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[이데일리 김명선 기자] “모더나 백신이 94.5% 효능을 보인다는 실험 결과를 들었을 때, 내 대답은 ‘놀랍지 않다’였다. 이미 수년간의 작업을 통해 프로그래밍된 mRNA(메신저 리보핵산)이기 때문에, 면역반응을 끌어낼 수 있다는 점을 알았다. ‘프로그래밍 가능한 의약품’의 시대에 온 것을 환영한다. 중요한 건 AI(인공지능) 및 머신러닝의 역할이다.”

지난 13일(현지 시각) 누바 아페얀 모더나 공동 설립자 겸 플래그십 파이어니어링(Flagship Pioneering) 대표가 자사 홈페이지에 올린 신년사에서 한 말이다. 플래그십 파이어니어링은 미국 바이오·헬스케어 전문 벤처캐피탈(VC)이다. 누바 아페얀은 모더나(Moderna), 악셀라 헬스(axcella health)를 비롯해 수십 개 바이오 스타트업 설립을 지원해온 벤처 자본가다.

모더나 코로나19 백신 개발에도 AI 알고리즘 활용

누바 아페얀 모더나 공동 설립자. (사진=플래그십 파이어니어링 홈페이지 캡처)

신년사에서 누바 아페얀 대표는 “지금까지 연구개발(R&D) 패러다임은 ‘우연의 게임’이었다. 이 예측 불가능성은 산업, 투자자 및 사회에 엄청난 비생산성을 가져왔다. 그러나 프로그래밍 가능한 의약품은 생산성을 높일 수 있다. 생물학적 문제가 디지털 문제로 전환되는 디지털 생물학 시대가 다음 세기를 좌우할 것으로 본다”고 했다.

그가 얘기하는 프로그래밍 가능한 의약품이란, 올바른 단백질이나 세포를 잘 골라내고 최적의 생산 과정을 활용하는 등 신약 개발에서의 정확도를 높인 약이다. 그는 이 과정에서 AI와 머신러닝 기술이 중요한 역할을 한다고 봤다. 플래그십 파이어니어링이 창업한 모더나도 코로나19 백신을 개발하는 과정에서 AI 알고리즘을 활용했다. 누바 아페얀 대표는 “AI와 머신러닝은 시간을 거슬러 올라가 효과적인 치료를 위한 중요한 단서를 수집할 도구가 되어준다”고 말했다.

플래그십 파이어니어링은 AI 신약 개발사들을 꾸준히 설립 및 지원해왔다. 2019년 설립한 ‘발로(Valo Health)’가 대표적이다. 발로는 AI 컴퓨팅을 통한 신약 개발 플랫폼을 만들었다. 약물 후보를 효율적으로 골라내, 임상시험 설계 및 실행에 대한 예측 신뢰도를 높인다.

플래그십 파이어니어링이 투자한 제너레이트 바이오메디슨(generate biomedicines)도 머신러닝을 활용한 플랫폼을 갖고 있다. 이 플랫폼은 수억 개의 단백질을 분석해 질병 치료에 적합한 펩타이드나 단백질을 모델링한다. 최근 암젠과 5000만달러(약 596억원) 규모의 연구 협력 계약을 발표했다.

국내에선 신테카바이오·온코크로스·스탠다임 등 기술 보유

AI 신약개발 시장 전망은 긍정적이다. 더비지니스리서치컴퍼니에 따르면, AI 신약개발 글로벌 시장은 지난해 9억1000만달러(약 1조858억원)에서 올해 39% 성장한 12억7000만달러(약 1조 5154억원) 규모로 전망된다. 2025년까지는 연평균 47%씩 성장해 59억4000만달러(약 7조 877억원)에 달할 것으로 예측된다.

이처럼 AI 신약개발 시장의 잠재력이 높게 평가받는 데는 신약 개발이 워낙 까다로워서다. 후보약물을 발견하고 임상을 거쳐 상업화되기까지 평균 10~15년이 걸린다. 연구개발비도 8억달러(약 9536억원)에서 13억달러(약 1조 5500억원) 가량 든다. AI를 활용하면 신약 개발에 드는 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있다.

국내에도 AI 신약 플랫폼 기업들이 여럿 있다. 스탠다임, 신테카바이오(226330), 온코크로스, 팜캐드, 카이팜, 디어젠, 닥터노바이오텍 등이 대표적이다. 2019년 코스닥에 상장한 신테카바이오는, 유효물질을 도출하는 AI 플랫폼 ‘딥매쳐(DeepMatcher)’, AI 기반으로 신생항원을 발굴해 개인 맞춤형 면역항암제 개발에 기여하는 ‘네오에이알에스(NEO-ARS)’ 플랫폼을 보유 중이다.

온코크로스는 AI를 활용해 신약 후보물질과 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는 플랫폼 기술을 갖고 있다. 스탠다임은 신규 타깃 발굴 AI 플랫폼 ‘스탠다임 애스크(Standigm ASKTM)’와 신규 물질 생성 AI 플랫폼 ‘스탠다임 베스트(Standigm BESTTM)’를 결합해 타깃 발굴부터 선도물질 확보까지 7개월 만에 완료할 수 있는 ‘워크플로우 AI(workflow AI)’를 완성했다.

디어젠은 약물과 단백질의 상호작용을 예측하는 ‘MT-DTI(Molecule Transformer Drug Target Interaction)’ 플랫폼을 보유 중이다. 디어젠 관계자는 “현재 국내외 17개 기업과 AI 플랫폼을 활용한 연구를 진행하고 있다. 2020년부터 급격하게 협력이 늘어났다. 글로벌 AI 기업 중심으로 빅딜이 많이 체결되는 양상이라 관심도는 높아지는 추세”라고 설명했다.