[서울=뉴스핌] 한태봉 전문기자 = MS(마이크로소프트)가 투자한 오픈AI의 생성형 인공지능 '챗GPT'와 구글 '제미나이'의 경쟁이 격화되고 있다. 이런 와중에 의외의 강자가 등장했다. 바로 앤트로픽(Anthropic)의 생성형 인공지능 '클로드(Claude)'다.

'앤트로픽'은 오픈AI 출신 창업자 7명이 설립한 스타트업 회사다. '클로드 3.5'는 성능 면에서 이미 '챗GPT 4'를 뛰어 넘었다는 평가다. 이렇게 인공지능 시장은 하루가 다르게 발전 중이다. 언제든 1등이 바뀔 수 있을 만큼 경쟁이 치열하다.

◆ 빅테크 간 새로운 인공지능 전쟁은 신약 개발?

그런데 인공지능을 '생성형'으로만 활용할 필요는 없다. 부가가치가 높은 분야라면 어디든 활용하는 게 이득이다. 이런 측면에서 최근 빅테크 기업들이 관심을 보이는 분야는 '신약 개발'이다. 신약개발에 인공지능을 활용하면 '후보 물질' 발굴 시간이 획기적으로 단축되는 등 장점이 많기 때문이다.

빅테크 기업들이 제약 바이오 시장에 관심을 갖는 이유는 거대한 시장 규모 때문이다. 아이큐비아(IQVIA)는 전 세계 의약품 시장 규모를 2027년 기준 2565조원(1조9000억달러)으로 전망했다. 전 세계적인 고령화 현상으로 시간이 가면 갈수록 제약 바이오 시장 규모는 더 커질 수밖에 없다.

이런 가운데 가장 먼저 '신약 개발'에 뛰어든 빅테크 기업은 '구글(알파벳)'이다. 2016년에 이세돌과의 바둑 대결에서 승리한 '알파고'가 바로 '구글 딥마인드'의 인공지능 작품이다. 이 '딥마인드'가 신약 개발을 위해 만든 인공지능 프로그램이 바로 '알파폴드'다.

◆ 구글 '알파폴드 3' 혁신으로 신약개발 빨라져

'알파폴드(AlphaFold)'는 폴드(Fold·접힘)라는 이름처럼 단백질의 접힌 상태를 포함한 구조를 분석∙예측하는 인공지능 프로그램이다. 2018년에 '단백질 구조 예측 학술대회(CASP)'를 통해 처음으로 공개됐다. 단백질은 우리 몸 안에서 대부분의 기능을 수행하는 핵심 분자다. 단백질은 세포의 구조를 유지하고, 화학 반응을 촉매하며, 신호를 전달하고, 면역 반응을 조절하는 등의 중요한 역할을 한다.

그런데 '단백질 접힘(protein folding)'은 신약 개발에서 어떤 의미일까? 단백질은 특정한 3차원 구조로 올바르게 접혀야만 제대로 기능할 수 있다. 접힌 구조가 단백질의 활성부위와 결합부위를 형성한다. 대부분의 약물(신약)은 단백질의 특정 부위에 결합해 효과를 낸다.

이 결합 부위를 정확히 이해하려면 단백질이 어떻게 접혀있는지를 알아야 한다. 또 많은 질병이 단백질의 잘못된 접힘(misfolding)으로 인해 발생한다. 예를 들어, 알츠하이머병은 아밀로이드 베타 단백질의 잘못된 접힘과 관련이 있다. 약물 치료의 원리는 이렇게 문제가 생긴 단백질을 다시 정상화하는 데 있다.

이런 이유로 단백질 접힘 연구는 신약 개발에서 필수적이라 할 수 있다. 그런데 문제가 있다. 기존 방식으로 단백질 접힘 구조를 밝히려면 몇 개월 또는 몇 년이 걸린다. 어떤 단백질 구조는 수십 년간 연구했어도 알아내지 못했다. 이렇게 시간이 오래 걸리는 이유는 사람이 직접 단백질 구조를 하나하나 살펴보는 건 너무 느리고 비효율적이기 때문이다.

'알파폴드'는 이런 '단백질 접힘' 연구의 어려움을 돌파하기 위해 '딥러닝 알고리즘'을 활용해 개발됐다. 인공지능은 수학적 모델이라 단백질의 패턴을 사람보다 쉽게 찾아낼 수 있다. 따라서 신약 개발 시간을 크게 단축시킬 수 있다.

하지만 기존의 '알파폴드' 모델로는 여전히 신약 개발에 한계가 있었다. 이유는 단백질의 구조가 단순히 고정된 형태가 아니기 때문이다. 단백질은 생명활동에 사용될 때 각종 분자들과 결합하는데 그 때마다 구조가 약간씩 변하게 된다. 따라서 이를 적절히 예측하지 못하면 실질적으로 각종 응용분야에 활용되기가 어렵다.

그런데 2024년 5월에 공개된 '알파폴드'의 최신 버전인 '알파폴드3'는 이런 문제점을 상당 부분 해결했다. '알파폴드3'는 단백질이 각종 리간드(결합 분자), 헥산 등과 결합했을 때 단백질의 역동적인 구조변화 예측능력이 기존보다 탁월하게 발전했다.

이제 생명체의 분자와 단백질 간의 상호작용까지 예측하는 수준으로 진화한 셈이다. 따라서 '알파폴드3'는 응용가능성 측면에서 과거보다 크게 발전한 것으로 평가받고 있다.

[사진 = 셔터스톡]

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

◆ 구글 헬스케어? '베릴리'와 '칼리코' 기대에 못 미쳐

이런 '알파폴드'의 인공지능 기술력을 바탕으로 알파벳(구글)은 2021년에 신약 개발 기업인 '아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)'를 만들었다. 이 회사는 '구글 딥마인드'에서 분사했다.

'아이소모픽 랩스'는 2024년에 글로벌 제약사인 '일라이 릴리'와 '노바티스'와 전략적 협력체제를 맺고 신약 설계 작업을 하고 있다. 그 기반이 되는 모델이 바로 '알파폴드3'이다.

신약개발에서 단백질은 인간 질병의 자물쇠로 비유된다. 반면 신약은 열쇠로 비유된다. '알파폴드3'이 실제 질병과 관련 있는 단백질을 찾아낼 수만 있다면 이 단백질에 꼭 맞는 물질도 찾아낼 수 있게 된다. 물론 시간은 걸린다. 어쨌든 이 물질이 바로 치료제가 된다. '알파폴드3'은 향후 신약 개발에 일대 혁신을 가져올 것으로 전망된다.

한편, 알파벳(구글)은 '아이소모픽 랩스' 외에도 헬스케어 분야 자회사로 '베릴리(Verily)'와 '칼리코(Calico)'를 보유하고 있다. 하지만 지금까지의 성과는 기대에 못 미친다.

생명공학 회사 '베릴리'는 2015년에 구글X에서 분리된 회사다. 베릴리가 개발한 제품 중 가장 시선을 끈 건 '의료용 스마트 콘택트렌즈'였다. 하지만 상용화되지 못하고 조용히 사라졌다. 결국 2023년에 직원 중 15%를 구조조정하며 몸집을 줄여 나가고 있다.

인간의 노화와 수명 연장을 연구하는 '칼리코'는 2013년에 설립됐다. 알파벳의 자회사 중 하나다. 2017년에 '벌거숭이 두더지쥐'를 연구해 노화의 해법을 찾아 내겠다고 야심 차게 발표했다. 그래서 인간 수명 500살에 대한 기대감을 일으켰었다. 하지만 그 뒤로 상당 기간 소식이 없다. 빅테크 구글에게도 바이오는 쉽지 않은 분야다.

◆ 엔비디아, 반도체 넘어 헬스케어로 범위 확장

생성형 인공지능 전쟁의 가장 큰 수혜자인 '엔비디아'도 헬스케어 분야에 관심이 크다. 엔비디아는 지난 2024년 1월의 'JP모건 헬스케어 컨퍼런스'에서 신약 개발을 위한 생성형 AI 모델인 '바이오니모(BioNEMO)'를 선보인 바 있다.

이 당시 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 "생성형 AI를 통해 신약 개발과 생명공학의 패러다임이 변할 것이다"라며 자신감을 드러냈다. .'바이오니모'는 엔비디아 헬스케어 전용 인공지능 플랫폼인 '클라라'의 생성형 인공지능 플랫폼 중 하나다.

클라라 플랫폼은 '바이오니모(제약바이오)', '홀로스캔(의료기기)', '파라브릭스(유전체학)', '모나이(의료 이미징)' 등을 가지고 있다. 이중 가장 화제가 된 '바이오니모'는 그간 염기서열, 아미노산 서열, 화합물 구조, 단백질 구조, 세포 등의 생체분자 언어를 대규모로 학습해 왔다.

이를 통해 신약개발을 위한 인공지능 파운데이션 모델(대규모 데이터 세트을 통해 사전에 학습된 반제품 형태)을 구축했다. 이렇게 쌓아 온 바이오 데이터를 통해 단백질 구조 예측, 단백질 서열 생성, 분자 최적화, 화합물 생성, 결합구조 예측 등의 결과물을 내 놓는다. 사용자 맞춤화도 가능하다.

전통적인 신약개발 과정은 후보 물질 발굴, 스크리닝(거르기), 물질 최적화, 독성실험, 임상 1~3상, 허가 및 출시 등의 절차를 따른다. 따라서 후보 물질 발굴부터 독성실험까지 최소 4년 이상, 임상부터 허가까지는 최소 6년 이상 소요되는 경우가 흔하다.

하지만 '바이오니모'를 활용한 인공지능 신약개발의 경우 평균 10-15년의 시간과 약 3조원이 소요되는 비용을 최대 7배 단축할 수 있다는 주장이다.

글로벌 제약사인 '암젠'은 신약개발을 목적으로 '바이오니모'를 도입했다. 또 본사에 엔비디아와 협업한 슈퍼컴퓨터 '프레이자'를 구축한 상태다. 그 외에도 많은 제약사와 바이오테크 기업들이 '바이오니모'를 적극 활용 중이다.

[사진 = 엔비디아]

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>

◆ 마이크로소프트와 오픈 AI도 신약 개발에 눈독

마이크로소프트도 지난 2023년 9월에 인공지능 기반의 단백질 설계 모델인 '에보디프(EvoDiff)'를 오픈 소스로 공개한 바 있다. 이 모델 역시 딥러닝 기술을 활용해 기존 단백질 구조 데이터를 학습한다. 이를 바탕으로 새로운 단백질 서열을 예측한다. 하지만 구글의 '알파폴드3'에 비하면 성능이 떨어진다는 평가가 지배적이다.

챗GPT로 생성형 인공지능 시장을 휩쓸고 있는 '오픈AI'도 최근 의료 인공지능 보조 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 의사가 암 환자를 진료하는 데 도움을 준다. '오픈AI'는 이 플랫폼을 통해 암 진단을 받은 환자에게 개인 맞춤형 진료를 제공할 계획이다.

'오픈AI'는 또 기적의 비만치료제로 전 세계를 휩쓸고 있는 '일라이 릴리'와도 협업한다. 세계적인 과제로 남아있는 '항생제 내성' 해결을 위해 생성형 AI로 새로운 항생제를 개발할 예정이다.

오픈 AI의 최고 운영 책임자(COO)인 '브래드 라이트캡'은 "첨단 인공지능은 제약 분야에서 혁신적인 돌파구를 가져올 잠재력을 가지고 있다"며 낙관적인 전망을 밝히기도 했다.

◆ 빅테크 기업 중 인공지능 신약 최후의 승자는?

빅테크 기업들인 구글, 엔비디아, 마이크로소프트, 오픈AI 등은 지금 너도나도 인공지능 신약 개발 시장에 뛰어들고 있다. 특히 바이오산업은 첨단 인공지능 기술이 가장 효과적으로 활용될 수 있는 분야 중 하나로 꼽혀 왔다. 이들 중 최후의 승자는 어디가 될까?

구글 딥마인드의 CEO인 '데미스 하사비스'는 2024년 2월에 열린 '세계 모바일 박람회(MWC)'의 기조연설에서 "과학적으로 알려진 단백질은 2000억개에 달한다. 이를 인간이 분석하는 데 10억 년이 걸리지만 '알파폴드'는 이를 1년 만에 해냈다"며 자부심을 드러냈다.

'구글 딥마인드'에서 분사한 신약개발 회사인 '아이소모픽 랩스'는 2024년 초에 일라이릴리와 2조3000억원(17억달러), 노바티스와 2조원(15억달러) 규모의 AI 신약 개발 협력 계약을 체결해 업계를 놀라게 했다.

수 많은 인공지능 사업들이 수익화에 애를 먹고 있는 것과 비교해 보면 구글이 인공지능 신약의 수익화 측면에서 한발 앞서 나가고 있는 건 분명해 보인다.

하지만 늘 상상을 뛰어넘어 왔던 '엔비디아'의 반격도 만만치 않다. '엔비디아'가 '바이오니모(BioNEMO)'를 통해 제약 바이오 분야까지 석권하는 것도 불가능한 시나리오는 아니다. 이미 엔비디아는 올해 시가총액 1위까지 치고 올라갔던 저력이 있다. 또 자금력도 넉넉하다.

하지만 빅테크 기업들의 인공지능 신약개발 모델이 과대평가 받고 있다는 지적도 나온다. 일례로 구글의 '알파폴드3'은 단백질 구조 예측 모델일 뿐 이것만으로 신약개발이 되지는 않는다는 비판이다.

한국의 한 바이오 업계 관계자는 "인공지능을 활용해 지금까지 발굴된 신약 중에 최종적으로 FDA의 승인을 받은 약은 단 1개도 없다"며 "인공지능 신약과 관련해 계속해서 거금이 투입되고 있지만 정말로 성과가 나고 있는지는 여전히 의구심이 든다"며 부정적인 의견을 보였다.

사람이 가장 돈을 아끼지 않을 때는 본인의 생명이 걸려 있을 때다. 기술 발전의 최종 종착역이 언제나 헬스케어일 수밖에 없는 이유다. '데미스 하사비스'의 호언장담처럼 2-3년 내에 구글이 디자인한 신약이 시장에 출시될 수 있을까?

미래에는 빅테크 기업인 '구글'이나 '엔비디아'가 세계 최대의 제약기업이 될지도 모른다. 투자자들은 전통의 제약 바이오 기업 외에도 빅테크 기업들의 신약 개발 과정에 지속적인 관심을 가질 필요가 있다.

longinus@newspim.com

저작권자(c) 글로벌리더의 지름길 종합뉴스통신사 뉴스핌(Newspim), 무단 전재-재배포 금지