AI신약 플랫폼 시장 및 산업동향

AI신약 플랫폼 시장동향

2022년 전 세계 신약개발 인공지능 시장 규모는 11억 달러로 추산되었으며, 2023∼2030년까지 연평균 성장률 29.6%로 확장될 것으로 예상하고 있다. 2023년 3월 기준 AI 신약개발 관련 기업들의 누적 총 투자액은 약 602억 달러 정도로 예측되고 있으며, 2015년 이후 AI 기반 제약회사에 대한 투자 금액이 크게 증가한 것으로 조사되었다. 지난 9년 동안 800여개의 AI 신약 플랫폼 기업에 대한 연간 투자 금액은 27배 증가하였고(2022년 12월 기준 누적 총 539억 달러), 의약품 개발 회사의 AI에 대한 투자액은 136억 8,000만 달러였으며, 가장 빠른 성장은 2021년으로 파악된다. 시장 현황은 미국이 여전히 인공지능 기업의 점유율면에서는 선두에 있지만(58%, 2022년 기준), 아시아와 중동 지역에서 인공지능 기술 활용이 확대되고 있고, 특히 중국을 비롯한 아시아-태평양 지역에서는 약물 개발을 위한 인공지능 기업의 수가 증가하는 추세로 이러한 추세는 계속 유지될 것으로 예상된다. 신약개발 시장에서 AI 신약 플랫폼 기술은 산업현장에서 새로운 약물 발견 및 생산 비용을 줄이기 위한 자극이 되고 있으며 이런 자극이 증가하는 만큼 신약개발 시장을 주도할 것으로 보인다.

<AI신약 플랫폼 기업 총 투자액관 연간 투자액 추이>

<전세계 AI신약 플랫폼 기업 분포 현황>

국내 관련 정책 동향

국가적 차원에서는 산학연에서 기개발 중인 분석 모듈과 플랫폼을 고도화하고, 새로운 인공지능 기반 학습 모델도 추가 개발하는 투트랙 사업 추진을 계획하고 있다(인공지능 활용 혁신신약 발굴사업, 2022∼2026년, 후보물질 4개 이상 IND 신청을 목표로 하고 있다). 정부의 디지털바이오 5대 인프라 12대 핵심기술 육성 방향 중 연구 속도 성공확률 향상을 위하여 2026년까지 인공지능 모델을 활용한 신약 후보물질 4개 이상 발굴 및 IND 신청을 목표로 정하고 있다. 정책 적합성 측면에서는 디지털융합･플랫폼･기술경쟁 등의 패러다임 변화주도, 국가 R&D 공백 해소 등 정책적 중요도 및 시급성을 고려하여 최종 17개 중 한 개로 AI 신약 플랫폼 기술을 선정하였다. 또한 기술고도화 측면에서 시장 수요 및 사업화 연계 R&D 기획 및 학･연･벤처 교육･컨설팅, 전임상시험 지원 등 추가 R&D 사업을 확대 지원하기로 하고, 특히 2023년 3월 한국형 AI 신약개발 연구협력모델 구축사업의 필요성을 인식하여 19개 제약사가 참여하는 AI 신약개발 전문위원회를 출범시켰다.

국외 산업 동향

현재 AI 산업에서 주요 역할을 담당하고 있는 미국은 많은 기업들이 R&D, 연구센터 및 연구소에서 인공지능을 활용하고 본 기술에 투자하는 주요 참여자가 되고 있으며, 미국 식품의약국(FDA)은 규제 과학 분야에서 인공지능 활용을 탐구하기 위한 프로그램을 도입하고 있다. EU, 이스라엘, 영국, 호주 등에서도 AI 신약 플랫폼 기술을 국가 주요 전략기술로, MIT Technology Review, 세계경제포럼(WEF) 등에서도 국내 미래유망기술로 선정하였다. 뿐만 아니라, 아시아 국가도 AI 기술 주도권확보를 위해 발 빠르게 다양한 프로그램들을 개발하고 있다. 일본 경제산업성(Ministry of Economy)은 AI 기반의 약물 발견 기술 개발을 촉진하기 위한 프로그램을 설립하였고, 중국은 중국 최고의 경제 기획 기관인 국가개발개혁위원회에서 “Made in China 2025” 계획을 발표, 2025년까지 AI 기술의 세계적 선두 주자가 될 것을 선포하였다.

도전 과제

데이터의 질과 유효성

AI 알고리즘은 대량의 고품질 데이터를 요구하며, 또한 제약산업 데이터는 접근과 통합의 어려움이 있다. 그러므로 데이터 기반의 바이오 R&D 혁신을 위해서는 고품질 데이터의 수집･공유･활용이 선순환되는 생태계 조성이 필요함이 계속 강조되어 오고 있다. 2022년 10월 기준으로 국내에서는 국가 바이오 데이터 스테이션 (K-BDS) 구축을 통해 약 146만 건(유전체 126만, 화합물 19만 7,000건 등)의 데이터가 확보되어 있다고 한다. 또한 국가는 바이오 연구데이터 활용 기반 조성 사업을 통해 FAIR 원칙(Findable(검색용이성), Accessible(접근성), Interoperable(상호호환성), Reusable(활용성))을 준수하는 국가 바이오 데이터 스테이션 구축을 위해 2026년까지 총사업비 1,780억 원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 본 사업을 통해
고품질의 유효성 있는 대량의 데이터들이 수집･공유･활용되어 AI 신약 플랫폼 기술 개발에 잘 활용될 수 있기를 기대해 볼 수 있다.

규제와 윤리적 문제

초기 단계의 AI 신약개발 관련 활용 규제 가이드라인이 강력하게 요구되고 있으며, 사용하는 데이터와 알고리즘 편향 관련 문제도 발생할 수 있음을 고려한 윤리적 문제에 대한 가이드라인도 요구되고 있다. AI에 의한 인간 의사결정 대체 가능성에 대한 문제도 일각에서는 제기되고 있다. 이에 국제기구 활동을 통한 AI융합 바이오기술에 대한 표준 및 윤리적 가이드라인 마련에 참여, 국내 법･제도에도 반영하고자 국가적 차원에서 노력하고 있음은 고무적인 현상이다. 그리고 AI가 도입되는 연구 분야마다 분야별 특성을 고려한 가이드라인들이 제시되고 있다. 뇌연구 분야에서는 인간의 존엄성, 인간 증강 등을 마련하고 있으며2023 생명공학백서 | 특집. 디지털 시대의 바이오 대전환90(OECD-STEPI), 합성생물학 분야에서도 데이터 등에 대한 표준개발(KSBA-GBA) 마련에도 적극 참여하고 있다. 디지털바이오 육성을 위한 법적 기반을 마련하고 합성생물학 등 전략적 육성이 필요한 기술별로 법적 지원 근거 마련을 위해 관련 법령을 제･개정하고, 연구개발전략 수립부터 제품화까지 과정에서 규제를 극복할 수 있도록 민관합동 바이오 규제개선반도 본격 운영하여 AI 기술 활용이 신약연구 분야에 잘 정착하기를 희망한다.