[이코노미스트 이승훈 기자] 제약·바이오 산업이 ‘AI 전환기’에 접어들었다. 글로벌 제약사들이 앞다퉈 인공지능(AI)을 신약개발 전 과정에 도입하며 연구 효율을 끌어올리는 가운데, 대웅제약은 지난해 독자적인 AI 신약개발 시스템 ‘데이지’(DAISY·Daewoong AI System)를 구축하며 관련 분야를 선도하고 있다. 실제 데이지를 통해 불과 2개월 만에 유효 후보물질을 도출하는 등 가시적 성과를 내며 업계의 이목을 끌고 있다. 

최근 [이코노미스트]가 신승우 대웅제약 AI신약팀장을 만나 AI 기반 신약개발의 현재와 미래를 물었다.

신승우 팀장은 경북대 컴퓨터공학과에서 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 전공으로 박사학위를 받았다. 이후 질병관리청 유전체 센터에서 바이오마커 발굴 연구, 한국고등과학원(KIAS)에서 단백질 구조 예측 연구, 순천향대학 부천병원에서 유전체 연구를 진행한데 이어 신테카바이오에서 2년 6개월간 AI 신약개발 프로젝트를 수행하며 경험을 쌓았다.

그는 “대웅제약 AI신약팀은 컴퓨터공학, AI, 수학, 바이오정보학 전공 등 다양한 배경의 5인 팀으로 구성돼 있다”며 “신약개발 초기 단계부터 비임상 연구까지 전 주기를 아우르는 AI 기반 연구 생태계를 구축하는 것이 목표”라고 소개했다.

‘DAISY’, 신약개발 전 과정 AI화

DAISY는 대웅제약의 AI 신약 개발 에코-시스템(ECO-System)이다. 이 시스템은 ▲8억 개 규모의 가상 탐색 라이브러리 ‘DAVID’ ▲AI 기반 가상 탐색 시스템 ‘DAVIS’ ▲참조 물질 없이 생성형 AI를 활용하는 ‘DAIGEN’ ▲단편 기반 신약개발(FBDD)을 지원하는 ‘DAIFRAG’, 그리고 ▲ADMET(흡수·분포·대사·배출·독성) 예측 시스템 ‘DAI4ADME’ 등으로 구성된다.

신 팀장은 “DAVID를 통해 세계 최초로 대사질환 듀얼 타깃에서 2개월 만에 유효물질을 발굴했고, 이는 일반적으로 1년 이상 소요되는 과정을 획기적으로 단축한 것”이라며 “고려대 안암병원과의 공동 연구에서도 DAISY를 활용해 3개월 만에 신규 타깃 후보를 확보했다”고 설명했다.

또한 “자체 플랫폼 DAIFRAG을 통해 결합력을 50만 배 향상시킨 후보물질을 발굴한 것도 주목할 만한 성과”라고 덧붙였다. 

AI 도입 초기에는 실험 중심 연구자들의 거부감도 있었다. 그러나 신 팀장은 “AI가 실제 성과를 내기 시작하면서 내부 연구원들의 인식이 크게 달라졌다”고 전했다.

그는 “현재는 오히려 여러 연구팀에서 협조 요청이 들어오고 있다”며 “AI가 도출한 결과를 단순히 제공하는 것을 넘어, 연구자들의 피드백을 반영해 모델을 고도화하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)’ 시스템을 운영하고 있다”고 설명했다.

대웅제약은 AI 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 웹 기반 신약개발 시스템(DAISY)을 마련했다. 연구원들은 웹에 접속해 ▲분자도킹 ▲가상탐색 ▲ADMET 예측 ▲단백질 3차원 구조 예측 등 다양한 기능을 클릭 몇 번으로 실행할 수 있으며, 결과는 2~3분 내 사내 메일로 전달된다. 

신 팀장은 “AI의 장점은 단순히 속도뿐 아니라 성공 확률을 높여준다는 데 있다”며 “예컨대 100개의 화합물을 시험해야 하는 상황에서 AI가 성공 가능성이 높은 20개만 선별해 준다면, 시간과 비용을 절감하면서도 효율적인 실험이 가능하다”고 언급했다. 

“AI는 목적 아닌 수단…개방형 생태계로 확장 중” 

글로벌 AI 신약개발 기업인 인실리코메디슨이나 슈뢰딩거 등과 비교했을 때 대웅제약의 전략적 차별점은 ‘전문화’보다 ‘실용화’에 있다.

신 팀장은 “우리는 글로벌 AI 신약개발 기업처럼 전문적으로 신약개발 시스템을 개발하는 대신, AI기술에 대한 공개된(Open-Source) 프로그램 이용해 개발하거나 혹은 외부 협력을 통한 최신 기술을 도입해 과제의 실패 확률을 줄이고 속도를 높이는데 목표를 두고 있다”며 “신약개발에 있어서 우수한 AI신약개발 모델을 개발하는 것은 목표가 아닌 수단으로, 그것이 글로벌 AI기업과의 차별점이자 저희 팀의 전략”이라고 강조했다. 

대웅제약은 내부 역량 강화와 동시에 오픈 이노베이션(개방형 혁신)에도 속도를 내고 있다. 현재 고려대 안암병원을 비롯한 다수의 기관과 협력 프로젝트를 진행 중이며, 특정 기술이 필요한 영역은 외부 AI 전문기업이나 학계와 공동연구 형태로 수행한다.

그는 “우리가 부족한 부분은 가장 잘하는 기관과 협력한다”며 “폐쇄적인 구조보다는 개방형 생태계를 통해 빠르게 진화하는 것이 대웅제약 AI신약팀의 철학”이라고 했다. 

대웅제약 AI신약팀의 중기 목표는 명확하다. 신 팀장은 “향후 3~5년 내에 ‘DAISY’를 통해 발굴된 물질이 실제 신약으로 개발되는 것이 팀의 목표”라며 “이를 위해 ▲DAISY시스템의 고도화 ▲대형 언어모델(LLM)을 이용한 엔드투엔드(End-To-End)모델 개발 ▲다양한 모달리티에(항체신약, 단백질 기반 신약) 대해 고도화된 자체 AI모델을 갖추려고 한다”고 말했다. 

“한국형 AI모델 육성해야…정부·산업계의 투자 절실”

AI 신약개발의 상용화를 위해선 기술의 고도화와 데이터 확보가 필수다. 그는 “현재의 AI 모델도 충분히 빠르고 정확하지만, 신약개발 전 과정을 100% 대체하기엔 아직 부족하다”며 “더 정밀한 예측이 가능한 고도화된 모델이 필요하다”고 지적했다.

신 팀장은 “앞으로 한국의 독자적인 신약개발을 위해서 그러한 공개된(Open) 환경을 제한한다면 AI전환기에 있는 한국 제약‧바이오 산업은 살아 남기 힘들 수도 있다”며 “따라서 정부는 그러한 한국형 AI모델 개발에 필요한 인력 양성과 최신 그래픽카드(GPU)를 확보하고 훌륭한 인재와 컴퓨팅 자원을 산업계에 분배해 우수한 신약개발 AI모델을 개발하는 등의 노력이 필요하다”고 조언했다.

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