유럽의 경우 인공지능(AI) 신약개발이 비교적 활성되고 있는 반면, 국내는 아직 갈 길이 멀다는 지적이 나왔다.
 
김화종 인공지능(AI) 신약개발지원센터장은 지난 26일 온라인으로 진행된 한국제약바이오협회 프레스 웨비나 연사로 참석해 ‘AI 신약개발 어디까지 왔나’에 대해 발표했다. 

김 센터장은 한국의 경우 AI 신약개발은 전문가 부재와 업계 기밀화 협력 부족으로 어려운 실정이라고 진단했다.

그는 “국내 제약사들은 AI 신약개발 기술 도입을 어려워 한다. 정작 본인의 기업에 적용하기를 꺼려 한다”며 “기관, 기업이 태생적으로 받아들여야 하는 변화가 있는데 일하던 방식과 달라 받아들이지 못한다”고 지적했다. 

그러면서 유럽의 AI 신약개발 활성화 사례를 예로 들었다.

유럽의 경우 2019년 AI 신약개발 활성화를 위해 MELLODDY(Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery)를 구축, 대형제약사와 학계 협력시 관련된 데이터를 공유하고 있다.

이때 AI 데이터 공유는 개인 정보는 제외한 학습 능력을 공유한다.

김 센터장은 “AI 데이터를 한곳에 모아 공유하는 것은 지금은 아니더라도 언젠가는 노출 위험에 처할 수 있다. 그것이 아닌 각자의 딥러닝 모델링 방식을 공유하는 셈이다. 일종의 기준을 공유함으로써 각사의 정확도를 올릴 수 있다”고 강조했다.

그러면서 유럽이 하고 있는데 우리가 못할 이유가 없다며 AI 기반 신약개발 데이터 공유가 어려운 점은 데이터 공유가 불가능하다는 점이라고 꼬집었다.

그는 “AI 신약개발 속도를 높이고 연구의 질을 높이기 위해서는 제약바이오 기업 간 데이터 공유가 필수다. Federated Learning을 활용할 경우 프라이버시 문제를 해소하고 연구개발의 효율성을 높일 수 있다”고 말했다.

또한 “이러한 신약개발 과정은 데이터를 중심으로 구체적인 협력관계가 모색되야 가능하며 각 분야에서 협업을 하기 위해서는 서로 통용되는 개념을 이해할 수 있도록 교육이 선행되야 한다”고 언급했다.

[위키리크스한국=김 선 기자]

kej5081@wikileaks-kr.org

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