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스탠다임, 현장서 마주한 "AI 신약개발 한계 4가지"

입력 2023-05-31 10:07 수정 2023-05-31 12:48

바이오스펙테이터 노신영 기자

이 기사는 '프리미엄 뉴스서비스 BioS+' 기사입니다.
AI 신약개발 기술, 비즈니스, 전문인력, 데이터 등 지적.. 한계극복 위한 꾸준한 투자와 건강한 파트너십 중요

인공지능(AI) 신약개발 회사로 설립 9년차를 맞는 국내 대표기업 중 하나인 스탠다임(STANDIGM)이 실제 개발현장에서 직접 경험하고 마주한 4가지 한계를 소개해 눈길을 끌었다. 아직 이렇다할 성과를 내지못하고 있는 AI 신약개발 기술수준, 비즈니스 측면에서의 괴리감, 전문인력의 부족, 그리고 데이터의 양이나 질에 대한 근본적인 문제 등이다.

김한조 스탠다임 연구소장은 지난 19일 서울 소공동 롯데호텔에서 열린 ‘제약바이오 AI혁신포럼’에서 AI 약물개발 연구의 한계점과 극복방안에 대해 발표했다. 스탠다임은 지난 2015년에 설립된 AI 신약개발 회사다.

먼저 현재로선 AI 신약개발 기술수준의 성과가 낮고 이에 대한 평가나 신뢰도 높지 않다는 점이다. 김 소장은 ‘EU-MELLODDY’ 프로젝트를 그 예로 들었다. 이 프로젝트는 아스트라제네카(Astrazeneca), 암젠(Amgen), 바이엘(Bayer), GSK, 얀센(Janssen) 등 10개 글로벌 빅파마와 엔비디아(Nvidia), 오킨(Owkin), 익토스(Iktos) 등 7개 IT 기업이 공동으로 약 3년간 진행한 AI 연합학습(FL) 기반 약물발굴 프로젝트다.

내로라할만한 다국적 기업이 대거 뛰어든 이 프로젝트의 성과는 그 시작에 비해 이름값을 하지는 못했다는 평가다. 지난해 7월 발표된 최종 프로젝트 연구결과에 따르면, 연합학습을 통해 학습된 AI 모델은 기존 모델보다 후보물질의 독성(toxicological), 약리학(pharmacological) 평가효능이 2~4% 증가함을 보였다....

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