제약·바이오 기업들 AI 도입 확산…"전문인력 양성 필요"

(서울=뉴스1) 임여익 기자 = 국내 제약·바이오기업들이 신약 개발에 인공지능(AI)을 적극 도입하고 있지만, 현장의 AI 전문 인력은 수요에 비해 턱없이 부족한 상황인 것으로 드러났다.

한국제약바이오협회 AI신약연구원은 AI 신약개발전문위원회 소속 제약·바이오 기업과 AI 전문 기업, 학계, 연구기관 관계자 55명을 대상으로 실시한 표본조사 결과를 31일 발표했다.

조사 결과 응답자의 절반에 가까운 26명은 현재 AI를 신약개발에 활용하고 있다고 답했다. 이 가운데 10명은 자체적으로 AI를 활용하고 있었으며, 9명은 외부 전문기업에 업무를 맡기고 있었다.

자체 활용과 외부 협업을 병행한다는 응답도 7명이었다. AI 도입을 검토하거나 계획 중이라는 응답은 23명으로 집계됐으며, 활용 계획이 없다는 응답은 6명에 그쳤다.

AI 활용 분야는 후보물질 식별과 후보물질 최적화가 각각 15명으로 가장 많았다. 이어 화합물 식별(11명), 작용기전 분석(9명), 표적 발굴 및 검증(8명), 전임상(6명), 임상과 약물 재창출(각 4명) 순으로 나타났다.

향후 AI를 활용해 개발하고 싶은 분야로는 합성의약품이 49.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 바이오의약품 및 항체(21.8%), 표적단백질분해(TPD), 항체·약물접합체(ADC), 약물전달시스템(DDS) 등이 뒤를 이었다.

다만 AI 전문인력은 여전히 부족한 것으로 조사됐다. 응답자의 67.3%는 신약개발 부서에 AI 전문인력이 없다고 답했다. 전문인력을 확보하지 못하는 이유로는 자금과 연구개발 자원 부족, 내부 인력의 AI 이해 부족, AI 신약개발 필요성에 대한 인식 부족 등이 꼽혔다.

정부 지원이 가장 필요한 분야로는 AI 전문인력 양성이 1위를 차지했다. 이어 데이터 공유 플랫폼 구축, 투자 및 자금 지원, 실증·검증 기회 제공, 인허가 가이드라인 마련 순으로 조사됐다.

AI 신약개발 교육의 필요성도 높았다. 응답자의 91.0%는 AI 신약개발 교육이 필요하다고 답했으며, AI 알고리즘과 모델링 프로그래밍, 데이터 분석 및 시각화 교육 등에 대한 수요가 높은 것으로 나타났다.

AI를 활용해 신약 후보물질을 발굴하는 AI 신약개발(AIDD)은 개발 기간과 비용을 줄일 수 있는 기술로 주목받고 있다. 국내 제약사들도 AI 전문기업과 협업하거나 자체 플랫폼을 구축하며 연구개발 경쟁력 강화에 나서는 추세다.

노연홍 한국제약바이오협회장은 "AI는 신약개발의 선택이 아닌 필수 역량으로 자리 잡고 있지만 국내 기업들은 전문인력 부족이라는 현실적인 한계에 직면해 있다"며 "산업계와 정부가 함께 인력 양성과 데이터 인프라 구축, 실증 환경 조성 등을 체계적으로 지원해야 한다"고 말했다.

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