“기간·비용 줄이는 AI 신약개발… 의료 빅데이터 개방이 관건”

 

<한경바이오헬스포럼>

 

장동경 교수 “정부 주도 방식의 의료 데이터 표준화 선행돼야”

 

장동경 교수

(SAIHST 디지털헬스학과)

 

 

한경바이오헬스포럼: 한경·생명공학연구센터·한국바이오협회 공동 주최

 

대세는 정밀의료…병원마다 다른 유전체 데이터 통합 시급
기업-의료기관-대학 간 협업으로 ‘AI 전문인력’ 양성도 절실

“블록버스터 의약품 개발 성공률이 1% 미만으로 낮아지면서 인공지능(AI) 신약 개발이 화두가 되고 있다. 다국적 제약사들은 유전체 회사에 수조원씩 투자하고 있다. 시장 규모가 작은 한국은 정부와 대학, 기업이 힘을 합쳐 산업이 어떤 방향으로 갈지 흐름을 보고 함께 가야 한다.”

김태순 신테카바이오 대표는 27일 서울 반포동 쉐라톤팔래스강남호텔에서 열린 한경 바이오헬스포럼 정책토론회에서 주제발표를 통해 “2020년 이후 신약 개발은 개인 유전체에 맞춘 정밀의료로 넘어갈 것”이라며 “이에 맞춰 대비해야 한다”고 말했다. 생명공학정책연구센터 한국바이오협회 한국경제신문사가 공동 주최한 이날 토론회는 ‘4차 산업혁명시대 바이오 신약 및 의료산업 전망과 과제’를 주제로 열렸다.

 

리스크 높은 제약산업, AI로 해법
제약산업은 다른 산업군과 달리 위험 요인이 많은 산업으로 꼽힌다. 하나의 의약품을 개발하기까지 평균 26억달러의 비용이 든다. 개발 기간도 10~15년에 이른다. 제약사들의 연구개발(R&D) 비용이 꾸준히 늘어나고 있지만 2000년을 기점으로 신약 개발에 성공하는 비율은 지속적으로 낮아지고 있다. 이 같은 이유로 업계에서는 “블록버스터 의약품 시대는 끝났다”고 평가한다.

토론회 참석자들은 AI, 유전체 정보 등을 활용하면 이 같은 한계를 돌파할 수 있을 것으로 내다봤다. 신영근 충남대 약대 교수는 “개발 단계마다 AI를 활용할 수 있다”며 “이를 통해 비용·기간을 어떻게 줄일지가 핵심”이라고 했다. 그는 “AI 활용도를 높이기 위해서는 신약 개발 기술, 플랫폼을 가진 연구자들이 협업할 수 있도록 정부 차원의 동기부여가 필요하다”고 했다.

 

빅데이터 활용도 높이는 게 숙제
AI 기술을 활용하기 위해서는 양질의 빅데이터를 모으는 것이 중요하다. 유전체 맞춤형 의약품을 개발하기 위한 데이터는 대부분 의료기관에 있다. 한국은 의료기관의 전자의무기록(EMR) 보급률이 세계 최고 수준이지만 활용 가치는 낮은 편이다. 병원마다 EMR을 제각각 만들어 운영하다 보니 이를 하나로 모으는 데 어려움을 겪는다. 박래웅 아주대 의대 교수는 “데이터가 있어야 AI 알고리즘을 개발할 수 있지만 국내에는 쓸 수 있는 데이터가 없다”며 “다양한 데이터 공급망을 구축해야 신약 개발 업체들이 세계 무대로 나아갈 수 있다”고 했다. 장동경 삼성서울병원 교수도 “병원 EMR 표준화는 국가 기간산업에 해당한다”며 “미국 일본 등이 표준화에 따른 인센티브를 준 것처럼 우리 정부도 확실한 지원책을 마련해야 한다”고 했다.

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▶ 기사: “기간·비용 줄이는 AI 신약개발… 의료 빅데이터 개방이 관건” 한국경제(2018-06-27)



출처: 한국경제