■ 이성규 / 과학뉴스팀 기자

[앵커]
바이오 분야 핫이슈와 트렌드를 알아보는 '카페 B' 코너입니다.

사이언스 투데이의 바이오 길라잡이 이성규 기자 나왔습니다. 안녕하세요. 이번 시간에는 어떤 주제를 준비했나요?

[기자]
과학기술의 발전으로 질병 치료 분야에서도 과학자들이 괄목한 만한 성과를 내고 있는데요. 하지만 아직도 발병 원인이나 질환이 우리 몸을 병들게 하는 과정 등을 몰라 치료에 어려움을 겪고 있는 질환들도 많습니다.

특히 사랑하는 가족들이 희귀, 난치병을 앓는다면, 가족들의 고민이 이만저만 아닐 텐데요. 준비한 영상 보시겠습니다.

[앵커]
희귀한 병에 걸린 아들을 살리기 위한 노력을 담은 실화여서 더 감동적이었죠?

[기자]
대형 제약회사도 하기 어려운 신약 개발을 일반인들이 해냈다는 것이 인상적인 영화였는데요. 그런데 만약 로렌조 오일을 개발하는데, 인공지능 '알파고'가 있었다면 어땠을까요?

[앵커]
알파고 하면 지난해 이세돌 9단을 꺽고 얼마 전 중국의 바둑 기사 커제를 완승하면서, 다시 한 번 세간의 이목을 끌었죠.

알파고 같은 인공지능을 활용한다면 로렌조 오일 같은 신약 개발도 좀 더 수월하게 할 수 있지 않을까요?

[기자]
네, 보통 신약 개발에는 평균 1조 원의 비용과 15년의 기간이 필요한데요. 이것도 잘 됐을 때 그런거고 중간에 실패하는 경우가 많습니다.

5천~만 개 정도의 신약 후보 물질을 탐색하는 것부터 시작해 이를 10개 정도로 압축하고요. 이것들을 가지고 임상시험을 거쳐 최종적으로 신약 1개가 개발됩니다.

엄청난 시간과 비용, 노력이 필요한 거죠. 그런데 인공지능 'AI'를 활용하면 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다는 겁니다.

[앵커]
구체적인 사례 소개 좀 주시죠?

[기자]
미국의 바이오벤처 아톰와이즈는 아톰넷이라는 인공지능 시스템을 개발했는데요. 아톰넷은 신약개발 과정 가운데 맨 첫 단계인 신약 후보 물질을 발굴하는 프로그램입니다.

기존에 이미 알려진 수만 개의 화합물에 대한 정보를 인공지능에 입력하고요. 그 정보를 분석해서, 특정 화합물이 어떤 질병에 효과가 있는지를 찾아내는 겁니다.

아톰넷은 하루 만에 에볼라에 효과 있는 신약 후보 물질을 2개 발굴하기도 했습니다. 기존 방식으로 3~4년 걸리는 신약 후보 물질 발굴 기간을 획...