[편집자주] 딥러닝(Deep Learning)으로 무장한 구글 '알파고'가 이세돌 9단을 누르며 인공지능(AI) 시대의 도래를 알린 지 3년 반이 지났습니다. 알파고 쇼크에 우리 기업과 대학은 앞다퉈 인공지능 투자를 선언했지요. 하지만 국내 법체계는 기업들이 개인정보를 활용하는 것을 제한하고 있습니다. 법 규제에 막혀 야심차게 닻을 올린 인공지능 연구가 속속 중단되고, 인재는 해외로 떠나고 있습니다. 정부와 국회가 뒤늦게 데이터 3법 개정을 추진중이지만 법안이 1년 째 국회서 낮잠을 자고 있습니다. 국가경쟁력을 갉아먹고 있는 이 답답한 현실을 종합뉴스통신 뉴스핌이 30회 이상 '빅시리즈'로 꼼꼼하게 짚어봅니다.

[서울=뉴스핌] 박다영 기자 = # 미국 인공지능(AI) 기반 신약개발 스타트업 '인실리코 메디슨'은 'GENTRL'이라는 프로그램을 활용해 3만개 물질 중 후보 물질 6개를 발굴하고 검증하는 데 걸리는 시간을 단 '46일'로 단축했다. 딥러닝(Deep Learning) 시스템인 GENTRL이 소분자 화합물 발굴과 검증에 최적화돼 있어 연구팀은 21일 만에 유망한 타겟 물질 6개를 발굴한 것이다.

2~3년에 거쳐 2만개 물질 중 1개를 발굴하던 기존 개발 과정과 비교해 인실리코 메디슨은 시간과 비용을 획기적으로 절감했다는 평가를 받고 있다. 더불어 빅데이터를 신약개발에 활용하는 대표적인 사례로 꼽힌다.

국내에서 신약개발은 정부도 인정하는 미래 먹거리로 전폭적인 지원을 받고 있지만, 빅데이터를 활용한 신약개발은 요원하다.

지난 5월 정부는 바이오헬스 혁신전략을 발표했다. 바이오헬스 산업을 미래 먹거리로 삼는다는 취지에서다. 정부는 한 해 4조원 정도를 투자해 바이오헬스산업을 2030년까지 5대 수출 주력산업으로 육성하겠다는 내용의 전폭적인 정책 지원을 약속했다.

그 후속 조치로 올해 9월에는 보건의료 빅데이터 플랫폼 개통식을 열었다. 정부가 5000만 국민의 질환 정보 등을 환자 치료에 활용할 수 있는 기반을 마련한 것이다. 정부의 플랫폼 구축으로 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원, 질병관리본부, 국립암센터에 있는 빅데이터를 하나로 모아 연구에 활용할 수 있다.

◆ 세계 최고 수준 보건의료 빅데이터, 활용 불가능한 상태

우리나라의 보건의료 빅데이터는 세계 최고 수준이라는 평가를 받고 있다. 의료데이터를 전자화해 저장하는 전자의무기록(EMR) 도입률이 92%로 세계에서 가장 높기 때문이다. 건강보험심사평가원과 국민건강보험공단이 보유하고 있는 보건의료 빅데이터도 6조건이 넘는다.

정부가 지원하고, 데이터 규모가 큰 데도 바이오헬스산업이 발전하기에는 여전히 장벽이 높다. 업계에서는 "의료 빅데이터의 잠재력은 크지만 활용할 수가 없다"는 목소리가 나온다.

이는 개인정보보호법 때문이다. 플랫폼을 구축하더라도 현행 개인정보보호법상 미리 동의를 받지 않은 개인의 의료 정보를 그대로 신약개발 등을 위한 연구에 활용할 수 없다.

국회에서 논의되고 있는 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법) 중 개인정보보호법이 통과되면 개인정보를 가명으로 처리해 신약개발 과정에서도 보건의료 빅데이터를 활용할 수 있다. 예를 들어 신약개발 과정에서 이름, 주민등록번호, 의료기록의 정보를 A,B,C 혹은 1,2,3 등 익명으로 변환해 활용하는 것이다.

제약바이오 업계에서는 빅데이터를 활용한 신약개발을 위해서는 데이터 활용이 필수불가결하다고 보고 있다. 신약개발의 미래 트렌드는 치료를 넘어 '예측'으로 향하고 있기 때문이다.

업계 내에서 가장 큰 영향을 받게 될 분야는 유전체사업이다. 개인정보보호법이 통과되면 테라젠이텍스, 마크로젠, 디엔에이링크, 랩지노믹스 등 개인 유전정보를 분석하고 진단하는 기업들은 산업 발전에 속도가 붙을 것으로 예측하고 있다.

개인의 유전체 정보를 분석해 식단, 건강관리 솔루션 등 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 이들 기업은 연구·개발 과정에서 개인정보를 활용할 수 있다면 시간과 비용을 줄이면서 보다 정확한 맞춤형 서비스를 내놓을 수 있을 것이라는 입장이다.

유전체 기업 A사 관계자는 "개인정보를 활용할 수 있다면 유전정보로 이용자의 생체 정보를 정확히 분석할 수 있고 추후 질환을 예측하는 서비스의 정확도도 높아질 것"이라며 "우리나라는 다른 나라에 비해 개인 정보에 대한 접근이 어려워 발전 속도가 느리다"라고 말했다.

◆ 빅데이터를 활용하면 희귀질환 치료제 개발도 '성큼'

신약을 개발하는 과정에서도 보건의료 빅데이터를 활용하면 기존과는 패러다임이 달라질 수 있다. 업계에서는 미래에 희귀질환 치료제를 개발할 때 환자를 모집하기 어려운 경우 임상시험 대조군을 대체할 수 있을 것이란 예측이 나온다. 기존에 처방받은 약물이 치료효과가 없을 경우에는 유전정보를 활용해서 환자의 약물반응성에 대해 정확한 정보를 얻을 수도 있다.

AI 신약개발 업체 B사 관계자는 "미국 식품의약국(FDA)도 초기단계지만 데이터의 적극적인 활용을 권장하고 있다"며 "환자를 모집하기 어려운 경우 임상시험에서 데이터를 대조군으로 대체하거나 기존에 처방받은 약이 치료 효과가 없을 경우 유전정보를 활용해 적절한 치료제를 선택할 수 있다"고 말했다.

개인 의료 정보를 분석하면 유전체분석 데이터, 건강보험 데이터 등 데이터를 바탕으로 발병할 확률이 높은 질환을 예측할 수 있을 것으로 보고 있다. 이뿐 아니라, 매번 다른 약을 처방해서 약효가 있는지 살펴봐야 했던 기존과 달리 데이터를 분석해 환자에게 가장 잘 맞는 치료제를 쉽게 찾을 수 있다.

유전정보를 바탕으로 신약개발이 활발하게 이뤄지면 개인의 의료비와 국가보건 재정 절감까지도 가능하다.

이승규 한국바이오협회 부회장은 "개인정보를 활용할 수 있으면 제약바이오기업이 데이터를 바탕으로 유전정보를 예측할 수 있게 된다"며 "어느 약물에 어떤 환자가 최적인지를 확인할 수 예측하기 때문에 사회적으로 크게 비용을 절감할 수 있을 것"이라고 말했다.

allzero@newspim.com