2019년 인공지능(AI)에 대한 과도한 관심과 기대는 대부분 실망을 초래할 것으로 보이지만 신약개발 분야는 AI 결실을 기대하는 모습이다.

휴먼 게놈 프로젝트(Human Genome Project) 등 새로운 정밀의학의 도전은 상상했던 것보다 더 복잡하고 미묘한 것으로 드러났다. 약 2만5000여개의 인간 유전자 중 2,418개만이 특정 질병과 관련된 것으로 보고해 병리 현상의 작은 부분만을 조명하는데 그쳤다.

2020년 AI 기술적 과장에 대한 우려는 근거가 있다. 그럼에도 불구하고 의료 분야에서 AI 알고리즘을 활용한 신약 개발 시도는 더 늘어날 것으로 보인다.

지난 10년간의 연구는 질병의 복잡성에 대해 많은 것을 제시했다. 생명공학은 DNA뿐만 아니라 단백질, 대사산물, 다른 세포 유형 등 요소들 간 다중 상호작용, 복잡한 반응 네트워크에서 문제가 발생하면 질병이 발생한다는 것을 보고했다. 이 복잡한 시스템을 전체적으로 연구하기 위해서는 AI가 필요하다.

유전자 매핑 실험을 위한 데이터 양은 점점 다루기 어려워지고 있다. 2018년 영국 런던기반 다국적 제약회사 (GlaxoSmithKline, GSK) 최고 과학책임자 홀 바론(Hal Barron)은 “인간이 이 문제를 해결하는 방법에 대해 생각하는 것은 확실히 압도적”이라고 말했다.

기계학습(ML)은 방대한 데이터에서 패턴을 찾는 혁신적인 방법으로 자리매김 했다. GSK는 현재 약리 데이터를 기반으로 새로운 분자를 설계할 수 있는 AI 알고리즘을 개발한 영국 스코틀랜드 던디(Dundee) 기반 ‘엑스사이엔시아(Exscientia)’와 제휴하고 있다. 올해 4월에는 만성 폐쇄성 폐 질환을 치료하는 데 사용할 수 있는 새로운 분자를 발견했다고 발표했다.

다른 제약 회사들도 AI 바이오 테크 스타트업과 협력해 신약개발 혁신에 도전하고 있다. 미국 다국적 제약회사 ‘머크(Merck,MRK)’는 화학 상호작용을 모델링하기 위해 이미지 및 음성인식에 사용 된 것과 동일한 기술인 컨볼루션 신경망(CNN)을 적용하는 스타트업인 아톰 와이즈(Atomwise)와 파트너십을 맺었다. 이 소프트웨어는 분자 반응을 시뮬레이션 및 분석하고 인체에서 어떻게 반응하는지 예측할 수 있다. 아톰 와이즈(Atomwise)는 매일 천만 개가 넘는 화합물을 시뮬레이션한다.

2016년에 설립된 미국 샌프란시스코 기반 ‘오컴즈레이저(OccamzRazor)‘는 자연어 처리(NLP)를 활용해 파킨슨병 치료 신약 개발을 하고 있다. 스탠포드 AI 연구소와 제휴해 구축된 알고리즘은 과학 분야 보고서 및 데이터를 읽고 연구 정보를 추출해 파킨슨병의 생물학적 네트워크를 지속적으로 매핑한다. 이를 통해 질병을 유발하는 세포 기능 장애를 찾아내기 시작했다. 스타트업은 제약 회사 제휴를 통해 치료법을 개발할 예정이다.

카트리나 소피아 볼츠(Katharina Sophia Volz) 오컴즈레이저 공동 창립자는 온라인 기술매거진 ‘와이어드(wired)’ 기고에서 “2020년에는 AI 개발 약물 효능을 제시하는 최초의 임상 증거를 보게 될 것”이라고 주장했다.

그 후보 신약물질에는 미국 보스턴 기반 스타트업 ‘버그(Berg)’가 췌장암 및 암종 치료를 위해 발견한 BPM31510 신약과 ‘버네볼런트AI(BenevolentAI)’의 파킨슨병 환자 졸음 치료제 등이 있다.

볼츠는 “AI에 대한 과대광고가 많으며 휴먼 게놈 프로젝트와 마찬가지로 실망스러울 것이다. 그러나 신약 개발의 경우 이 기술은 이미 상당한 영향을 미쳤다. 내년에는 인공지능이 의료 혁신에서 보다 더 중요해질 것”이라고 말했다.