AI와 신약 개발 혁명
AI와 신약 개발 혁명
지난 20년간의 의료 기술 발달로 인간의 기대수명은 획기적으로 늘어났다. 과거의
60세는 지금의 100세 가 되는 건강 수명의 획기적 연장이 이루어졌다. 이러한 것을
가능해주도록 돕는 것이 인공지능 기술이다. 인공지능 분야에 많은 스타트업 기업들이
출현하고 많은 투자가 이루어지고 있다. 이렇듯 현재 의료분야에서 인공지능의 발전이
가속화되고 있다. 인공지능 의료 시스템을 확장시키기 위한 밥법으로 머신러닝, 빅데이터
를 통한 정학하고 빠른 시스템 등이 있다.
10년 걸리는 신약 개발이 4주로 끝난다- 신약 개발은 엄청난 비용과 시간이 소요됨에도
불구하고 현재 임상실험에 이르는 신약은 10개 중 한 개 정도이다. 그러나 인공지능을
이용하면 과거 5,000명이 하던 일을 50명이 할 수 있고 인공지능을 이용해 정확히
개발한 신약이 100%의 약효가 나온다면 어떻게 될까? 1조 3천억 달러 규모의 제약
산업 분야에 대혁명이 일어날 것이다.
한 인공지능 스타트업 업체가 인공 지능을 이용하여 46일 만에 신약을 설계하고
검증까지 완료했다. 보통 하나의 신약을 개발하는데 10년 걸리던 일에 비해 15배
빠른 속도로 완료했다.
인공지능 기술이 약물 발견의 주요 과제의 하나인 광대한 화학 공간에서 좋은 약물
분자를 찾는데 좋은 지침이 될 수 있음을 보여 주었다.
이 스타트 업체는 인공지능 발전의 핵심인 생성적 적대 신경망 기술과 심층 강화 학습
을 결합하여 시스템을 만들었다. 신약 개발의 프로세스는, 먼저 잠제적 약물 후보를
선별하고, 여기서 수백만 개의 샘플과 다양한 유형의 질병 특성을 이용하여 가장 유망한
단백질의 완벽한 분자를 생성한다. AI를 이용한 신약개발 연구진의 최종 목표는 완전히
자동화된 서비스로서의 의학과 서비스 엔진을 개발하는 것이다. 또한 인터넷에 연결
하여 온라인 사용자들을 위하여 개인화된 설루션을 가능하게 하고 질병을 예방하고
건강을 유지하는데 도움을 주고자 한다. 구굴도 새로운 딥러닝 도구를 발표하여 신약
개발에 나섰다.
우리 몸은 단백질로 이루어지는데, 이 다양한 단백질은 20여 가지의
아미노산이 결합하여 만들어진다. 이 단백질의 구조에 이상이 생기면 그로 인하여 당뇨병,
파킨슨병, 알츠하이머병 같은 난치병이 발생한다. 그런데 단백질의 종류는 무한대에
가까워 분석하기가 어려웠다, 그러나 인공지능을 이용하여 수천 개의 단백질을 3D
구조로 훈련한 후 새로운 단백질 접힘을 예측함으로써 가장 높음 배열을 찾아내었다.
이러한 신경망 기술이 신약 발견의 시간을 획기적으로 줄임으로써 난치병을 치료하는
새로운 돌파구를 만들었다.
인공지능과 의료 분야의 빅데이터- 데이터 크런칭이란 결정을 내리는데 유용한
데이터 분석과 그 분석의 툴을 의미한다. 의료 분야에서는 데이터가 홍수를 이루는데
그 데이터를 적절히 활용하지 못하고 있다. 인공지능은 방대한 양의 데이터를 분석
하여 생명을 구할 수 있는 패턴과 통찰력을 찾는데 탁월한 능력을 가지고 있다.
매년 수많은 의학 논문이 발표되지만 이 방대한 자료를 의사가 모두 읽는 것은 물리적
으로 불가능하다. 이러한 문제에 대응하기 위하여 IBM 왓슨에 임상실험 결과를
입력하고 훈련시키고 있다. 왓슨 시스템은 4,000만 건의 문서를 담고 있으며 매일
2만 7천 건의 새로운 문서를 소화하여 수천 명의 사용자에게 정보를 제공한다.
왓슨은 불과 1년 만에 폐암환자를 90%의 정확도로 진단했다, 의사의 진단율 50%
에 비하면 성공률이 대단히 높다.
아마존도 미국 정보 보호법 적합형 머신러닝 시스템을 개발하여 서비스를 시작한다
발표했다. 이 서비스는 환자 의료 기록을 데이터화해 개인들 스스로 건강관리할 수
있도록 만든 시스템으로, 의사와 병원은 이 기록을 활용하여 치료방법을 개선하고
비용을 절감할 수 있다.
엔비디아의 젠슨 황은 소프트웨어는 세상을 먹어 치운다, 그런데 인공지능을
소프트웨어를 먹어치운다 고 말했다. 이미 다른 분야에서 회기적인 알고리즘
성공률을 나타내고 있는 인공지능과 데이터 분석 기술은 의료 산업의 혁신을
이끄는 미래의 금광이 될 것이다.