KバイオにAIをプラス
国家新薬開発事業団の朴英民団長「『死の谷』を越えられるよう集中的に支援」

[비즈한국] AI（人工知能）の波が産業界全体を覆っている。日常生活はもちろん、企業経営のほぼすべての領域において、AIの導入は選択ではなく必須となった。製薬・バイオ産業も例外ではない。政府が「ABCD（AI・Bio・Culture・Defence）」産業を次世代の国家成長の柱として育成すると発表したことで、AIとバイオの融合はもはや遠い未来の話ではなくなった。AIが製薬・バイオ産業の研究開発から臨床、生産までどのような変化をもたらすのか、そしてこれを制度的に裏付けるための課題は何かを探る。

国家新薬開発事業団は、科学技術情報通信部、産業通商資源部、保健福祉部の3省庁が中心となり、国内製薬・バイオ産業のグローバル競争力強化のために開始した汎省庁国家R&D事業を運営している。新薬候補物質の発掘から市場への上市に至るまで、新薬開発の全サイクルを支援するものだ。毎年100件余りの国家プロジェクトを支援しており、製薬・バイオ企業の「新薬開発のゆりかご」としての役割を果たしている。

2021年1月に発足し10年間運営される予定で、今年で1段階の折り返し地点を通過した。事業団は、2段階のR&Dポートフォリオ戦略および成果達成支援戦略の策定事業を通じて、主管研究開発機関および支援事業の参加研究者を対象にアンケート調査を実施した。この結果を、来年から始まる2段階事業に積極的に反映させる方針だ。

最近、政府がAIの活用を強調しているだけに、事業団が公募するプロジェクトでもAIの重要性が高まる見通しだ。既存の新薬開発方式では、新薬開発までに10〜15年、総額26億ドル（約3兆8350億ウォン）相当の開発費用がかかる。ここにAIを活用すれば、期間は3〜4年程度に短縮され、費用も5分の1水準にまで減少すると予測されている。特に、初期探索および前臨床期間を4〜7年から1年に大幅短縮できる見込みだ。

朴英民・国家新薬開発事業団長は、「アンケート調査から、国内のAI新薬開発は初期段階に集中していることが確認された」とし、「優れたアイデアがグローバルな新薬へと成長できるよう支援する『ボトムアップ（下から上へ）』方式のプロジェクト中心支援体制を維持し、AIを通じて効率性と成功可能性が高い新薬開発プロジェクトを積極的に発掘し支援していく」と述べた。臨床・事業化の段階へ移行する過程で資金や人材などが不足する「死の谷（Death Valley）」の区間にいる製薬・バイオ企業に対し、資金を支援する形でAI新薬開発への取り組みをバックアップするという意図だ。

国内製薬・バイオ企業がAIを活用する上で不足している部分はどこだろうか。朴団長はインフラ補強の必要性を説いた。彼は「AI新薬開発の難しさとして、AI専門管理人材の不在、AI技術適用の結果に対する追加的な実験検証余力の不足、AI技術の成熟度に対する信頼不足、適切なAI開発パートナー選定基準および評価能力の不足、導入コストの負担などが主な原因として挙げられた」とし、「産業界と協力してAI導入のボトルネックを解消し、新薬開発への転換を促進する役割を強化していく」と説明した。

国家レベルでのビッグデータインフラ構築はもちろん、データを共有するエコシステムの造成が必要であるという点も指摘した。朴団長は「米国など海外で様々なAI基盤の新薬開発成果が出ているのと比較すると、国内は学習データの量と品質、標準化レベル、技術成熟度、これを裏付ける連携プログラムの側面で格差が存在する」とし、「国内の開発会社が保有する成功・失敗実験データの共有と、検証可能なプラットフォームの確保が重要だ」と説明した。

事業団だけでなく、保健福祉部（福祉部）、科学技術情報通信部（科技情通部）なども、国内でAI新薬が誕生できるよう、大規模な国策プロジェクトを通じてAI新薬開発支援を拡大している。福祉部は先月5日、韓国製薬バイオ協会を「K-AI新薬開発前臨床・臨床モデル開発事業」の総括機関に選定し、韓美薬品128940、大熊製薬069620、三進製薬005500などの製薬会社やバイオ企業を参加させる予定だ。4年3ヶ月間で約371億ウォンを投入し、AI基盤の新薬開発における臨床試験設計・支援プラットフォームを構築・開発し、前臨床と臨床段階を連携させて全サイクル型のAI新薬開発エコシステムを造成することが目標だ。

科技情通部は10月31日、Lunit328130を中心としたコンソーシアムとKAISTを中心としたコンソーシアムを「AI特化ファウンデーションモデル」プロジェクトの遂行チームとして選定した。それぞれBlackwell 256台分（138億ウォン）を支援し、全サイクル型の医科学革新のためのマルチスケール医科学特化ファウンデーションと、生命現象の核となる分子構造を精密予測する「次世代バイオファウンデーションモデル」を開発する計画だ。