바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

AI 기반 신약개발 혁신, 비즈니스가 되기 위한 과제는? 스탠다임 AI로 찾은 NASH 후보물질 "기존 인간 지식 개입한 후보물질, 경쟁사 대비 우수성 확인하고 있어"

▲김진한 스탠다임(Standigm) 대표는 지난 22일 열린 제 1회 카이스트 인공지능 기반 신약개발 심포지엄에서 발표를 진행했다.

“인공지능(AI, artificial intelligence) 기반 신약개발 기업은 글로벌시장에서 2015년 10개 수준에서 올해 초엔 35개, 그리고 어제(21일)를 기준으로 97개로 늘어났다. AI 기반의 신약개발이 비즈니스가 되기 위해선 3단계가 필요하다. 첫째, 혁신성으로 AI로 인간이 찾지 못한 미지의 영역을 발견할 수 있어야 한다. 둘째, 업계에서 비즈니스로 받아들여지기 위해선 반복적인 성공이 필요하다. 셋째, 산업계에 안착해야 한다.“

김진한 스탠다임(Standigm) 대표는 AI 기반 신약개발의 개념과, 스탠다임의 전략 및 성과를 소개했다. 그는 지난 22일 열린 제1회 카이스트 인공지능 기반 신약개발 심포지엄에서 ‘인공지능 기반의 신약발견은 혁신적인가, 비즈니스가 되는가?’란 주제로 발표했다. 김 대표는 서울대학교 화학과를 졸업한 후 에든버르(Edinburgh) 대학에서 인공지능 박사학위를 받고 엔씨소프트, 삼성종합기술원에서 일하다 2015년 스탠다임을 설립했다.

김 대표는 “인공지능이란 엄밀하게는 기계 학습이다”며 “데이터 기반(data-driven)이라는 말로 모든 게 설명된다, 데이터가 있고 데이터를 중심으로 진행된다”고 그 정의를 얘기했다. 데이터를 기반으로 AI는 스스로 일반 패턴(traning set)을 형성, 스스로 성능을 측정(validation set), 그리고 스스로 발견하고 예측(test set)한다. 여기서 스스로라는 것은 인간 개입이 없거나 최소화하는 것을 뜻한다.

그러면 AI 기반의 신약개발에서 혁신성이란 무엇을 의미할까? 여러 측면이 있을 수 있다. 그 예로 빠른 속도, 높은 품질, 많은 데이터 처리량, 대량 예측 가능, 낮은 비용, 혹은 인풋(in-put)을 넣고 아웃풋(out-put)을 쉽게 얻는 것 등을 생각할 수 있다. 김 대표는 “발견되지 않았던 영역을 발견하는 것, 이것이 혁신의 포인트”라며 “아무리 좋은 기술도 소비자가 찾을 때 가치가 있으며, 제약사 입장에서는 새로운 약을 찾는 것"이라고 설명했다. 스탠다임은 AI로 인간이 찾아내기 어려워 발견되지 않았거나, 인간이 간과하고 넘어간 영역을 겨냥한다.... <계속>