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암 치료서 AI 신약개발, 높은 품질 ‘빅데이터’가 관건
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개인정보 관리 및 정부 통합 운영, 체계적 공유 시스템 필요성 제기
암 치료 분야에서도 AI 신약개발이 대두되고 있는 가운데, 이를 이용한 성과의 고도화를 위해선 높은 품질의 의료 빅데이터를 활용해야 한다는 의견이 강조됐다.
본문에서는 “의사와 의료기관을 중심으로 진행되던 헬스케어는 빅데이터 기술이 발달하면서 환자의 특성, 참여를 고려하는 맞춤의학, 참여의학 등으로 큰 변화가 있었다”며 “그 중에서도 최근 암 연구와 치료분야에서 빅데이터 활용이 활발하게 이뤄지고 있다”고 전했다.
이에 미국의 Sentinel Initiative, 유럽의 ENCePP 등 전 세계적으로 보건의료분야의 빅데이터를 적극 활용하고 있으며 우리나라도 국가 차원에서 암 관련 데이터를 연계해 새로운 가치창출을 위한 연계？개방형 데이터 융합 플랫폼 구축을 진행 중이다.
특히 ‘신약 개발’ 분야는 10년~15년의 오랜 연구기간과 1조원 이상의 막대한 비용투자가 필요한데, AI를 통해 방대한 임상 데이터를 취합？분석하면 신약개발 과정을 단축시키고, 비용도 절감할 수 있다.
AI를 통한 신약개발은 후보물질 발굴과 전임상시험 단계에선 실험 결과와 논문자료 등 연구데이터가 주로 활용되며 이를 AI가 학습해 최적의 후보물질을 제시하고 실험결과를 효과적으로 예측할 수 있다.
또한 임상시험 시판 단계에서 진료정보, 건강보험 정보 등 의료데이터로 최적의 환자군을 제시, 임상시험 기간을 단축하고 시판후의 효능과 독성 등을 자동으로 추적해 부작용 최소화에 기여한다.
제약업계에 따르면 최근 다국적 제약사들이 잇따라 AI를 이용한 신약개발에 착수하고 있다.
미국 존슨앤존슨 계열사 얀센은 영국 AI기업 베네볼런트 AI와 협력 계약을 체결, 임상 단계 후보물질을 평가하고 난치성 질환을 치료하는 신약을 개발할 계획이다.
미국 화이자는 미국 IBM의 신약 탐색용 AI 플랫폼 왓슨을 도입해 면역항암제 개발에 나섰고, 이스라엘 테바도 IBM과 제휴해 의약품 복용 후 데이터(약 2억명 상당)를 모아 부작용 사례, 새로운 질환에 사용하기 위한 적응증 확보 연구 등에 AI를 이용하고 있다.
국내는 아직 초기 단계지만, 삼성종합기술원 출신 전문가들이 2015년 설립한 스탠다임에서 AI를 활용해 기존 약물의 새로운 용도를 발굴하는 신약 재창출 사업에 주력하고 있으며 2017년 아주대의료원과 AI 임상시험 지원 시스템 개발 및 신약 후보물질 발굴을 위한 업무협력을 맺었다.
이에 한국제약바이오협회는 ‘AI 신약개발 지원센터’를 설립해 제약기업 등이 AI를 적극 활용해 신약을 신속？안전하게 개발할 수 있도록 관련 지식을 공유하고 제약기업 관계자 등을 대상으로 일반？전문 교육을 지원할 예정이다.
다만 두 교수는 본문을 통해 “개인정보보호 문제로 민감한 정보인 진료정보를 활용하는 것에 대한 부정적인 시간이 강하기 때문에 이 점을 환자에게 설득시켜야 한다”며 “또한 이를 정부부처와 공공기관에서 관리, 운영되고 있는 보건의료 빅데이터의 통합적 관리를 위한 범부처 자원 운영이 필요하다”고 밝혔다.
더불어 “국내는 보건 의료 및 바이오 연구 결과 데이터에 대한 관리 시스템이 아직 체계적으로 구축돼 있지 않아 보건의료 및 바이오 데이터가 효과적으로 활용될 수 있도록 수집, 공유하는 작업이 필요하다”고 덧붙였다.
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