[데일리팜=차지현 기자] 전 세계 정보기술(IT) 산업계 판도를 뒤흔든 중국 생성형 인공지능(AI) 등장에 국내 제약바이오 업계도 촉각을 세우고 있다. 생성형 AI 보편화가 신약개발 등을 가속화할 수 있다는 기대가 나온다. 생성형 AI를 통해 혁신을 가속화하려는 국내외 제약바이오 업체들의 움직임도 분주해지는 모습이다.

제약바이오 업계 파고든 생성형 AI…모더나·사노피·릴리 등 오픈 AI와 협업

4일 업계에 따르면 중국 AI 스타트업 딥시크가 내놓은 생성형 AI가 IT 산업계를 뒤흔들고 있다. 딥시크의 AI 모델은 오픈 AI 등 미국 기업의 AI 모델에 필적할 만한 성능을 갖추면서도 훨씬 적은 비용으로 개발됐다는 점에서 주목을 받는다. 딥시크 AI 모델의 개발비는 약 81억원으로 오픈 AI 'GPT-4' 개발비의 5.5% 수준으로 알려진다.

생성형 AI란 AI가 대규모 데이터와 패턴을 자체적으로 학습한 뒤 이를 기반으로 텍스트·이미지·영상·음악 등 새로운 결과물을 만들어내는 기술이다. 앞서 지난 2023년 오픈 AI가 '챗GPT'를 공개하면서 생성형 AI 시대의 포문이 열렸다. 이후 생성형 AI는 산업·기술·과학 전 분야에 걸쳐 혁신적 변화를 일으키고 있다.

저렴한 AI 모델인 딥시크 등장은 생성형 AI 기술의 보편화와 대중화를 가져올 것으로 전망된다. 오픈 AI가 자사 AI 모델을 유료 형태로 특정 기업에 제공하는 것과 달리, 딥시크는 이번 AI 모델을 오픈소스 형태로 공개했다. 누구나 고성능 AI 모델로 서비스를 개발해 돈을 벌 수 있다는 얘기다.


생성형 AI 기술은 이미 제약바이오·헬스케어 산업 깊숙이 파고들고 있다. 빅파마들은 일찍이 생성형 AI 모델을 여러 업무에 활용 중이다. 연구개발(R&D)부터 생산, 마케팅에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI를 접목하고 있다. 빅파마와 오픈 AI 등 빅테크 기업 간 협업 사례도 증가하는 추세다.

모더나, 사노피, 일라이릴리 등이 오픈 AI와 협업 중이다. 모더나는 오픈 AI와 협업으로 개발한 생성형 AI 플랫폼 엠챗(mCHAT)'을 출시했다. 10년 이상 축적된 메신저리보핵산(mRNA) 기반 의약품 데이터를 학습했다는 게 모더나 측 설명이다. 오픈 AI의 AI 툴을 도입해 이를 분기별 실적 발표 슬라이드 제작 등에도 사용하고 있다.


사노피의 경우 오픈 AI, 포메이션 바이오와 AI 신약개발을 위한 협력 제휴를 맺었다. 세 회사가 힘을 모아 신약개발 AI 소프트웨어를 구축하겠다는 목표다. 일라이릴리는 새 항균제 개발을 위해 오픈 AI와 손을 잡았다. 생성형 AI 도입을 통해 기존 약물에 내성이 생긴 병원체에 의한 감염을 치료할 수 있는 항생제를 개발한다는 구상이다.

길리어드는 최근 테레이 테라퓨틱스와 여러 표적에 걸쳐 새로운 저분자화합물 치료제를 개발하기 위한 전략적 협력을 맺었다. 테레이 테라퓨틱스는 생성형 AI 기반 저분자 합성신약 개발사다. 고처리량 화학 실험이나 전산 분석 등에 생성형 AI 기반 신약개발 엔진을 결합한 생성형 AI 플랫폼을 보유 중이다.

루닛·딥노이드·숨빗AI 등 국내 업체도 생성형 AI 도전장, 삼성펀드도 투자

국내 업체들도 후발주자지만 빠르게 뒤쫓는 분위기다. 생성형 AI 기술을 활용한 의료 플랫폼을 개발하는 업체뿐만 아니라 생성형 AI 기술을 보유한 업체와 협업하거나 이들 기술에 투자한 업체 등이 속속 나오고 있다.

루닛, 딥노이드, 숨빗AI 등은 생성형 AI 기술을 접목한 의료 플랫폼을 개발 중이다. 루닛은 루닛은 흉부 엑스레이를 해석해 의료진의 판독을 돕는 솔루션을 개발하고 있다. 딥노이드 역시 올 상반기 내 생성형 AI를 적용한 의료 영상 판독문 서비스(M4CXR) 출시를 예고했다.

숨빗AI가 개발한 흉부 엑스레이 초안 판독문 작성 소프트웨어 'AIRead-CXR'는 식약처 임상시험계획 승인 절차를 밟고 있다. 숨빗AI는 카카오브레인 최고헬스케어책임자(CHO) 출신 배웅 대표와 이미지 생성 연구를 주도한 김세훈 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업한 기업으로, 카카오브레인 헬스케어사업실 출신 인력이 핵심 멤버로 참여하고 있다.

AIRead-CXR은 흉부 엑스레이에서 탐지할 수 있는 다양한 소견에 대한 개인화된 초안 판독문과 비정상 가능성을 영상의학과 의료진에 제공, 빠르고 정확한 영상 판독을 돕는 기기다. 국내에서 생성형 AI 기반 의료기기 임상시험계획 승인을 신청한 곳은 숨빗AI가 처음이다. 식약처는 다음 달 외부 의료기기 전문가 자문 등을 거쳐 AIRead-CXR 임상시험계획 승인 여부에 대한 결론을 내릴 예정이다.


삼성은 생성형 AI 기술을 보유한 미국 바이오텍에 투자하는 방식으로 관련 분야에 진출했다. 삼성은 지난해 말 라이프사이언스펀드를 통해 미국 바이오벤처 제너레이트 바이오메디슨에 투자를 단행했다. 삼성 라이프사이언스펀드는 삼성물산과 자회사 삼성바이오로직스·삼성바이오에피스 그리고 그룹 내 기업주도형 벤처캐피탈(CVC) 삼성벤처투자가 공동으로 조성한 펀드다.

제너레이트 바이오메디슨은 생성형 AI, 머신러닝 등을 활용한 단백질 디자인 기술 등을 보유했다. AI 모델 성능 고도화와 신약개발 성공률을 높이기 위한 대규모 데이터 축적 역량을 구축하고 있다. 자체개발 생성형 AI 프로그램 크로마를 활용해 원하는 특성과 기능을 갖춘 단백질을 신속하게 설계, 의약품 개발 기간을 혁신적으로 단축할 수 있는 기술도 갖고 있다.

"고성능 생성형 AI 모델, 더 빠른 업무 처리와 95% 비용 절감 가능"

제약바이오 업계 전문가들은 딥시크가 의료계와 제약바이오 산업계에 큰 영향을 미칠 것으로 내다봤다. 최첨단 AI 모델에 대한 접근성이 높아지면서 의료 환경에서 혁신이 가속화할 수 있다는 설명이다.

미국 하버드대 의과대학 출신 존 슬로킨트 박사는 자신의 사회관계망서비스(SNS)를 통해 "(딥시크는) 누가 AI 분야에서 플레이할 수 있는지, 비용은 얼마인지, 파트너는 누구인지를 완전히 재구성할 수 있다"면서 "소규모 병원과 연구 그룹이 고성능 생성형 AI 모델을 사용할 경우 더 빠른 업무 처리와 95%의 비용 절감을 할 수 있다"고 했다.

이어 그는 "이는 임상 AI 도입을 부분적으로 저해했던 장벽을 무너뜨릴 수 있다"면서 "오픈소스 혁신이 의료 AI를 민주화할 수 있다"고도 했다.

영국 회계법인 KPMG UK의 의료 데이터 및 분석 책임자 자낙 구나틸릭 디렉터도 오픈소스에 기반한 딥시크의 AI 모델이 의료 분야에 변화를 가져올 것이라고 진단했다. 구나틸릭 디렉터는 "딥시크 제품이 의료 분야에서 투명성을 높이고 기존 업무 방식의 문제를 개선할 기회를 제공할 것"이라며 "표준화나 통합되지 않은 수많은 이질적인 정보가 모인 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 가져올 것"이라고 했다.

다만 이들 전문가는 딥스크의 보안 취약성에 대한 우려도 내비쳤다. 개인의 금융 정보나 건강 정보가 유출될 수 있는 등 명백한 위험이 있는 만큼, 업무에 딥스크 AI 모델을 사용할 때 신중한 접근이 필요하다는 지적이다.

일각에서는 생성형 AI 기술이 제약바이오·헬스케어 분야에서 당장 실질적인 성과를 내기에는 시간이 필요하다는 시각도 존재한다. 특히 신약개발에 생성형 AI를 활용하려면 보다 정교화된 모델이 필요하다는 주장이 나온다. 신약개발은 데이터 품질, 규제 문제, 전문가 개입 필요성 등 해결 과제가 여전히 많기 때문에 AI 기술이 신약개발의 각 과정을 대체하기는 어렵다는 것이다.

제약바이오 업계 관계자는 "의료 산업에서 AI 역할이 점점 커지고 있는 데다 생성형 AI의 확산이 AI 신약개발 등에 도움을 줄 수는 있다"면서도 "AI 신약개발에서 생성형 AI가 할 수 있는 역할이 아직은 많지 않은 만큼, 신약개발의 중요한 보조 도구 정도로 활용될 가능성이 크다"고 했다.