AI가 찾은 백신 후보, 임상으로 이어지나…정부, 개발 전략 전환

정부, 성과 편중·신속개발 플랫폼 부족 진단
K-AI PPX 구축 준비…디지털 전임상 연구
데이터 표준화·예측 근거·허가 활용 기준 과제

코로나19 팬데믹 당시 거점전담병원 중환자실에서 의료진이 환자를 살펴보고 있다./연합

국내 인공지능(AI) 백신 전략이 개별 연구 지원에 더해 감시·설계·임상·허가를 연결하는 개발 플랫폼 구축으로 범위를 확대하고 있다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에 치우친 연구 성과를 다른 감염병에도 활용, 새로운 유행 때 백신을 확보하는 시간을 줄이겠다는 구상이다.

22일 질병관리청에 따르면 정부는 지난 6월 감염병 위기관리체계 고도화 방안에서 백신·치료제·방역물품 개발 성과가 코로나19에 편중됐다고 평가했다. 핵심기술과 신속개발 플랫폼이 부족하고, 범정부 지원에도 백신·치료제 확보가 목표보다 늦어진 점도 한계로 꼽았다.

이에 따라 AI 백신 전략도 후보 발굴을 앞당기는 데 더해 실험 검증과 임상개발을 연결하는 방향으로 확대되고 있다. 특정 감염병에서 축적한 연구 역량을 새로운 병원체에 적용하고, 후보 발굴부터 실제 개발까지 이어갈 수 있는지가 관건이다.

질병청이 전날 감염병혁신연합(CEPI)과 구축 계획을 공유한 한국형 팬데믹 대비 엔진(K-AI PPX)은 이러한 전환을 위한 사업이다. 병원체 분석부터 백신 후보 설계와 임상시험 예측까지 AI를 활용하고, 연구개발 데이터와 항원설계·검증을 연계한다.

다만 사업은 구축을 준비하는 단계다. 올해 공동 워크숍과 계획 공유가 진행됐으며, 정부의 6월 방안은 통합 연구개발 플랫폼 구축 시점을 2027년부터로 제시했다. 관련 국가전략백신개발지원사업에는 내년 정부 예산안 기준 80억원이 신규 편성됐다. 이와 별도로 과학기술정보통신부 지원을 받는 디지털 전임상 플랫폼 연구는 올해 7월 시작됐다. 연세대 의대 남기택 교수팀이 수행하는 이 연구는 후보물질의 유효성·안전성·면역반응 등을 AI로 예측한 뒤 실제 전임상 실험 결과와 비교하는 구조다.

두 사업의 실효성은 AI가 제시한 후보물질을 실험 검증과 임상개발로 연결할 수 있느냐에 달려 있다. AI가 유망한 후보를 추려내더라도 면역반응과 안전성은 실험과 임상시험에서 확인해야 하기 때문이다.

해외 연구에서도 같은 질문이 제기된다. 2024년과 지난해 발표된 AI 백신 연구 리뷰들은 데이터의 이질성, 모델의 해석 가능성, 규제체계와의 정합성을 주요 과제로 꼽았다. 전문가들은 코로나19에서 축적한 연구 역량을 다른 감염병의 백신 개발로 확장하는 것이 새 전략의 목표로, AI가 찾아낸 후보를 실험과 임상에서 검증하고, 위기 때 필요한 백신을 제때 확보하는 성과로 이어져야 한다고 입을 모은다.

이와 관련해 임승관 질병청장은 '팬데믹 대비 엔진' 부대행사에서 "초고속 항원 설계 및 백신 개발 전주기 통합 지원 체계를 강화해 다음 팬데믹 위기로부터 국민의 생명과 안전을 철저히 지키겠다"고 말했다.