“신약 개발 과정 효율화를 위해 적극적인 인공지능(AI) 활용이 요구됩니다. 높은 리스크와 막대한 투자비용이 요구되는 만큼, 적절한 도구를 활용해야만 연구 과정을 효율화할 수 있습니다.”
김소연 스탠다임 변리사는 12일 서울 서초구 강남 엘타워에서 열린 'AI를 이용한 바이오 R&D, IP밸류업과 글로벌 성장전략'을 주제로 한 'IP전략포럼'에서 이같이 밝혔다.
김소연 변리사는 “신약 개발은 타깃 발굴부터 임상 개발에 이르기까지 여러 단계를 포함하며, 초기 단계에서 수만 개의 후보 물질 중 대부분이 탈락하고 전임상 시험을 통과한 일부만이 신약 후보 물질 파이프라인으로 진입한다”며 “이는 높은 리스크와 투자비용이 요구되기에 이를 극복하기 위해 AI 기술 활용이 늘어나는 추세”라고 설명했다.
그는 실제 사례를 통해서도 AI 도입 도입 배경을 소개했다. 김 변리사는 “신약 개발 과정 중에서도 신약 후보물질 발굴(Drug Discovery) 분야가 AI 도입에 가장 적합하며 활발한 연구와 산업 성과가 창출되고 있다”고 말했다.
이어 “후보물질 발굴은 수십만 개의 물질 중에서 특정 타깃에 특이적으로 작용하면서도 독성이 없고 흡수, 대사, 분포 등 약물로서 적합한 물성을 가진 물질을 찾아내는 과정”이라며 “이 과정에서 AI는 수만 개 이상의 물질을 짧은 기간 내에 효율적으로 스크리닝(screening)하는 최적 도구로 쓰일 것”이라고 덧붙였다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
