현재는 디지털 시대, 즉 4차 산업혁명 시대이다. 인공지능, 빅데이터, 스마트폰, 사물인터넷, 드론 등이 그것이다. 다시 말하면 4차 산업인 교육, 정보, 의료, 서비스 산업들이 급격한 기술적인 혁명을 낳고 있다는 것이다. 4차 산업이 3차 산업혁명을 기반으로 디지털화 및 바이오산업, 물리학 등을 기반으로 기술적인 융합을 이루어 경제체제 및 사회구조를 빠르게 변화시키고 있다는 것을 말한다.
특히 인공지능(AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현하는 최첨단 컴퓨터 시스템이다. 그런 의미에서 미래의 딥러닝(Deep Learning)은 인간 뇌의 뉴런과 유사한 인공신경망으로 기계를 학습시키고, 학습한 데이터는 굳이 사람이 입력하지 않아도 기계가 스스로 학습하고 예측하게 된다. 그 대표적인 것이 바로 알파고이다.
인공신경망(Artificial Neuron Network)은 기계학습 분야에서 연구되고 있는 학습 알고리즘들 중 하나이다. 주로 패턴인식에 쓰이는 기술로 인간 뇌의 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램화로 재현한다. 간단하게 말하면 ‘가상의 뉴런’을 ‘시뮬레이션’한다. 이를 일반적으로 신경망 구조로 만든 다음 ‘학습’시켜 그에 적절한 기능을 부여하게 된다. 현재까지 밝혀진 지성을 가진 시스템 중 인간의 뇌가 가장 훌륭한 성능을 가지고 있다. 이로써 뇌를 모방한 인공신경망은 궁극적인 목표를 가진 상당히 발전된 학문이라 할 수 있다.
최근 WHO(세계보건기구)가 대마에 함유된 CBD(Cannabidiol) 성분이 질병 치료에 효능이 있다는 것을 입증하면서 의료용으로 주목을 받게 됐다. 이는 앞으로 4차산업 기술혁명이 대마 활용도에 있어서 단시간에 많은 역할을 하게 된다는 것을 말해준다. 그 예로 AI의 다양한 능력이 대마 우량종자 개발, 대마 모종의 암수 구별, 품종 개량에 중요한 역할을 하게 될 것이다.
특히 신약개발 전체 과정 중 초기단계인 신약 후보 물질 발굴 단계에서도 인공지능의 활용성을 보여줄 것으로 본다. 보통 신약 후보 물질을 발굴하기 위해서는 수백억 개의 화합물을 조합해 특정 질환에 효과가 있을 것으로 추정되는 물질을 찾아낸다. 이 과정은 연구자의 노하우나 직관에 의존하기 때문에 무수한 시행착오를 겪을 수밖에 없다.
국내 최고의 AI 신약개발 전문기업인 ㈜파미노젠(대표이사 김영훈)은 “인공지능 딥러닝 플랫폼 구축을 통해 신약 후보물질이 될 수 있는 200억 건의 화합물 데이터베이스(DB)와 질환 유전자 정보 등 18조 개의 생물학 정보 빅데이터, 1억5000만 건의 화합물 특허 데이터베이스를 보유. 이러한 학습 가능한 문헌의 방대한 데이터베이스를 활용해 컴퓨터 스스로 학습할 수 있는 인공지능 딥러닝 알고리즘을 자체적으로 개발해 기존 신약개발의 시행착오를 최소화해 약물 개발 기간의 대폭 단축과 비용 절감 및 성공률을 극대화 시키는 신약발굴의 초연결 플랫폼”이라고 말했다.
김영훈 대표이사는 “신약 후보 물질을 발굴하려면 신약개발을 위한 선도물질을 발굴하고, 선도물질의 최적화 연구 뒤 후보 물질 발굴까지 완료하는데 보통 5년이란 시간이 소요된다. 하지만 인공지능과 빅데이터 기술을 접목한 약리 활성화와 독성 예측 기술을 활용할 경우는 6개월로 단축할 수 있다”고 했다.
국내 최초로 인공지능 딥러닝인 LuciNet(루시넷) 플랫폼을 개발한 김대표는 국내 최고 수준의 스마트팜 기술과 국내 최대의 천연물 함유물질 빅데이터 DB 및 빅데이터 기반 AI 딥러닝 처리기술을 바탕으로 대마 함유 물질을 활용한 신약 발굴 및 기능성 화장품, 건강기능식품, 동물용 의약품 개발 등이 가능하다며 대마 산업의 블루오션을 예고했다.
‘경북 산업용 헴프규제자유 특구’로 지정된 안동시는 앞으로 대마의 CBD(칸나비디올)를 원료 의약품으로 수출하게 된다. 이에 앞서 먼저 국민의 건강권 확보와 한국 대마산업 활성화를 위한 산업용 대마 기준 마련이 시급하다. 또한 한국이 대마산업으로 국제 경쟁력을 갖추기 위해서는 천연물 빅데이터의 AI 딥러닝 기술을 접목한 대마 신약 개발에도 총력을 기울여야 한다.
/김문년 국민대 겸임교수·보건학박사
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