"신약개발에 '인공지능' 활용 시, 전략 필요하다"

김선 교수, 'AI 파마 코리아 컨퍼런스'서 4가지 전략 제시
인적자원과 AI 접목, 데이터 증강 등 기법 활용 등 제안

문근영 기자 (mgy@medipana.com)2024-10-31 12:10

김선 서울대학교 컴퓨터공학과 교수
[메디파나뉴스 = 문근영 기자] 인공지능(AI) 기술 발전 속도가 증가하는 가운데, AI를 신약 개발에 사용하는 과정에서 전략이 필요하다는 제언이 나왔다.

김선 서울대학교 컴퓨터공학과 교수는 31일 '제7회 AI 파마 코리아 컨퍼런스'에서 미국이 주도하고 있는 인공지능 기술을 능가하는 연구도 바람직하나, 현재 사용할 수 있는 인공지능 기술을 신약 개발에 적용해야 한다고 말했다.

그는 첫 번째 전략으로 국내 인적자원이 AI를 활용하는 게 필요하다고 언급했다. 한국에 실력을 갖춘 화학자, 생물학자가 존재하기에, 이같은 강점을 살려 새로운 생화학적 실험방법과 AI를 접목하는 방향으로 접근할 수 있다는 얘기다.

김 교수는 "이렇게 훌륭한 연구자들을 어떻게 도와서 우리가 성과를 낼 수 있느냐, AI 도구를 쓸 수 있게 지원하면 되는 것"이라며 학술지에 실린 연구 사례를 근거로 들었다.

그러면서 "케이라스(KRAS)는 프로틴(Protein)과 프로틴(Protein이 상호작용해 만드는 아주 작은 공간을 타깃해야 하기에 언드러거블(Undruggable)한 것"이라며, 연구와 인공지능 결합 시 이같은 문제에 접근이 가능하다고 말했다.

이어 "한국에 있는 수많은 우수한 화학자, 생물학자, 의학자, 약학자를 인공지능 기술로 도와줄 수 있으면, 정말 우리가 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 생각한다"고 밝혔다.

그는 두 번째 전략으로 데이터 증강(Data Augmentation) 등 AI 기법을 신약 개발에 적용할 필요가 있다고 강조했다. 상대적으로 적은 데이터를 보완하고, 적은 비용으로 신약 개발 성공확률을 높일 수 있기 때문이다.

김 교수는 "우리가 아무리 데이터를 많이 생산해도 미국이나 중국과 비교해 경쟁력을 갖기 어렵다"면서 "데이터 증강, 사전 훈련(Pre-training) 등 AI 기법을 활용해 문제를 극복해야 한다"고 피력했다.

그는 미국 AI 업체 오픈AI를 사례로 관련 내용을 설명했다. 김 교수는 "데이터를 생산하고, 주석(Annotaion) 등 작업도 필요하나 실제로 해야 하는 건, 텍스트와 이미지 데이터를 연결하는 것"이라고 부연했다.

이번 발표에서 제시된 세 번째 전략은 선도 후보 물질 평가 시, 인공지능 활용이다. 김 교수는 생각하는 것보다 많은 AI 기술과 도구가 있다며, 시뮬레이션(Simulation)을 활용해야 한다고 말했다.

그는 "약물 개발도 그냥 후보물질이 있으면 거기서부터 왼쪽 오른쪽 변형(Modify)하면서 실험을 통해 엄청나게 많은 시간과 돈을 들이지 말고, 시뮬레이션으로 가자는 것"이라고 목소리를 높였다.

그러면서 "인공지능 기술을 써보고 안 된다고 생각하는 건 잘못 생각하는 것"이라며 "다음 달엔 더 많은 인공지능 도구가 나오고, 그다음 달엔 훨씬 더 많은 도구가 나오기에, 믿고 사용하면 굉장히 좋은 후보물질로 시작할 수 있다"고 덧붙였다.

신약 개발 시 AI를 활용하는 네 번째 전략은 여러 인공지능 도구 활용이다. 김 교수는 인공지능 도구 패키징(Packaging)을 통해 실험데이터가 최종 목표에 접근하는 방식에 대해 말했다.

그는 "구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배"라며 "실험데이터로 모델 피팅(Fitting)을 진행하고 만족스럽지 않으면, 피드백을 받아서 다시 트레이닝하고 디자인하는 게 핵심"이라고 설명했다.
 

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