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비만(당뇨 포함)과 더불어 최근 주식시장에서 가장 뜨거운 테마는 AI신약개발이라고 해도 과언이 아닙니다. 이미 루닛, 뷰노를 포함한 AI진단 회사들이 과거 상장 당시 언급했던 마일스톤을 단기간에 달성하는 모습들을 보여주면서 주식시장에서 가장 중요한 '신뢰'를 충족시켰고, 다음 바톤을 AI신약개발이 이어받은 듯 합니다. 바이오 산업에서 가장 중요한 것은 기술, 그리고 다음으로 중요한 것은 그 기술이 빠르게 꽃 피울수 있는 정책/자금적 지원입니다. 이미 읽어보신 분들도 계시겠지만, 지난 3월 '제3차 제약바이오산업 육성, 지원 5개년 종합계획 발표'가 있었습니다. 제약바이오 산업에서 미래 먹거리를 찾기 위해 다방면에서 지원하겠다는 내용을 골자로 하는데, 이 대목에서도 ‘바이오·디지털헬스 글로벌 중심국가 도약’을 국정과제로 추진 한다는 내용이 포함되어 있습니다. 전체 86페이지의 내용 중, AI·빅데이터 관련 정책을 요약한 내용은 다음과 같습니다.

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📌 바이오헬스 글로벌 중심국가 도약을 위한 제3차 제약바이오산업 육성‧지원 종합계획(안) [2023 – 2027] – 2023.03 (관계부처 합동)

📍 [AI·빅데이터 등 신약개발의 디지털 전환 촉진] (부분 요약)

☑️ 현황 및 추진방향

▶️ (현황) 제약ㆍ바이오 분야의 디지털 전환(Digital transformation)이 빠르게 추진되며 신약개발 전주기 단계별 연구 패러다임 또한 변화
○ (AI 기술 활용 신약개발) 신약개발 전주기에 인공지능 기술을 활용하여 파이프라인 확대, 비용 절감 및 기간 단축 등 효율화((개발기간) 10년→3년, (개발비용) 1.2조원→0.6조원) 촉진
- (사례) 알파폴드(AlphaFold), 알파폴2, 로제타폴드(RoseTTAFold) 등 딥러닝을 적용한 단백질 3차 구조 예측·분석 프로그램으로 신약개발 경제성 향상
○ (빅데이터 기반 신약개발) 신약개발의 과학적 기반이 되는 공공 및 병원 임상데이터가 기관별로 분산 구축되어 신약개발 연구에 미활용

▶️ (필요성) 신약개발 기간 및 경제적 비용을 절감하는 AIㆍ빅데이터기술의 접목으로 신약개발 가속화 및 효과성 개선
○ 명확한 비전과 마일스톤을 확립하고 핵심기술 및 데이터 축적으로 국내 제약바이오 산업 디지털 전환 필요
○ 국내 질환별 공공 및 임상데이터를 통합·제공하여 신약개발 절차(계획, 설계, 수행관리, 결과분석 등) 단축 및 성공 가능성 제고

▶️ (추진방향) 신약개발 전 과정에 AI·빅데이터 등 디지털 기술을 활용하여 신약개발의 성공 가능성 및 효율성 제고

☑️ AI 활용으로 신약개발 가속화 및 성공가능성 제고

1️⃣ AI 신약개발 기술 로드맵 수립 및 성공사례 창출 지원
○ (로드맵) 신약개발 단계별(유효·선도·후보물질 도출→비임상→임상) 적용되는AI 요소기술 정립을 통한 AI 신약개발 기술 로드맵 마련
○ (플랫폼) 공공 인공지능 플랫폼(KAIDD) 고도화로 후보물질 도출부터 임상시험 신청까지 인공지능 활용의 가시적 성과 창출
○ (매칭 지원) 제약기업의 기술수요와 AI 기업의 기술공급 매칭을 지원, AI 신약개발 성공사례 축적으로 AI 신약개발 활성화 지원

2️⃣ AI 신약개발 플랫폼 개발로 신약개발 가속화
○ (한국형 로제타폴드) 차세대 항체의약품 신속 개발을 위해 단백질구조예측 및 항체 설계 가능한 ’가칭한국형 로제타폴드‘구축 추진
○ (비임상·임상) 후보물질 도출 AI 플랫폼 외에도 비임상·임상에서 활용 가능한 인공지능 신약개발 플랫폼 개발 추진

3️⃣ 빅데이터 연합형 인공지능 플랫폼(FDD) 등 AI 활용 인프라 구축
○ (연합학습 기반 신약개발) 다기관에 분산된 민감 데이터를 효과적으로 활용하는 연합학습모델 기반 신약 개발 가속화 지원

☑️ 빅데이터 기반 신약개발 생태계 조성

1️⃣ 국가 통합 바이오 빅데이터 구축으로 신약개발·정밀의료 실현
○ 100만명 규모 유전체 바이오 빅데이터 구축으로 신약 개발, 정밀의료 등 질병극복·산업발전 연구에 활용
- 동의 기반으로 검체(혈액, 소변, 조직)를 확보하고, 데이터를 수집·생산하여 R&D 인프라로서 ‘데이터뱅크’를 구축
○ (희귀질환) 대규모 구축에 앞서 추진한 시범사업(‘20∼’22년)의 희귀질환자 1.5만 명 데이터 제공을 통해 희귀질환 치료제 개발 지원
○ (R&D 지원) 국가 통합 바이오 빅데이터를 활용한 신약개발 (유효·선도·후보물질도출→비임상→임상) R&D 지원

2️⃣ K-CURE(임상데이터 네트워크) 구축을 통한 신약개발 연구지원
○ (10대 암종) 암질환 극복을 위한 암 공공데이터(검진, 청구·처방, 사망원인 등) 및 암 임상데이터(10대 암 환자 165만명) 구축
- (K-CURE 포털) 다양한 연구자들이 공공·임상을 포함한 암관련데이터를 한 곳에서 검색 및 활용할 수 있는 통합 포털 구축
- (안심활용센터) 원격계정형과 폐쇄분석형으로 구분, 연구자가데이터를 연구목적 등에 따라 차등하여 활용하도록 인프라 구축·제공
○ (타질환 확대) 한국인 주요 3대 사망원인 질환(암·심뇌혈관·호흡기) 등 공공‧임상데이터를 포괄하는 의료데이터 네트워크로 발전 추진
○ (R&D 지원) K-CURE 암 공공·임상데이터를 활용하여 항암제등 신약개발 R&D 신규 추진

3️⃣ 공공 빅데이터 플랫폼 활용을 통한 연구지원 확대
○ (빅데이터 플랫폼) 공공기관 보유 보건의료 빅데이터를 연계·결합하여 신약개발 등 연구지원을 위한 개방형 플랫폼 운영
- 데이터 보유기관 플랫폼 연계 확대, 추가 데이터셋 개발·개방 등 보건의료 빅데이터 개방체계 고도화 추진

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제3차 제약바이오산업 육성·지원 5개년 종합계획 발표

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