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| (사진=게티이미지뱅크) |
산업계 전반에 걸쳐 인공지능(AI) 기술을 활용한 서비스가 빠르게 등장하고 있는 가운데 제약·바이오 업계는 물론 의료계도 AI 활용에 박차를 가하고 있다. AI 기술이 가져다주는 혜택이 큰 만큼, 활용도를 최대한 높이겠다는 전략이다.
한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터는 최근 AI 신약개발 온라인 교육 플랫폼 ‘LAIDD2.0(Lectures on AI-driven Drug Discovery V2.0)’ 서비스를 개시했다.
LAIDD2.0은 기존 강의에 신규 강의를 더해 총 94개 강좌, 약 350시간의 교육 콘텐츠를 제공한다. 구체적으로는 AI 부문 약 90시간, 바이오 부문 약 90시간, 화학 부문 약 140시간, 신약개발 및 임상 부문 약 50시간으로 구성했다.
교육 대상은 신약개발 연구자, AI 개발자, 취업 준비생, 대학생 등으로 다양하며 수강생들은 자신의 배경지식 수준과 수강 목적에 맞춰 트랙을 선택할 수 있다는 게 센터 측의 설명이다.
특히 센터는 AI 신약개발 전 분야를 아우르는 교육 플랫폼 제공을 목표로 △기초 과목 신설 △기존 과목의 선행 과목 신설 △실무 분야 과목 신설(신약개발 및 임상)을 통해 콘텐츠의 유기성과 다양성에 초점을 맞춰 강의를 추가했다.
강의에는 AI 신약개발 부문의 전문성을 가진 대학, 연구기관, 제약·바이오 기업, AI 기업 등 각계각층 현장 전문가 40여명의 강사진이 참여했다.
LAIDD2.0는 교육 수요자들의 배경지식과 목표 직무에 따라 교육 콘텐츠를 재구성한 맞춤형 교육 트랙을 제공, 강의 선택에 가이드라인도 제시한다. 맞춤형 교육 트랙은 전문가 자문위원회를 통해 검수한 6개의 기초 트랙(파이썬 머신러닝, 파이썬 딥러닝, 생물정보학, 의약화학, 화학정보학, 신약개발 과정)과 5개의 직무 트랙(바이오네트워크 분석, 오믹스 분석, 단백질 구조 기반 약물탐색, 리간드 기반 약물탐색)으로 구성했다. 센터는 ‘바이오 디지털헬스 글로벌 중심국가로 도약한다’는 정부의 국정 방침에 부응해 LAIDD를 대표적인 AI 전문인력 양성 교육 시스템으로 만들 계획이다.
센터 관계자는 “LAIDD2.0는 대학생 사전 교육, 관련 분야 석박사 준비 혹은 관련 기업 취업, 재직자 실무지식 습득을 위해 활용할 수 있어 현장형 AI 신약개발 전문 인재로 거듭나는 밑거름이 될 것”이라고 기대했다.
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| (사진제공=종근당건강) |
◇데이터 기반 사용자 맞춤형 건강관리 플랫폼
건강기능식품 전문기업 종근당건강은 SK C&C와 협업한 데이터 기반의 사용자 맞춤형 웰니스 건강관리 플랫폼 ‘킵웰(KeepWell)’을 정식 론칭했다.
킵웰은 AI·빅데이터·블록체인 기술을 활용해 사용자 건강 정보를 분석하고 건강기능식품과 운동 콘텐츠 추천은 물론 피부 건강과 마음 건강관리까지 한번에 제공하는 ‘지능형 건강관리 서비스’다.
종근당건강에 따르면, 킵웰은 개인의 건강검진 데이터를 한곳에서 관리할 수 있고 맞춤형 라이프 스타일과 추천 서비스를 제공하는 혁신적 플랫폼이다. 앞서 4월 SK C&C와 종근당건강, 아모레퍼시픽, 메디에이지가 지능형 건강관리 플랫폼 헬스케어 사업 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 최근 정식 출범했다. 회사 측은 킵웰을 통해 개인에게 필요한 자사 제품을 추천하고 맞춤형 혜택을 제공함으로써 정밀한 데이터에 기반한 추천 제품을 구매할 수 있도록 서비스를 제공할 예정이다.
건강검진을 받는 고객들의 경우 데이터와 연동해 종근당건강의 제품을 추천받게 되며 킵웰 어플리케이션 내에서 미션 달성, 이벤트 참여 등으로 쌓은 포인트를 활용해 종근당건강 제품 구매 시 사용 가능한 할인 쿠폰도 교환할 수 있다.
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| (사진=게티이미지뱅크) |
◇영아 눈떨림증후군 원인 분석에 AI 활용
의료계도 AI를 활용해 질병의 원인을 찾고 있다. 연세대 강남세브란스병원 안과 한진우, 이준원 교수팀은 희귀 안질환인 영아 눈떨림증후군의 원인을 분석하는 유전자 검사 기법에 AI 딥러닝을 접목하여 기존 분석법을 크게 개선했다.
영아 눈떨림증후군은 생후 6개월 이전의 영아에게서 눈동자가 좌우, 상하 또는 복합적으로 떨리는 증상이 나타나는 희귀 안질환이다. 명확한 원인을 찾기 어려운 질환으로 인구 2000명당 1명꼴로 발생한다.
환자의 유전자를 분석하는 차세대 염기서열 분석법(Next Generation Sequencing, NGS)이 정착되면서 영아 눈떨림증후군의 원인 규명과 진단 및 치료에 도움이 되고 있지만, NGS 기법으로도 40~50%의 환자는 여전히 원인 돌연변이를 찾지 못하고 있는 실정이다.
연구팀은 NGS 기법에 인공지능 딥러닝을 활용해 모든 유전체를 검사하는 방식으로 원인 돌연변이를 찾았다.
연구팀이 AI 딥러닝으로 시행한 전장유전체 분석법은 약 30억개에 이르는 유전체의 광범위한 영역을 검사한다. 단백질 생성에 관여하지 않는 비전사 영역도 분석이 가능하며 유전체 구조적 변이와 조절 부위 변이를 검출하기 용이하다.
연구팀은 기존 분석법에서 원인이 규명되지 않은 영아 눈떨림증후군 환자와 가족 4개군을 대상으로 전장유전체 분석법을 시행해 영아 눈떨림증후군 연관 유전자인 ‘FRMD7’의 돌연변이 여부를 확인했다.
분석 결과, 연구진은 FRMD7 유전자의 비전사 영역에서 ‘c.285-12A>G’, ‘c.284+63T>A’, ‘c.383-1368A>G’ 등의 변이체를 발견했으며 해당 변이가 스플라이싱(DNA가 전자되어 전령 RNA가 되는 과정에서 인트론이 제거되어 엑손이 연결되는 것)에 오류를 일으키는 것을 확인했다. 스플라이싱 오류는 암, 희귀질환 등 각종 질병을 유발한다.
한진우 교수는 “비전사 영역의 변이와 질병과의 연관성을 증명하기 쉽지 않은데 AI 딥러닝을 바탕으로 스플라이싱 오류 예측이 가능했다”면서 “이번 연구는 향후 희귀 질환에서 원인 변이를 찾지 못한 환자들에게 AI 딥러닝과 전장유전체분석의 활용 방향을 제시하는 초석이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
안상준 기자 ansang@viva100.com
