미국·유럽, 바이오 제조 분야서 AI 활용 지원 강화···국내 현황은?

미·유럽, AI 활용 지원 정책 속속 전개

한국, AI 도입 위한 빅데이터 구축 나서

그래픽=이찬희 기자

인공지능(AI)이 제약·바이오 산업에 혁신을 불어넣는 '게임 체인저'로 주목받는 가운데 나라별 AI 지원 정책이 속속 전개되고 있다. 신약 개발, 바이오 제조 등 여러 분야에 걸친 활용도가 주목받으며 본격적인 경쟁이 시작됐다는 분석이다.

9일 업계에 따르면 각국 정부는 올해 초부터 생명공학과 바이오 제조 산업 분야에서 AI 활용 가속화를 위한 지원책을 내놓고 있다. 특히 미국이 가장 앞서나가고 있다는 평가다.

미국, AI 활용 신약 개발 연구 등 지원

미국은 올해 초부터 보건의료 분야에서 생성형 AI의 활용 가능성을 검토한 기사를 발표하는 등 활발하게 움직이고 있다. 지난 1월 미국의 대표적 싱크탱크인 브루킹스연구소(Brookings)는 보건의료 분야에서 생성형 AI의 기회와 활용 가능성, 정책적 제언을 제시한 기사를 발표했다.

브루킹스는 생성형 AI의 등장으로 비공식 정보(특히 인터넷)에 대한 환자의 의존도가 더욱 높아졌을 뿐만 아니라 AI 기술이 의사를 비롯한 의료서비스 제공자에게까지 빠르게 확대되고 있다면서, 일반적인 정보 수집, 진단, 치료 등을 포함한 다양한 의료 활동에서 생성형 AI의 적합성을 평가해 볼 수 있다고 분석했다.

브루킹스는 일반적인 정보 수집, 진단, 치료, 치료 후 모니터링, 국민 건강 관리 등 전 과정에 걸쳐 AI 활용 가능성을 평가했는데, AI 활용 단계에서 투명성, 사전 동의, 건강정보교환(HIEs)를 통한 데이터 독점 해소가 필요하다고 지적했다.

실제로 미국 식품의약국(FDA)은 지난 1월 '신약에 대한 혁신적인 과학기술 접근법(ISTAND)' 시범 프로그램에서 '딜리버레이트 AI(Deliberate AI)'의 최신 툴을 처음으로 승인했다.

ISTAND(Innovative Science an Technology Approaches for New Drugs)는 기존 평가 절차에는 부적합 하지만 신약 개발을 개선할 수 있는 신규 툴에 대한 FDA의 검토에 새로운 경로 창출을 위해 설계된 프로그램이다.

선정된 딜리버레이트 AI 툴은 '인공지능(AI) 기반의 임상 결과 평가(AI-COA)'로, 다중 행동 징후 프로세싱 및 기계학습을 활용해 표정, 말투, 소리, 신체적 움직임, 동공 변화, 활력 징후 등 다양한 환자의 정신건강 징후를 정량적으로 기록하고 불안과 우울증의 정도를 평가할 수 있다.

우울증, 불안, 기타 신경질환 관련 새로운 치료제에 대한 임상시험 전반에 걸쳐 같은 평가를 실행할 수 있으며, 이로써 참여자의 상태 진척도 및 약물 효과성을 기존보다 더 정확하게 추적할 수 있어 향후 정신질환 치료에 혁신을 일으킬 잠재성이 있다는 평가다.

FDA는 이어 지난 3월엔 '인공지능과 의료 제품: CBER, CDER, CDRH 및 OCP가 협력하는 방법' 백서를 발표해 AI 개발 사용 관련 4가지 중점분야를 공개하는 등 책임감 있는 AI 사용을 북돋기 위한 규제 접근 방식 구축 방안 등을 제시했다.

미국은 이미 지난 수년 전부터 국립인공지능연구소 설립을 통한 AI 리더십 강화에 나서며 헬스케어 분야 AI 연구에서 한발 빠르게 앞서나가는 모습이다. 정보통신기획평가원이 지난 3월 발표한 '디지털 해외정책 트렌드' 발표에 따르면 미국은 2019년 국립과학재단(NFS) 주도로 1차 프로그램 공고에 착수해 현재까지 총 25개 연구소를 설립했고, 2025년까지 5개 연구소를 신설해 1억 달러를 추가로 투자할 계획이다.

특히 '기계학습의 기초연구를 위한 AI연구소 (IFML)'에서는 2025년 완수를 목표로 기계학습 기초에 관한 연구를 진행 중이다. 제약바이오 산업 관련한 연구로는 단백질 공학을 위한 기초 모델과 의료·MRI 분야 응용 프로그램으로서 이미지 제거 알고리즘 개발 등이 있다. NSF는 이 연구에 따른 기대효과로 "바이오 제조를 위한 새로운 백신, 치료제, 효소로 이어질 수 있는 심층 단백질 연구"를 기재하고 있다.

유럽 각국·호주, AI 가능성 주목

유럽 각국과 호주 등 다른 선진국은 AI 연구 지원과 활용 가이드라인 마련 등 초석을 두고 있는 단계다.

과학기술정보통신부는 지난달 발표한 '과학기술&ICT 정책·기술 동향' 자료에서 유럽연합(EU)의 생명공학과 바이오 제조 산업 활성화 조치에 대해 분석했다. 이에 따르면 EU집행위는 지난 3월 유망한 기술 분야 중 하나인 생명공학·바이오 제조 산업을 전략적으로 강화하기 위한 일련의 조치를 공개했다.

특히 EU 차원의 프레임워크를 지속적으로 추적·강화하기 위해 정책 방향성에 기반한 7가지 주요 조치가 제시됐는데, 그중 하나가 'AI 및 생성형 AI 활용'에 대한 내용이다. 구체적으로는 생명공학과 바이오 제조 분야에서 생성형 AI 활용을 가속화하기 위해 이해관계자와 정례화된 논의를 지원하는 방안과 2024년 AI 스타트업과 과학·연구 커뮤니티에 유로(Euro)HPC 슈퍼 컴퓨터 접근 기회를 확대하는 방안이 논의됐다.

실제로 지난달 한국보건 산업진흥원이 발표한 '글로벌 보건산업 동향' 자료에 따르면 지난 3월 독일 PLS(Platform Lernende System, 독일 학습시스템 플랫폼)는 '신약 개발에서 AI 잠재력에 관한 백서'를 발표하기도 했다. 독일 연방교육연구부와 공학한림원(acatech)이 공동 설립한 AI 전문가 네트워크인 독일 PLS는 많은 시간과 비용이 소요되는 신약 개발 과정에서 AI를 활용해 더 효율적인 개발이 가능할 것으로 분석했다.

독일 PLS 백서는 AI 기술이 목표에 더 부합하고 비용 효율적인 제약성분 탐색과 테스트 등에서 새로운 제약성분 개발에 크게 기여할 수 있음을 강조하며 AI 활용 가능 분야로 제약 목표 선택, 제약성분 구조 선택, 성분구조 최적화, 임상 단계, 약품 인허가, 시장 관찰 등을 제시했다.

올해 초 영국연구혁신기구(UKRI)는 AI 연구를 위한 신규 허브에 8000만 파운드를 투자할 계획을 밝혔다. 신규 허브는 AI를 통해 치료에서부터 전력 효율적 전자 제품에 이르기까지 애플리케이션 전반의 복잡한 문제를 극복하는 것을 지원하며, 여기에는 사이버 위협에 대한 대처도 포함된다.

신규 허브 중 6곳은 과학, 공학, 실시간 데이터 관련 AI에 역점을 둬 보건 등 핵심 영역의 미래 AI 혁신을 앞당기는 데에 필요한 툴을 제공할 예정이다. 특히 대학별 주요 연구 과제 중 에든버러 대학교(University of Edinburgh)가 진행하는 과제에서는 AI 기반의 결과 예측과 치료 개별화에 나설 예정이다.

호주 정부는 지난 2월 '국가 디지털 건강 전략 2023-2028'을 발표해 개인화되고 예방적인 건강관리를 위한 의료 시스템 전환을 지원한다고 밝혔다. 지난 2018년부터 2022년 사이 구현된 첫 전략을 바탕으로 구축된 새로운 5개년 전략은 "연결된 디지털 방식으로 지원되는 의료 시스템을 통해 모든 호주인의 포용적이고 지속 가능하며 건강한 미래"를 구상한다는 계획이다.

전략 우선순위 중 '데이터 기반' 항목에서는 연구와 공중 보건 목적으로 건강 정보를 활용하기 위해 AI, 공간 데이터, 유전체학 등 새로운 데이터 소스 및 기술에 대한 계획을 논의한다는 대목이 있다. AI를 활용해 개개인에게 최적화된 선제적 건강관리 솔루션을 지원한다는 방침이다.

한국, 빅데이터 구축에 집중

업계에 따르면 각국이 제약·바이오 산업과 헬스케어 분야 AI 기술 도입을 위해 속도를 내는 시점에서 우리 정부도 보조를 맞추기 위한 조직 구성과 정책 발표에 서두르는 모양새다.

산업통상자원부는 올해 바이오·디지털 R&D에 약 2660억원을 투입한다는 계획이다. '디지털헬스 분야'에서는 AI와 빅데이터 등을 활용한 디지털 치료기기 개발과 헬스케어 서비스 개발 및 실증을 지원하고, '바이오소재 분야' 원료의약품 소재 개발 및 생체친화적 생리활성 소재 발굴을 통한 바이오소재 개발을 지원할 예정이다.

이종호 과학기술정보통신부 장관은 지난 3월 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 '디지털 바이오 R&D 현장 소통' 간담회에 참석해 디지털 바이오산업 연구·개발(R&D) 강화에 대한 전폭적인 지원을 약속하기도 했다. 이 장관은 이 자리에서 바이오 빅데이터 구축과 AI 기술을 접목한 합성생물학 육성 등을 강조했다.

바이오 빅데이터 구축은 정부가 특히 공을 들이고 있는 분야이기도 하다. 질병 진단, 맞춤형 치료, 의료 영상 분석, 신약 개발 등 여러 분야에서 생성형 AI 기술을 활용하기 위해서는 AI 기계학습의 기반이 되는 방대한 양의 데이터가 필요하기 때문이다.

우리 정부는 먼저 이달 안에 '바이오 빅데이터' 관련 가이드라인을 확정한다는 방침이다. 정부와 산·학·연·병 전문가가 모인 '바이오·헬스 데이터플랫폼 협의체'는 현재 기존 바이오 빅데이터 관련 정책 방향을 아우르는 가이드라인을 준비하고 있다.

여기에는 정부가 추진하고 있는 '국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업' 등 단일 사업 체계화를 위한 내용이 담길 것으로 보인다.

국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업은 한국인의 건강 정보를 체계적으로 관리하기 위해 정부가 추진 중인 사업이다. 100만 명 규모의 국민 바이오 빅데이터를 구축해 질병 예방, 정밀 의료, 바이오산업 분야 등에서 활용할 계획이다.

임상 정보, 유전체 정보 등을 수집해 빅데이터를 구축하고, 연구자, 기업 등이 해당 데이터를 활용할 수 있는 플랫폼을 만들어 데이터 분석 도구와 인공지능 기술 등을 제공할 예정이다. 특히 바이오 빅데이터를 활용한 정밀 의료, 바이오산업 관련 연구개발 사업을 지원한다는 방침이다.

전문가들은 현재 정부가 추진 중인 빅데이터 구축 프로그램에 대한 개선과 중장기 전략 구축이 필요하다고 지적했다.

지난 8일 '바이오코리아 2024'에서 한국보건산업진흥원 국가통합바이오빅데이터구축사업단이 연 콘퍼런스에서 이호영 분당서울대학교병원 디지털 헬스케어 연구사업부장은 "헬스케어 시장에서 AI 기술은 필수적인 것"이라면서 "AI 기술 성장을 위해서는 바이오 빅데이터 상호 운용성을 늘리는 등 전략 구축이 필요하다"라고 말했다.

한국보건산업진흥원은 올해 초 '인공지능(AI) 활용 신약 개발 경쟁력 강화 방안' 보고서를 통해 ""AI 활용 신약 개발 경쟁력 강화를 위해서는 양과 질이 충족된 품질 높은 데이터의 구축이 중요하다"라면서 "수행 예정인 '국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업'과 '국가 바이오 데이터 스테이션' 신약 개발 데이터가 모두 통합될 수 있도록 연계하는 것을 제안한다"라고 말했다.

이어 "해외의 활용성 높은 데이터 구축 사례를 따라잡아야 하는 대한민국은 정부 주도로 데이터를 직접 생산·구축하고 있다"라면서 "결국 국가 차원에서 장기간 체계적으로 수행할 수 있도록 정부의 장기적인 사업 지원 기금 활용에 대한 기조가 필요하다"라고 지적했다.