[사이언스칼럼] 수학을 통한 신약개발

윤강준 국가수리과학연구소 산업수학전략연구부 박사

윤강준 국가수리과학연구소 산업수학전략연구부 박사

최근 인공지능의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹은 우리 사회에 생활방식과 가치 인식에서 급속한 변화를 가져왔다. 회사나 학교·산업체 등에서 대면에서 이루어지는 사회활동은 온라인 등을 통한 비대면의 전환을 가져왔으며 4차 산업혁명의 정보지능화시대를 선도하는 디지털기술의 고도화와 활성화는 장소와 시간에 구애받지 않고 업무수행을 가능하게 하고 있다.

그런데 한국경제연구원의 2021년 3월 '저출산·고령화 추세 국제비교와 정책시사점' 보고서에 따르면 우리 사회는 2018년 65세 이상이 전체인구가 14% 이상인 고령사회에서 2026년에는 20% 이상을 차지하는 초고령화 사회로 접어들어 '향후 50년 이내에 가장 늙은 나라로 변화'할 것이라고 경제협력기구(OECD)는 예상했다. 따라서 포스트 코로나19에서 우리 사회의 가장 큰 당면과제 중 하나로 고령화시대에 따른 건강한 사회활동과 지속적인 경제성장을 위한 보건 및 의료문제를 해결하는 것이 부각됐다. 즉, 단지 생명의 연장이 아닌 오래 살면서도 경제와 사회활동을 지속적으로 가능하게 하는 건강한 삶을 어떻게 영위하게 할 것인가다. 이러한 상황에서 신약 개발은 건강한 삶을 지속시킬 뿐만 아니라 경제적 부가가치가 높기 때문에 많은 국가들로부터 큰 주목을 받고 있다.

신약 개발은 낮은 성공률과 오랜 시간(평균 10~15년)이 소요되며 평균적으로 1조 원이 넘는 자금이 투입되는 대표적인 고위험·고수익 분야로서 높은 불확실성 가지고 있는 산업이다. 최근에는 급속도로 발전하고 있는 인공지능 기술을 신약개발에 접목해 신약 개발에 소요되는 막대한 시간과 비용을 최대 절반 수준으로 단축할 것으로 기대하고 있다. 2017년 Global Market Insights의 분석에 의하면 인공지능 관련 신약 개발 시장은 연 평균 40% 이상 성장해 2024년에는 40억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다.

한 개의 신약이 개발되기까지는 질병에 대한 신약후보물질을 탐색하는 신약발굴단계와 임상실험을 통해 신약후보물질이 신체 내에서 약으로 작용하기에 안전하고도 효과적으로 적당한지를 조사하는 신약개발단계를 통해 만들어진다. 하지만 초기 신약 발굴 단계가 중요한 이유는 신약 후보물질을 제대로 선정하지 못할 경우 향후 단계에 투입된 자원을 낭비(garbage in, garbage out)하게 되며, 따라서 신약 후보물질 발굴 단계에서의 정확성이 전체 신약개발과정의 성패와 투입되는 자원의 가치에 절대적 영향을 미치게 된다. (fail fast, fail cheap!) 이러한 이유로 최근에는 기계학습 등 인공지능 기법을 신약 후보물질 발굴단계에 활용해 신약후보물질의 탐색 기간을 획기적으로 단축하고 그 정확도를 높임으로써 신약개발에 소요되는 시간과 예산을 대폭 절감시키려는 시도가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다.

대전에 위치한 국내 유일의 정부출연 수학연구소인 국가수리과학연구소에서는 수학의 사회적 가치 확산을 위해 활발한 연구활동을 진행하고 있으며, 2018년부터는 의학·화학·공학·물리 등 분야에 대한 융합적 전문지식과 수리적 분석능력을 인공지능에 활용한 신약후보물질 예측모델연구를 진행하고 있다. 연구소의 과학적 문제해결 능력을 통해 신약후보물질 예측모델을 구축하고 제약회사에서 임상실험을 통해 검증과 피드백을 실행해 최소의 비용과 시간으로 최적의 신약개발 기술을 확보함으로서 수학을 기반으로 과학기술 및 산업과의 연계를 강화에 기여할 것이다. 이를 통해 민간연구소나 제약회사에서 독자적으로 담당하기 어려운 대표적인 고위험·고비용 산업문제며 국가 경쟁력 강화의 핵심 성장동력인 신약개발기술을 산업계와 국가수리과학연구소 등 AI 전문연구소가 연계해 개발함으로써 고효율의 신기술 개발을 통한 경제발전과 함께 고급인력의 일자리 창출에 기여할 것으로 기대된다. 윤강준 국가수리과학연구소 산업수학전략연구부 박사