AI 활용 신약개발 '데이터 확보'에 성공 달렸다

알고리즘은 이미 개발…"데이터가 좋아야 좋은 결과 도출"

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국내에서도 신약개발을 위해 인공지능(AI) 활용이 대두되는 가운데 전문가들은 AI를 성공적으로 활용하기 위해 충분한 데이터 확보가 필요하다고 강조했다.
 
7일 한국제약바이오협회  인공지능신약개발지원센터가 개최한 'AI파마 코리아 컨퍼런스 2019'에 참석한 연자들은 이 같은 의견에 목소리를 모았다. 이들이 데이터의 중요성을 강조한 것은 이미 AI를 활용하고 있는 다른 분야에서 알고리즘이 개발된 반면, 신약개발과 관련된 데이터는 아직 따라가지 못하고 있기 때문이다.
 
충분하고 정확한 데이터를 올바른 방식으로 구성해야 AI를 적용했을 때 원하는 결과를 얻어낼 수 있을 가능성이 높아진다.
 
따라서 신약개발에 있어서도 AI를 활용하기에 적절한 데이터가 필요하다는 것.
 
아스트라제네카 미쉘 파텔 박사는 "AI 적용에 가장 중요한 점은 데이터를 올바른 방식으로 구성해서 활용할 수 있어야 한다는 것"이라면서 "데이터를 하나의 백본 형태로 구성하고 데이터에 접근이 안정하게 되도록 하는 기반을 만들었다"고 말했다.
 
또한 "데이터가 갖고 있는 최대한의 가치를 유추할 수 있어야 한다"면서 "여러 당사자가 협력관계를 구축하고 빠르게 연결될 수 있도록 해야 할 것"이라고 덧붙였다.
 
시클리카의 나히드 커지 대표도 "신약개발에서 AI가 도움이 되려면 균형을 갖춘 데이터가 필요하다"며 "데이터가 얼마나 무결성을 갖추고 있는지 중요하다"는 말로 데이터의 중요성을 강조했다.
 
원하는 타겟과 관련된 데이터를 확보할 수 없을 때 물리학에 기반한 모델을 통해 데이터를 생성하고, 이를 AI에 적용해 신약개발에 활용하는 방안이 제시되기도 했지만, 이 경우에는 데이터 품질의 한계가 지적됐다.
 
슈뢰딩거 김병찬 책임연구원은 "AI를 적용하고 싶어도 데이터가 없어서 적용할 수 없다는 점이 현실적인 문제"라면서 "피직스 베이스 모델링을 통해 분자가 몸 속에서 프로틴과 어떻게 상호작용하는지 계산할 수 있고, 이를 통해 충분한 데이터를 만들면 AI를 접목해 신약개발에 역할을 할 수 있다고 생각한다"고 말했다.
 
하지만 시클리카 나히드 커지 대표는 이 경우 AI로 인해 왜곡이 발생할 수 있어, AI에 적용하는 데이터가 좋아야 좋은 결과를 도출할 수 있다며 한계를 지적했던 것.
 
나히드 커지 대표는 "피직스 베이스 어프로치를 위해 만든 데이터가 다른 타겟이나 버추얼 스크린에 적용하면 높은 수준의 결과가 나오기 어렵다"며 "AI에 적용하는 데이터가 좋아야 결과도 좋다는 말을 하고 싶다"고 말했다.
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