기반의 연구로 신약 개발 패러다임이 점차 바뀌어야 한다는 것.
또 기술 없이는 과학 기반 산업은 퇴행된다는 것을 예로 들며
기존의 과학 기반 산업에는 한계점이 있음을 시사했다.


이에 주 교수는 과학적 방식을 새로 정의할 것을 강조했다.
새 정의 내용의 골자는 ‘가설로부터 실험하고 특수한 유형의 데이터를 생성하는 대신
AI를 사용해 환자들의 생리학적 데이터들이 가설을 이끌도록 하는 것’이다.


기존의 과학적 방식 단계는 먼저 특정 암에 작용하는 비정상 단백질을 찾기 위해 수백만 화합물을 스크리닝한다.
이어 1,000명의 환자로부터 40가지 암 조직을 수집한 후 체내환경과 같은 당분, 산소를 주입해
지방, 대사물질, 단백질, 엔자임 배출 등을 측정한다.


그러나 과학적 방식 재정의에 따르면 이 단계에서 AI를 적용한다.
그렇게 되면 각종 데이터로부터 세포에서 발생하는 유전자, 단백질, 지질, 대사물질 등의 분자작용을 통해
결국 하나의 화합물이 커다란 대사계까지 나아가는 케스케이드(cascade)를 작성하게 된다는 것이다.


또 AI가 정상 세포와 질병 세포를 비교해 어떻게 정상 세포가 궤멸하는지,
어떻게 질병으로 발전하는지 잠재적인 치료법은 무엇일지
탐색하고 발견하는 과정에 크게 기여할 수 있다는 것이 주 교수의 설명이다.


주 교수는 AI가 신약 개발에 적용될 경우 가져올 변화에 대해서도 소개했다.
먼저 기존의 ‘가설’ 기반 탐색 단계일 때는 단순히 AI가 약물이 특정 단백질에 화학적으로 결합되는지 조사했다.
그러나 ‘데이터’에 기반한 탐색 단계에서는 약물이 어떻게 환자의 세포와 조직에 영향을 미치는지에 대해
AI가 생물학적 체계를 탐색해 실마리를 얻는다.


주 교수는 이를 가장 잘 실천하는 사례로 미국의 바이오회사인 버그(Berg)를 꼽았다.
주 교수는 “버그는 AI를 이용해 췌장암의 가장 중요한 요인이 신진대사임을 밝힘으로써
BPM31510라는 물질을 임상 2상까지 진척시켰다.
이는 세계 최초로 인공지능을 사용해 암 치료제를 개발할 수 있는 길을 개척한 사례”라고 말했다.


또 2017년 루게릭병(ALS)의 잠재적 치료법이 발견돼 학계의 이슈로 떠올랐던 사례를 들며
“연구팀은 AI를 이용해 수백만 개의 과학 연구 논문으로부터 수 조개의 문장과 단락을 검출해
여기서 100개 가설, 이어 5개 가설 순으로 가능성 있는 가설들을 추려나갔다.
마침내 연구와 일치하는 타겟 또는 새로운 타겟이 발견된 경우다”라고 설명했다.


임상시험 또한 AI를 적용해 최적의 결과를 도출하는 정밀한 임상 실험을 설계하기 위한
임상 대상을 예측할 수 있다고 주 교수는 설명했다.머신러닝으로 임상대상을 추출할 수 있고,
역으로 바이오마커 패턴으로부터 정확하게 해당되는 군을 색출해 낼 수도 있다는 것.


스마트 약물 감시에도 환자 행동과 처방준수를 최적화하기 위해 임상적으로 입증된
AI 기반의 데이터를 활용할 수 있다고 주 교수는 덧붙였다.
주 교수는 “질병에 대한 신속한 바이오마커 발견과 표적 발견에도 AI가 폭 넓게 쓰일 수 있다”며
“현재 세계 각국의 많은 회사들이 AI를 적용해 신약을 개발 중에 있다”고 전했다.