대규모 감염병 대응 위한 'AI·비임상' 혁신 논의

[앵커]

코로나19 위기를 겪으며 신약 개발 환경에는 많은 정책적 변화가 일어나고 있습니다.

이런 배경 속 위중한 감염병에 대한 비임상 방안과 차세대 AI 기반 신약 개발 플랫폼 전략에 대한 논의가 이뤄졌습니다.

김은별 기자입니다.

[기자]

대규모 감염병이 유행하는 국가적 위기 상황에서는 치료제와 백신의 신속한 공급이 중요합니다.

코로나19와 같은 감염병이 언제 다시 발생할지 모르는 상황에서 이 같은 신속한 신약 개발을 위한 논의의 장이 열렸습니다.

참가자들은 위중한 감염병에 대해 동물을 통한 임상만으로 신약을 개발하는 방안을 제시했습니다.

치사율이 높은 경우 사람을 이용한 대규모 임상 시험이 현실적으로 어렵기 때문입니다.

또, 장기적으로는 안전한 임상시험을 위해 가상공간을 활용한 '디지털 트윈' 기법을 활용하는 방안이 제시됐습니다.

동물 실험 데이터를 장기간 축적하고 인공지능으로 학습해 정확한 임상 결과를 얻을 수 있다는 겁니다.


[정 자 영 / 비임상시험기관 이사 : "동물 실험의 환경을 디지털 트윈으로 만들어 지속적으로 축적하고 분석하고 임상 결과를 다시 디지털 트윈에 넣어 재해석함으로 인해 동물 사용도 줄이고 더 정확한 결과를 얻기 위함입니다."]


연구자들은 실험동물을 수입하는 과정에서 담당 부처가 나뉘어 있고 종별로 다양해 연구 계획을 수립하는 데 어려움이 있다면서,

실험동물 수출입 통합 온라인창구와 국가 실험동물 수출입 데이터베이스를 구축해야 한다고 강조했습니다.


[장 재 진 / 한국실험동물협회 이사장 : "앞으로는 예측의 시대로 나아가고 있습니다. 인공지능과 데이터가 결합된 새로운 환경 속에서 그 중심에서는 여전히 신뢰할 수 있는 실험 동물이 존재해야 합니다.”]

인공지능을 활용한 비임상 혁신과 제도적 뒷받침이 조화를 이루면서, 신속하고 안전한 신약 개발 생태계가 조성될 수 있을지 주목됩니다.

YTN 사이언스 김은별 입니다.






YTN 사이언스 김은별 (kimeb0124@ytn.co.kr)