추진단 TF팀, '전략 수립-인공지능 프렛폼 도입 및 운영-신약개발 AI개발 조성' 역할
제약바이오협, 5일 '인공지능(AI)신약개발지원센터 추진단 개소식'기자간담회 개최

▲이동호 인공지능(AI) 신약개발지원센터 추진 단장

한국제약바이오협회 인공지능(AI)신약개발지원센터가 향후 '중립적 중재자 역할을 할 것'이라는 이동호 단장의 AI센터 역할론 언급이 나왔다.

다만 AI센터 추진단 TF팀은 전략 수립을 비롯 인공지능 프렛폼 도입 및 운영 등 경험 축적, 한국실정에 맞는 신약개발 인공지능 개발 환경 조성에 나설 뜻을 밝혀 확대 해석을 염려했다.

이동호 인공지능(AI) 신약개발지원센터 추진단장은 5일 한국제약바이오협회 2층 오픈 이노베이션플라자에서 열린 '협회 인공지능(AI)신약개발지원센터 추진단 개소식' 기자간담회에서 "약품을 개발하는데 필요한 AI가 제약산업에 적용된 것은 상대적으로 짧다. 하지만 우리나라가 뒤따라갈수 있는 영역으로 생각돼 (단장직을)수락하게 됐다"고 소회를 밝혔다.

그는 로드맵과 관련 "제4차 산업시대에는 도식화 방법이 아닌 실제 사용 경험 터득이 첫 단계이며 두번째는 가장 유리한 부분 강화, 궁극적으로 한국에서 AI개발을 수행할수 있는 세계적 기업 3~4개와 같이 글로벌 시장을 상대로 서비스를 할수 있게 하는 것이 최종 단계로 보고 있다"며 "예산을 확정 짓고 TF팀이 출범한 것이 아니다. 올해말 예산 분배 이전에 가장 효율적으로 일을 할수 있겠는지를 연구하는 1년"임을 밝혔다.
다만 내년에 간담회를 진행한다면 올해보다 더 양질의 내용이 도출될 것이라며 기대감도 불어넣었다.

또 "2019년 AI센터 설립을 위한 TF팀은 전략 수립이 첫번째 목적이며 인공지능 프렛폼 도입 및 운영 등 경험 축적, 한국실정에 맞는 신약개발 인공지능 개발 조성으로 전략이 나눠져 있다"며 "우리나라가 후발주자지만 내년 AI센터 설립을 위해 적극 활동할 것"임을 밝혔다.

이 단장은 "TF팀 협력 체계는 전문가 집단과 연구회사, 협회 산하 유저 제약사와 함께 일을 하게 될 것"이라며 "특정 집단이 아닌 이 분야 전문가들 초빙해 업무를 추진해 나갈 것"이라고 말했다.

그는 "신약개발 AI는 모든 단계에 적용된다. 세계적으로 지놈데이터 등이 공개적으로 나와 있다. 현재 공개된 데이터를 갖고 알고리즘을 개발해서 가장 적절한 추론을 만들어내 결정을 도와주는 AI를 적용하는 것으로 알고 있다"며 "구성은 데이터 80%, 딥런닝(알고리즘) 20%를 차지하는 것으로 보고 있다. 각 부처도 AI적용을 위한 표준화 작업을 진행중에 있는 것으로 알고 있다"고 예측했다.

사실 "신약개발 데이터는 광범위하다"면서 "데이터의 보호, 보안을 위해 국가가 중립적 센터를 필요로 한다는 점을 협회가 파악하고 유저들이 AI를 갖고 궁극적으로 활용할 분야를 찾고 각각의 분야에서 AI를 활용한 알고리즘을 통해 효율적으로 일할수 있게 되면 산업발전과 환자들에 도움일 될 것"이라고 전망했다.

회원사 수요조사 결과와 기존 프렛폼 활용에 대해서는 "AI로 약품 개발한다는 점을 정확하게 이해하고 있는 부류가 그리 많지 않다"며 "회사별로 원하는 수요가 다르지만 가야할 길이라면 선진 제약 강국을 따라 잡는데 도움을 주지 않을까 막연한 기대가 수요조사에 많이 나와 있다"면서 "우리나라 프렛폼을 개발할 것인지. 그리 어려운 일은 아니지만 얼마나 많은 데이터 활용 경험이 있는지, 초기단계에선 현재 서비스를 활용하면서 활용 경험을 쌓는데 주력할 것"이라고 말했다.

사용량 문제와 관련 협회와 함께 일하겠다는 곳이 17개사가 호응해 왔으며 MOU를 맺은 복지부, 보건산업진흥원과 초기 재정 분배하는 식으로 진행한다는 발상이다.

AI개발 중립적 센터가 데이터를 관리하는게 필요하다는 생각에서 출발된 셈이다.

외국 솔류션 사용 계획, 텍스트·데이터마이닝 활용 방안에 대해 "샌프란시스코 출장지에서 AI에서 대해 일정한 정도 의문을 갖고 있었다. 기존 다국적제약사 조차 'So What?'(무엇이 됐나)란 의문을 갖고 있다. AI 관련 초기 탐구 기업, 클리닉 마이닝 하는 회사 등이 존재한다. AI 소사이어티 조성돼 있지만 한국는 아직 미가입국이다. 그 블럭에 가입하고 그 기업들에 대한 공정한 중재자 역할을 하는 것"이라며 "그래서 제약협회가 주도하는 이유는 원스톱 개념을 갖고 편하게 이용할수 하겠다. AI 신약개발지원센터는 중립적 중재자 역할"이라고 정의했다.

데이터 마이닝이냐 테스트마이닝 중 선택은 독성보고서 데이터냐 합성화물 데이터이냐, 마이닝 보다는 이 데이터를 학습시켜 연구자들이 도움을 직접적으로 받을수 있게 하겠다는 전략이다.

이 단장은 "데이터도 중요하지만 실제 알고리즘을 적용해 산업에 도움이 되는 쪽으로 운영해 보겠다는 것으로 이해 해달라"고 주문하고 "각종 데이터를 중립 기관이 다루지 않으면 가공할때마다 다양한 해석이 나올수 있고 보안에 대한 문제가 발생할수 있다. TF팀은 국내에서 가장 신뢰받는 센터를 만들면 자연스레 하나로 통합될 것으로 보인다"며 궁극적인 목표를 언급했다.

만일 정부 주도로 진행한다면 대통령 직속이나 국무총리 산하로 속해 가는 것이 외세에 휘둘리지 않을 것이라는 입장이다.

한편 성공 사례에 대해서는 "AI기업들에 대한 'So What?'이란 현실이다. 화이자, 사노피, 다케다 등이 미래 방향을 믿기 때문에 선 투자하는 개념이다. 한국도 다른 분야에 비해 늦지 않았다. 특정 질환. 언급하긴 곤란하다"며 "AI 기업의 패턴은 서비스가 아닌 직접 후보물질을 건네주는 방식, 처음부터 끝까지 서비스 하는 방식이 두가지 중 어느 쪽이 옳은지는 판단하기 어렵다"면서 "사실 답답하다. 미국의 경우 지놈 관련 데이터가 있다고 믿지만 전부 후향적 데이터에 불과하다. 역 추론한 것이다. 이제 미국도 과거 데이터가 아닌 정부 주도로 인구 1000만명을 추적하고 있다. 미래를 보고 가고 있다"고 우리나라 AI센터 TF팀의 고민거리이기도 하다고 전했다.

한정렬 기자  jrh05@hanmail.net

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