과기정통부가 공공 인공지능 신약 개발 플랫폼을 활용한 혁신 신약 발굴사업을 추진한다.

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 올해 신규 추진하는 ‘인공지능 활용 혁신신약 발굴사업(’22~’26)’의 추진 방향을 공유·검토하고, 산·학·연 전문가와 함께 인공지능 활용 신약 개발 생태계 활성화 방안을 논의하기 위한 인공지능 활용 신약 개발 전문가 현장 간담회를 22일 개최했다고 밝혔다.

과기정통부는 2019년부터 보건복지부와 함께 ‘인공지능 신약개발 플랫폼 구축사업(’19~’21)’을 통해 인공지능 신약 개발 연구개발을 지원한 바 있다. 해당 사업에서는 후보물질 발굴, 약물 재창출, 약물감시 분야 6개 연구 과제를 선정해 신경퇴행성질환, 항암신약 등에 적용 가능한 인공지능 모형 개발을 지원했다. 개발된 인공지능 모형은 공공 플랫폼(KAIDD)에 탑재해 포털사이트 형태로 개방·운영하고 있다.

지난 6월부터 추진하고 있는 ‘인공지능 활용 혁신신약 발굴사업(’22~’26)’은 인공지능 모형 추가 개발을 통해 공공 플랫폼(KAIDD)을 고도화하고, 인공지능 플랫폼을 직접 활용해 임상시험계획(IND)을 신청할 수 있는 수준의 신약후보 물질을 개발함으로써 인공지능 활용 신약 개발의 구체적 성과를 도출하기 위한 후속 사업이다.

과기정통부는 이를 위해 올해와 내년에 각각 신규 연구과제 3개를 선정하며, 각 연구팀은 운영지원과제(대구·경북 첨단의료산업진흥재단 신약개발지원센터)의 지원을 바탕으로 인공지능 모형 개발을 추진해 2026년까지 공공 플랫폼을 고도화할 계획이다.

과기정통부 이창윤 연구개발정책실장은 “공공 플랫폼이 활성화되면 인공지능 활용 신약 개발이 산업계뿐만 아니라 학교, 연구계까지 확산되어 국내 신약 개발을 혁신적으로 가속화 할 것”이라며 “향후 공공 플랫폼을 관련 학회 및 교육 프로그램 등과 연계하고, 안심할 수 있는 데이터 공유 활성화에 초점을 맞춰 인공지능 신약 개발 생태계를 지원해나가겠다”고 밝혔다.

한편, 인공지능 활용 신약 개발은 인공지능 모형을 활용해 표적 기전 분석, 후보물질 탐색 등 일련의 신약 개발 과정을 예측하고 효율화하는 기술 분야다.

전통적으로 신약 개발은 약물 한 개가 시판되기까지 평균 15년, 1조 원 이상의 비용이 소요되고 성공률도 0.01% 정도로 매우 낮아 고위험·고수익 산업으로 분류된다. 이에 대형 자본을 보유한 국제 제약사 위주로 추진되어 왔지만, 인공지능이 접목되며 개발 속도가 혁신적으로 가속화하고, 불확실성이 완화하고 있다.

과기정통부는 전 세계적으로 다양한 인공지능 신약 개발 전문기업이 생겨나고 있다며 다음과 같은 해외 사례를 소개했다.