코로나19: 바이러스와의 전쟁에 뛰어든 인공지능

수많은 사람의 목숨을 빼앗고 있는 팬데믹을 끝내기 위해서는 초인적인 능력이 필요한 듯 하다.

인공 지능이 과대 포장된 경우도 있다. 그러나 의학 분야에서는 이미 그 능력을 보여줬다.

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 치료제를 찾는데 도움이 될 수 있을까?

많은 개발사들이 이 문제에 뛰어들었다.

가장 먼저 인공 지능을 활용한 신약을 임상 실험했던 영국 엑사이언티아는 현재 미국 캘리포니아 소재의 스크립스 연구소가 보유하고 있는 1500종의 약물을 분석 중이다.

또, 영국 캠브리지 소재의 힐스 사는 희귀병 치료제 개발을 쓰였던 자사의 인공 지능 시스템을 이용했다. 이 회사는 비아그라의 공동 개발자 데이비드 브라운 박사가 참여한 곳이다.

인공 지능 시스템은 세 부분으로 나뉜다.

신약 개발은 속도가 더딘 편이다. "나는 지난 45년간 신약 개발 분야에 종사해왔으며 3가지 약물의 상업화에 성공했다." 브라운 박사의 말이다.

그러나 인공지능은 휠씬 빠르다.

"필요한 자료를 확인하는데 몇 주가 소요됐고, 지난 며칠 간 새로운 정보를 확인했다. 현재, 개발에 필요한 필수 자료를 수집한 상황이다."

"부활절 기간에 알고리즘을 시험했다. 그다음 7일간 3가지 접근법에 대한 결과를 얻었다."

힐스 사는 오는 5월까지 신약 후보들의 목록을 만들 예정이다. 이미 실험실과 임상 실험 일정을 논의했다.

인공지능을 활용하는 신약 개발 분야는 신종 코로나바이러스와 관련, 두 가지 방법으로 접근한다.

브라운 박사에 따르면, 코로나19가 단 한종의 약물로 치료될 가능성은 극히 낮다.

때문에 현재 안정성이 입증된 4000개의 상용 약물을 조합해 상세 분석 중이다. 2종 조합은 8백만 가지, 3종 조합은 105억 가지에 이른다.

영국 임페리얼 대학의 세계 보건 혁신 연구소 소장 아라 다르지 교수는 BBC와의 인터뷰에서 "인공지능은 지적인 문제를 해결하는 가장 강력한 방법의 하나다. 이를 위해서는 잘 정리된 양질의 대규모 데이터가 필요하다"고 말했다.

"대부분의 데이터는 대형 제약 회사 등 사기업에 저장되어 있거나 지적 재산권, 대학의 연구실에 묶여있다."

"지금이야 말로 약물 데이터를 통합시켜야 할 때다. 가능한 빨리 코로나19 치료제 개발에 새로운 머신 러닝을 사용할 수 있도록 인공 지능 연구가들이 통합된 데이터에 접근할 수 있어야 한다."

미국에서는 노스이스턴 대학의 바라바시 연구소, 하버드 의과 대학, 스탠포드 네트워크 사이언스 연구소, 생명과학 스타트업 쉬퍼 메디슨 사가 협력해 기존 약물 가운데 코로나 19 치료제로 사용될 수 있는 가능성을 연구 중이다.

놀라운 발견

쉬퍼 사의 최고 경영자 알리프 살레에 따르면 통상적으로 이 같은 산학 협력에는 '서류 작업에만 1년 정도' 소요된다.

그러나 '시간이 별로 없을 뿐 아니라, 일을 처리하는 데 있어 전례없는 결단력을 가진 사람들'이 화상 통화를 몇 차례 하자 일에 속도가 붙었다.

"통상 반 년 정도 소요되던 일이 지난 3주 안에 끝났다. 모두가 이 일에 매달렸다."

이미 연구는 놀라운 결과를 선보였다.

쉬퍼 사는 인공지능과 일명 네트워크 의학, 즉 분자 구성 요소 간의 복잡한 상호 작용을 통해 질병을 이해하는 접근법을 접목시켰다.

"질병이 단 하나의 유전자나 단백질의 오작동으로 발현되는 경우는 드물다. 자연은 그렇게 단순하지 않다. 여러 단백질 간 상호 작용에서 계단식 효과가 일어난 결과다." 살레의 말이다.

네트워크 의학을 사용한 인공지능은 81개의 예상 치료제를 발견했다.

"인공지능은 더 높은 차수 상관 관계를 인식할 수 있을 뿐 아니라 전통적인 네트워크 의학이 간과할 수 있는 개별 정보를 포착하는 데도 뛰어나다"고 알버트-라즐라 바라바 교수는 말했다.

그러나 인공 지능 단독으로는 효과가 없다. 세 가지 접근법이 모두 필요하다.

"서로 다른 도구가 서른 다른 관점을 제공할 뿐 아니라 서로를 강력하게 만들어준다"고 바라바 교수는 덧붙였다.

일부 인공 지능 회사는 이미 몇 가지 단독 약물의 효과를 주장하고 있다.

베네볼런트AI는 이미 관절염 치료제로 허가받은 바리시티닙(Baricitinib)이 폐 세포를 공격하는 신종 코로나바이러스 예방약으로 효과가 있다고 본다.

현재 이 약물은 미국 알레르기 및 감염증 연구소에서 통제 실험 중이다.

한편, 딥 러능을 이용해 시판 중인 항바이러스 약물의 가능성을 조사해온 한국과 미국의 과학자들은 후천성 면역 결핍증 에이즈 치료에 사용되는 아타자르비르를 후보 약물로 제안했다.

방사선과 전문의의 부담을 덜고 인공 호흡기가 필요한 환자를 예측하는 데 도움이 되는, 스캔 분석에 인공 지능을 사용하는 회사도 있다.

중국의 거대 IT 회사 알리바바는 96퍼센트의 정확성으로 20초 안에 진단 가능할 수 있는 알고리즘을 발표했다.

그러나 감염이 많이 진행된 사례에서 추출한 데이터로 학습한 인공 지능 시스템은 초기 감염 징후를 감지하는 데는 효과적이지 않다고 일부 전문가들은 경고한다.

단일 데이터 마련을 위해 정책 입안자들이 대규모 제약 회사들과 소규모의 약물 관련 연구소, 학계 및 연구 단체들의 협업을 설득하려는 범세계적인 노력이 필요하다고 다르지 교수는 말했다.

"코로나 19와의 전쟁에서 바이러스와 싸워 이기려면 인공 지능에게 신약 개발에 필요한 데이터가 지금 당장 필요하다."