바이오데이터 이용 허락해 주고
신약 성공시 수익 공유하는 모델
제약바이오업계, 정책 공론화 시동
신약 성공시 수익 공유하는 모델
제약바이오업계, 정책 공론화 시동
제약·바이오 업계가 국민 바이오데이터를 신약 개발에 활용하도록 인프라를 구축하고, 바이오데이터를 통한 수익의 일부를 국민에게 돌려주는 '국민신약배당' 정책을 도입해야 한다고 제안했다.
한국의 바이오산업이 발전하려면 인공지능(AI)을 접목해야 하는데, AI 신약개발의 '기초 재료' 격인 바이오데이터가 신약개발 예측의 핵심 기반이 된다는게 업계의 주장이다.
한국제약바이오협회는 11일 '국민신약배당 정책 제안' 관련 온라인 간담회를 열고 임상·공공 바이오 데이터를 활용한 신약 개발 수익 공유 정책 방안을 공론화했다.
김화종 한국제약바이오협회 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) 사업단장은 국민의 건강보험·진료·유전체 데이터를 활용해 신약 AI 예측 모델을 개발해야 한다고 주장했다.
김 단장은 "한국은 전 국민 단일 의료보험 체계 등 의료 바이오 데이터 통합 관리 역량을 갖추고 있지만 활용은 제한됐다"면서 "국민의 바이오데이터를 효과적으로 활용하는 인프라를 구축하게 된다면 AI를 활용한 신약개발의 활용이 가속화될 것"이라고 말했다.
구체적으로 그는 임상·공공 바이오 데이터를 AI 신약개발에 효과적으로 활용하는 기술과 제도를 도입하고 이를 통해 AI 바이오산업 기술을 발전시키고 민간 수익을 창출하는 방안을 소개했다. AI기술로 만들어진 산업 수익을 국민과 공유하는 선순환 구조가 정착할 수 있다는 설명이다.
관건은 국민의 동의와 정부에 의지에 달려있다고 김 단장은 언급했다. 그는 "민원24, 홈택스 등과 같은 전자정보 사업이 정부의 주도로 잘 관리되고 있는 만큼 국민 바이오데이터도 정부 주도의 정책으로 추진돼야 한다"고 했다. 김 단장은 "AI 바이오 산업에서 가장 중요한 요소는 바이오데이터"라며 "언어 인식, 시각 인식은 학습 데이터가 충분해 AI 구현이 가능했지만 신체의 약물 반응 모델링은 데이터가 불충분해 여전히 난제"라고 말했다.
이어 "바이오 산업 후발 주자인 한국이 바이오 선도국으로 도약하려면 타 국가에 없는 혁신적인 전략이 필요하다"고 강조했다. 김 단장은 기존 개인정보 공유 방법의 한계를 보완하기 위해 '연학학습' 기술을 도입해야 한다고 말했다. 그는 "연합학습은 데이터를 기관 외부로 이동하지 않고 AI 모델 파라미터(가중치)만 공유해 성능이 우수한 AI 모델을 협력해 만드는 기술"이라고 설명했다. 그러면서 "AI 모델을 먼저 개발하고 이 목적에 필요한 데이터만 학습에 사용하면 다양한 실세계 데이터를 학습에 사용된다"고 덧붙였다. 다만 기관들이 데이터 기반 오픈 이노베이션(개방형 혁신) 체계에 참여할 동기 부여가 필요하다고 했다.
한편 한국제약바이오협회의 'K-멜로디' 사업은 연합학습 기반의 약물 흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 예측 모델인 '연합 ADMET 모델(FAM)' 개발을 목표로 하는 연구개발(R&D) 사업이다. 보건복지부, 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하고 한국보건산업진흥원, 한국연구재단이 사업단 운영을 지원하며 제약바이오협회와 K-멜로디 사업단이 주관하고 있다.
강민성기자 kms@dt.co.kr
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
