[파이낸셜투데이=이기녕 기자] 전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 신약개발이 본격화 되고 있는 가운데 우리나라의 인공지능 활용은 아직 걸음마 수준에 그치고 있는 것으로 나타났다.
신약을 개발하려면 막대한 비용이 들고, 실패 확률이 상당히 높다. 신약개발에 인공지능을 활용하면 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다.
27일 한국제약바이오협회에 따르면 신약 연구개발 비용은 2015년 1498억 달러에서 연평균 2.8% 증가한 것으로 집계됐다. 또한 신약 허가 건당 연구개발 비용은 평균 24억달러를 기록했다.
하지만 신약 개발에는 오랜 시간과 비용이 들고 성공확률이 낮은 어려움이 있다. 또한 신약개발에 성공한다고 해도 매출로 이어질 가능성도 확실치 않다. 5000여개 이상의 신약 후보물질 중 단 5개만 임상에 진입하고 그 중 하나의 신약만 최종적으로 판매허가를 받는 것이 통상적인 비율이다.
미 식품의약국(FDA) 허가를 위해 소요되는 임상 기간도 1990~1994년 평균 4.6년에서 2005~2009년 7.1년으로 늘어난 것으로 나타났다.
신약 개발에 인공지능을 활용하면 개발 시간이 단축되고 비용도 획기적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. 신약 후보물질을 찾는 시간을 최소 2~3년 단축될 수 있고 인공지능이 부작용이 염려되는 후보물질을 제거하기 때문에 임상실험 안전성도 높아진다.
배영우 제약바이오협회 전문위원은 “인공지능 시스템이 발달해 신약개발에 본격적으로 활용되면 미래에는 10명 이하의 소형 제약기업도 비용과 시간을 대폭 줄여 블록버스터 약물 개발이 가능해 질 것으로 보인다”고 설명했다.
하지만 국내에서는 대형 제약사를 중심으로 신약 연구개발 투자규모는 늘어나고 있을 뿐 아직까지 인공지능을 이용한 신약개발은 거의 없는 것으로 나타났다.
이와 관련 업계 관계자는 “신약개발을 하기 위해서는 1만개에 달하는 후보물질을 대상으로 연구해야 하는데 인공지능을 활용하게 되면 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다”며 “반면 이에 대한 인프라가 갖춰져 있지 않아 어려움을 겪고 있는 만큼 정부 차원의 지원이 절실하다”고 밝혔다.