[현장] AI로 여는 제약바이오의 미래...'신약 개발의 새로운 물결'

[이코노믹데일리] 구글과 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들도 AI 신약개발에 뛰어들고 있는 가운데 정부도 바이오헬스산업을 차세대 주력산업으로 지정하며 집중 투자를 계획하고 있다. 이에따라 제약바이오 산업의 성장과 AI 기술 결합을 위한 정책적 방향과 과제를 모색하는 논의가 진행됐다.
 
한국제약바이오협회는 26일 오전 국회의원회관 제8간담회실에서 정부와 산학연 전문가들이 모인 ‘제약바이오산업의 AI 대전환’ 토론회를 개최했다.
 
이번 토론회는 최수진 국민의힘 의원을 비롯해 노연홍 한국제약바이오협회 회장, 김건·최보윤 국민의힘 의원, 박충권 연구책임의원 등이 참석했다.
 
첫 번째 발제를 맡은 강재우 아이젠사이언스 대표는 'LLM 시대의 제약바이오산업 혁신 방안'이라는 주제로 발표를 시작했다.
 
강 대표는 Eroom’s Law 그래프를 통해 반도체 산업과 제약산업을 비교하며 “반도체 산업은 기하급수적으로 증가했지만 제약산업은 반대로 생산성이 급격히 감소했다”면서 “이러한 상황이 지속된다면 제약산업은 레드오션에 직면할 것”이라고 경고했다.
 
강 대표는 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)을 도입한 4세대 AI를 활용해 신약 개발에 가속화를 주장했다. 그는 AI 발전과 역사를 1세대와 2세대, 3세대로 나누고 2023년부터는 4세대 AI로 진입해야 한다고 강조했다.
 
그는 여기에 덧붙여 2023년부터 4세대 AI로 진입해야 한다고 제시했다. 4세대 AI는 LLM으로 신약 전주기를 통합하는 형태로 발전해 생산성의 혁신을 이끌어낼 것으로 기대했다.
 
강 대표는 현재 3세대 생성형 AI를 통해 개발된 약물 사례에 대해 “상당히 성공적인 결과를 보여주고 있다”며 “4세대 AI 시대에는 LLM이 주도적으로 약물을 설계하고 제조하는 시대이기 때문에 폭발적인 신약 생산이 가능해질 것”이라고 설명했다.
 
LLM을 활용한 일들은 다양한데 대표적으로 병원과 같은 헬스케어 분야에 적용해 의사나 간호사의 업무 또는 원무 행정과 보험 청구 문서 작성 등을 할 수 있다. 제약바이오 분야에서는 특허 분석, 물질 설계 툴 운영, 문서 작성 등의 업무들을 훌륭하게 수행해 낼 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
 
강 대표는 “정부에서 AI 허브 등을 통해 지원하고 있지만 보다 더 구체적인 지원이 필요하다”며 “국내 교과서나 의생용 문헌 등에 대한 학습용 라이센스 자율화 추진”을 제안했다.
 
그는 “LLM의 경쟁력은 얼마나 양질의 텍스트를 읽고 공부를 했느냐인데 국내 교과서 가운데서도 양질의 교과서가 많은데 이를 가지고 생성 AI 공부를 할 수 있게 제도적인 장치가 마련됐으면 좋겠다”고 강조했다.
 
두 번째 발제자인 김화종 K-멜로디 사업단장은 '제약바이오 AI 강국을 위한 정책 제안'을 소개했다.
 
김 단장은 “세계적 빅테크 기업들은 대규모 지원금을 통해 혁신을 추진하고 있기 때문에 국내 기업도 독특한 차별화 전략이 필요하다”고 설명했다. 그는 연합학습의 장점을 강조하며 개인정보 보호와 데이터 활용의 효율성을 제시했다.
 
연합학습은 △개인정보 보호 △목적 지향의 데이터 활용 △데이터 가치 산정 등 세 가지 장점을 가진다.

연합학습은 머신러닝 모델인 파라미터(가중치)만 가져와 데이터를 가져온 것과 같은 효과를 얻는다. 기존에 데이터를 저장해야 AI를 사용할 수 있다는 패러다임을 바꿨으며 여러 기관의 민감한 근본적인 데이터를 보호하면서 활용이 가능하다.
 
또 AI모델의 목적을 미리 결정하고 학습하기 때문에 필요한 전처리만 수행해 시간과 비용이 줄어든다.
 
마지막으로 데이터를 수집한 곳에서 이익을 얻는 구조인데 원데이터를 가진 곳에서 이익을 얻지 못했던 이유는 측정할 수 없었기 때문이다. 하지만 연합학습을 통해 데이터가 사용된 양을 측정하면 모델개선에 기여한 정도를 평가해 정산이 가능해진다.
 
김 단장은 기업과 연구소 간 데이터 협력의 필요성과 함께 정부의 적극적인 지원도 요청했다. 그는 K-멜로디 사업을 통해 국가 연구비가 투입된 경우 데이터 활용 의무화를 제안하며 데이터 활용도 연구 평가에 반영과 개인정보보호법에서 제외되는 방안을 모색해야 한다고 덧붙였다.
 
발제 후 김정대 산업부 바이오융합산업과장은 “성능 좋은 AI 모델 개발을 위해 양질의 데이터 확보와 공유·활용할 수 있는 인프라가 중요하다고 생각한다”며 “이와 관련해 복지부, 과기부 등 범부처들의 협력을 통해 국가 바이오 빅데이터 구축 사업을 진행 중”이라고 말했다.
 
신현진 목암생명과학연구소장은 오함마와 손 망치를 예시로 들며 “무조건 큰 데이터만 좋은 것이 아닌 상황에 맞게 활용될 작은 데이터 개발도 필요하다”고 강조하며 “균형 있는 정책 개발의 중요하다”고 말했다.