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바이오 AI ‘기대와 현실 격차’…“데이터 인프라·산업 적용 전략 필요”
 국내 바이오 인공지능(AI) 분야 발전을 위해서는 기술 개발 중심 접근에서 벗어나, 데이터 인프라 구축과 산업 적용 중심의 정책이 필요하다는 의견이 제시됐다. 31일 서울대 글로벌공학교육센터에서 ‘바이오 AI-현실 격차, 어디에 존재하며 어떻게 메울 것인가’ 주제로 열린 ‘바이오 AI 심포지엄’에 참여한 관계자들이 이러한 대안을 제시했다. 이날 심포지엄에선 연구자와 산업계 관계자들이 참석해 AI 신약개발의 기대와 현실 간 격차를 줄이기 위한 전략을 논의했다. 특히 AI 기반 신약개발의 현 수준과 산업 적용 전략이 집중 논의됐다. 패널 토론에는 석차옥 갤럭스 대표, 윤태영 오스코텍 대표, 김우연 히츠 대표, 표준희 한국제약바이오협회 AI 신약연구원장, 정남진 글로벌 신약개발 자문 등이 참석했다. 토론에서는 AI 신약개발에 대한 기대가 높지만 실제 산업 성과로 이어지는 사례는 제한적이라는 지적이 나왔다. 기술 자체보다 활용 전략과 데이터 인프라가 부족하다는 분석이다. 김우연 대표는 기초 연구와 산업 적용 전략을 구분해야 한다고 지적했다. 그는 “인실리코 메디슨은 기존 지식과 데이터를 활용해 타깃 발굴을 가속하는 방식으로 산업적 접근의 모범 사례를 제시했다”면서도 “알파폴드와 같은 기술적 성과가 중요하지만 신약개발 전 과정을 해결하지는 못한다. 현재 정부 프로젝트는 기초 연구와 산업 성과 목표가 혼합돼 있어 정책 방향을 명확히 구분할 필요가 있다”고 말했다. 윤태영 대표는 산업 현장에서 활용 가능한 영역에 집중해야 한다고 강조했다. 그는 “AI가 실제 연구 현장에서 사용될 수 있도록 접근성을 낮추는 것이 중요하다. 연구자 개개인이 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다”며 “저변 확대를 통해 작은 활용 사례부터 축적하는 것이 현실적인 전략”이라고 조언했다. 표준희 AI 신약연구원장은 제약·바이오 기업의 활용 역량 부족을 주요 과제로 꼽았다. 그는 “기업들은 초기 단계 가상 스크리닝에서는 AI를 활용하고 있지만 후보물질 검증 등 후반 단계에서는 활용 역량이 부족하다”며 “특히 바이오텍은 인력과 자원이 제한적이어서 외부 협업 지원이 필요하다”고 진단했다. AI 모델 평가 체계 구축 필요성도 주요 쟁점으로 제기됐다. 김 대표는 “AI는 동일한 구조라도 학습 과정에 따라 결과가 달라질 수 있어 평가가 어렵다”며 “국가 차원의 데이터 수집과 공정한 평가 시스템 구축이 필요하다”고 피력했다. 청중에서 마이크를 잡은 백민경 서울대 교수는 “블라인드 평가와 커뮤니티 기반 연구가 알파폴드와 같은 성과로 이어졌다”며 “새로운 버추얼 셀 모델 등에서도 지속적인 공동 평가 프로그램이 필요하다”는 의견을 내놨다. 이어 정남진 글로벌 신약개발 자문은 “파운데이션 모델과 버추얼 셀 모델 개발은 막대한 자본과 데이터 인프라가 필요하며 국가 차원의 지원이 중요하다”며 “바이오 파운데이션 모델은 신약개발 파이프라인의 핵심이 될 수 있는 만큼 정부와 학계가 데이터 인프라를 구축하고 기업이 이를 활용하는 구조가 필요하다”고 강조했다. 한편 이번 심포지엄은 한국과학 AI 포럼이 주최하고 서울대 바이오인공지능 연구단, 카이스트 인텔리전트 케미스트리랩, 갤럭스, 인터베스트가 공동 주관했다. <저작권자 ⓒ 이투데이 무단전재/재배포 금지>
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