송상옥(스탠다임 이사)

이 기사는 한국바이오협회에서 선발한 대학생 기자단이 작성했습니다. 라포르시안은 바이오협회와 공동으로 대학생 기자단이 작성한 바이오산업 관련 기사를 지면을 통해 연재하고 있습니다.

[라포르시안] 스탠다임은 인공지능(AI) 기술로 신약 후보 물질을 발굴하는 바이오 분야의 주목받는 스타트업 가운데 하나다. 이 회사는 지난 1월 미국 실리콘밸리에서 열린 `2017 정밀의학 국제 컨퍼런스(PMWC)`에 참가해 인공지능 기반의 약물 용도변경 솔루션을 공개해 화제가 되기도 했다. 인공지능의 무한한 발전이 예측되는 지금, 인공지능을 통해 신약 개발을 위한 솔루션을 개발하는 스타트업 스탠다임의 송상옥 이사를 만났다.

- 스탠다임은 인공지능을 통해 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 단축할 수 있는 솔루션을 개발하는 회사라고 알려졌다. 어떻게 인공지능을 이용해 신약 개발의 시간과 비용을 단축할 수 있는 건가.

= 보통 신약을 개발하는 과정은 10년 이상의 시간과 1조원 이상의 돈이 투입된다고 알려졌다. 질병에 맞는 약을 찾아내고, 임상시험까지 마치기 위해서는 많은 비용과 시간이 들기 때문이다. 특히나 신약을 잘 만들어서 임상시험까지 왔지만 예상과는 다르게 몸에 적용되지 않을 수 있다는 점이 신약 개발의 어려운 점이다.

그래서 처음에 신약 후보물질을 찾을 때부터 적절한 것을 찾아내는 게 중요하다. 실제로 많은 연구자들이 매뉴얼로 많은 논문을 읽고 연구를 하게 된다. 스탠다임은 기존에 나와있는 방대한 분량의 정보를 모아 인공지능 알고리즘을 통해 원하는 약물을 찾도록 하는 컨셉이다. 그래서 새로운 약을 만들어 낸다기 보다는 기존의 약 중에서 새로운 용도를 찾는 일을 하고 있다. 대표적으로는 비아그라와 같은 의약품을 꼽을 수 있다. 

- 스탠다임은 스타트업으로 시작했는데, 원래 다니던 직장을 그만두고 창업을 하고자 마음먹었을 때 두려움은 없었나.

= 두려움이 없을 리 없다. 그렇지만 지금 하지 않으면 나중에 크게 후회하겠다고 생각했다. 예전부터 새로운 것을 시도하는 걸 좋아했고 직장 생활이라고 해서 무조건 안정적인 건 아니다. 요즘은 정부차원의 창업 지원 정책이 많이 생겨나고 있고, 처음에 시드머니(Seed Money)를 투자 받을 기회가 생겨서 그 기회를 놓치고 싶지 않아서 시작하게 됐다.

- 창업을 하고 나서도 힘든 일이 많았을 것 같다.

= 처음 창업을 할 때에는 아이디어가 있어야 가능한데, 그 아이디어가 시간이 지나면서 바뀔 수밖에 없다. 처음 생각했던 아이디어가 시장에서 가치가 받아들여지지 않을 때, 그 아이디어를 빠르게 바꾸는 과정에서 고민이 있었다. 실제로 3명이 공동 창업을 했는데 초반에 연구를 하면서 행정적인 일 등 잡다한 업무 때문에 힘들었다. 그렇지만 지금 생각하면 매우 보람있는 일이었다. 그리고 지금 힘들다고 생각하는 일은 사람을 뽑는 것이다. 벤처라는 인식은 아직 젊은 사람들한테는 위험한 곳이라는 생각이 많아서, 좋은 사람들을 회사로 데려오는 것이 쉽지 않다.

- 스탠다임의 멤버들은 어떤 전공을 갖고 있나.

= 저는 화학공학 공정시스템 전공을 했다. 당시에 알고리즘을 써서 화학공장의 이상을 진단하는 것을 했다. 화학공학 말고도 산업공학, 전기공학, 컴퓨터 공학 수업을 많이 들어서 다른 전공에 대해 배울 기회가 있었다. 또한 박사후 연구원을 하며 바이오를 시작했다. 삼성종합기술원 바이오 신약 그룹에 입사해서 근무를 했다. 스탠다임이라는 회사는 바이오와 인공지능 두 분야를 융합한 기술을 다루다보니 과거의 공부가 굉장히 많은 도움이 되고 있다. 김진한 대표는 인공지능 전공자이고, 윤소정 이사는 바이오 인포메틱스·시스템바이올로지를 전공했다. 

- 다른 제약회사와 협업을 많이 하고 있나.

= 처음에는 협업을 통해서 제약회사가 갖고 있는 수요를 채우고자 했는데, 회사가 제품이 있거나 스토리가 없으면 협업을 찾기 힘들다. 그래서 우린 스스로가 약을 찾는 일을 하고 있고, 이를 통해서 제약회사와 공동으로 개발하거나 판매하고 있다.

- 스탠다임이 최종적으로 이루어내고자 하는 목표는.

= 많은 회사들이 인공지능을 통해서 다양한 연구를 시도하고 있지만 이에 대한 검증이 이루어지지 않았다. 기존의 방법으로 연구를 하던 많은 개발자들은 아직 인공지능을 잘 신뢰하지 않고 있다. '바이오가 얼마나 어려운데 그게 가능할까?'라는 시선을 보내고 있다. 그래서 회사를 키우는 것보다도 인공지능이 신약 후보 물질을 발굴할 수 있다는 사실을 증명해내고 싶다.

- 인공지능이 더 발전하면, 바이오 분야에서 사람의 역할은 어떻게 변할까.

= 인공지능이 얼마나 발전할 수 있을지는 모르지만 아직은 하나하나 연구하는 것들이 주를 이룰 것이고, 쏟아져 나오는 데이터를 해석할 수 있는 알고리즘이 개발될 것이다. 연구 자체도 인공지능이 할 수 있는 시대가 올지 모른다. 요즘은 기술 발전 속도가 매우 빠르고, 새롭게 개발되는 기술이 매우 많기 때문에 이를 모두 따라잡기가 힘들다. 그렇지만 당분간은 사람이 중심이 되는 연구가 진행될 것이라 생각한다.

- 바이오를 전공하는 대학생들에게 해주고 싶은 조언이 있다면.

= 모든 학문의 경계가 무너지고 있기 때문에 바이오만 할 게 아니라 다른 학문, 예를 들면 인문학이나 수학 등의 분야에도 관심을 가질 것을 권하고 싶다. 하나에 집중하는 것도 중요하지만 여러 학문을 접하고, 공부해보는 것도 좋을 것 같다. 

최정은(한국바이오협회 대학생기자단, 서울대 화학생물공학부 4학년)
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