AI가 산업계 전반에 영향을 주고 있는 가운데, 국내 제약바이오 업계에서도 이를 적극 도입 또는 활용해야 하는 분위기다. 하지만 현장에서는 AI를 다룰 전문인력이 부족한 실정인 것으로 알려졌다.
한국제약바이오협회 AI신약연구원은 국내 제약바이오·AI 기업, 학계, 연구기관 44곳의 관계자 55명을 대상으로 실시한 표본조사 결과를 발표했다.
조사 대상자 55명 중 26명(47.3%)이 현재 신약개발에 AI를 활용하고 있다고 응답했다. 활용 방식은 ▲내부 직접 활용(10명) ▲외부 아웃소싱(9명) ▲병행(7명) 순이었다. 도입을 검토·계획 중인 응답자는 23명, 활용 계획이 없는 응답자는 6명으로 집계됐다.
AI 적용 분야(복수응답)는 ‘후보물질 식별’과 ‘후보물질 최적화’가 각각 15명으로 가장 많았다. 이어 ▲화합물 식별(11명) ▲작용기전(9명) ▲표적 식별 및 검증(8명) ▲전임상(6명) ▲임상(4명) ▲약물 재창출(4명)이 뒤를 이었다.
향후 개발 희망 분야로는 합성의약품이 27명(49.1%)으로 절반가량을 차지했다. 다음으로 ▲바이오의약품 및 항체(12명, 21.8%) ▲표적단백질분해(TPD)(6명, 10.9%) ▲항체-약물접합체(ADC)(5명, 9.1%) ▲약물전달시스템(DDS)(3명, 5.5%) 순으로 나타났다.
반면 신약개발 부서 내 AI 전문인력은 부족한 상태로 파악됐다. AI 인력이 없다고 답한 응답자는 37명(67.3%)에 달했다. 이어 ▲4명 이상 보유(10명, 18.2%) ▲1명 보유(4명, 7.3%) ▲2명 보유(3명, 5.5%) ▲3명 보유(1명, 1.7%) 순이었다.
인력 부재 이유(복수응답)로는 ▲자금 및 리소스 부족(26명) ▲내부인력의 AI 기술 이해 부족(19명) ▲AI 신약개발 필요성 인식 부족(11명) 등이 꼽혔다.
정부 지원 요청 사항(복수응답)으로는 ▲AI 전문인력 양성(37명)이 최우선 과제로 집계됐다. 이어 ▲데이터 공유 플랫폼 구축(25명) ▲투자·자금 지원(23명) ▲실증·검증 기회 제공(22명) ▲인허가 가이드라인 마련(15명) ▲글로벌 진출 지원(9명) 순이었다.
AI 신약개발 교육 필요성에는 응답자의 91.0%(50명)가 동의했다. 희망 교육과정은 ▲AI 알고리즘 및 모델링 프로그래밍(17명, 30.9%) ▲데이터 분석 및 시각화(16명, 29.1%) ▲생물정보학·화학정보학 데이터 활용(13명, 23.6%) ▲소프트웨어 및 프로그래밍 기술(5명, 9.1%) 순으로 집계됐다.
한편, AI와 로봇을 결합한 자율 실험실(SDL, Self-Driving Lab)에 대한 인지도는 낮았다. 응답자의 38%(21명)는 ‘용어만 들어봤다’고 답했고, 36%(20명)는 ‘전혀 모른다’고 응답했다. ‘개념을 이해한다’는 응답은 24%(13명)에 그쳤다.
SDL은 AI와 실험 자동화 로봇을 결합한 것으로, 연구자의 목표에 따라 AI가 실험 조건을 설계·수행하고, 데이터 분석과 후속 실험까지 자동화하는 체계를 의미한다.
AI신약연구원은 교육 수요에 맞춰 전문 교육 플랫폼 ‘LAIDD’를 운영 중이다. 2021년부터 총 166개 교육과정을 통해 2275명의 이수자를 배출했으며, 누적 가입자 수는 1만 3823명이다.
노연홍 한국제약바이오협회장은 “국내 기업들도 AI 도입 의지는 높지만 전문인력 부족이라는 현실적인 한계에 직면해 있다”며 “산업계와 정부가 함께 AI 전문인력 양성, 데이터 인프라 구축, 실증 환경 조성 등을 체계적으로 지원한다면 우리나라 AI 신약개발 경쟁력은 한 단계 더 도약할 수 있을 것”이라고 말했다.
구지훈 더나은미래 기자
