인공지능이 개인 및 일터를 구성하는 환경의 일부로 자리잡으면서, 인공지능이 가진 잠재력과 한계점들이 드러나고 있습니다. 신약 개발의 속도와 정확성은 인공지능 및 머신러닝 애플리케이션을 통해 변화하고 있습니다. 인공지능 기업과 생명과학 기업 모두에게 최적의 결과를 보장하고 열악한 데이터 소스의 함정과 기술 역량에 대한 과도한 의존을 피하기 위해 실사를 수행해야 합니다.
클래리베이트의 인공지능/머신러닝 전담팀은 5년이 넘게 회사 포트폴리오 전반에 걸친 혁신적인 인공지능 솔루션을 제공하고 있습니다. 수십억 개의 자체 최고 수준의 전문적으로 선별된 데이터 자산과 부서간 협업을 활용하는 클래리베이트 솔루션은 생명과학 데이터의 자연어 쿼리를 위한 생성형 인공지능 활용, 거래/ 임상시험/ 약물 승인에 대한 성공 가능성을 식별하는 예측도구 등.. 다양한 인공지능 활용 사례를 제공합니다.
최근 클래리베이트가 수행한 전문가 인터뷰는 인공지능 및 머신러닝을 신약 개발에 활용하는 최상의 방법을 보여주었습니다. 이는 2023년 주목해야할 기업 보고서를 통해 간단하게 소개되었는데, 이 보고서는 신약개발 및 패러다임을 변화시킨 7개의 혁신기업을 소개합니다. 본 글에서는 이들의 방법에 대해 보다 자세히 살펴보겠습니다.
데이터의 품질이 가장 중요합니다.: 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나옵니다.
다양한 데이터 자산에서 정보를 선별하고 연결하며 인텔리전스를 추출하는 압도적인 작업은 여러 생명과학 기업에게 여전히 어려운 일로 남아있습니다. 비록 인공지능이 이 프로세스를 간소화하겠다고 약속하고 있긴 하지만 결국, 입력데이터의 신뢰성이 결과물을 좌우하게 됩니다. 즉, 낮은 품질의 데이터는 잘못된 타겟을 고를 수도 있고, 여러 인구에 대해 한정된 관련성을 갖는 편향된 정보 또는 오래된 정보를 기반으로 분석을 제공해 잘못된 결정을 초래할 수도 있습니다.
데이터 세트를 활용하는 모든 사용자는 내부에서 사용하든, 라이선스를 취득하든, 혹은 파트너십으로 얻든 간에 입력되는 데이터 품질에 대한 일정의 책임을 지고 있습니다. 이는 효과적인 데이터 거버넌스 관행 수립, 데이터 출처 파악, 데이터가 어떻게 정리되고 조화되는지를 이해하며 모델의 편향을 지속적으로 확인하고 품질 검사를 수행하는 것까지 포함합니다. 특히, 신규 데이터가 입력될 때 품질 검사를 하는 일도 포함합니다.
“인공지능 모델을 위한 고품질 데이터는 고품질 인사이트를 얻는 데 있어 중요합니다. 클래리베이트는 엄격한 품질 통제 절차를 갖추고, 인공지능 기술이 데이터를 선별하거나 정리한 경우라도 모든 데이터 포인트를 궁극적으로 인간 전문가들이 감독 및 관리합니다.”
클래리베이트 Ketan Patel Cortellis 제품 플랫폼 부서 부사장
인공지능/머신러닝 결과에 대한 투명성은 해당 기술에 대한 인식을 변화시킬 수 있습니다.
많은 인공지능 시스템 사용자들은 해당기술을 블랙박스로 인식합니다. 결과에 대한 신뢰를 높이기 위해 인공지능 개발자들은 의사결정 프로세스에 대한 추가적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 시스템이 결정에 도달하기 위해 수행한 구체적인 계산과 순열을 설명하는 것은 거의 불가능한 일이더라도, 다음 정보는 사용자가 결과를 판단하는 데 유용할 수 있습니다.:
- 데이터 세트의 강점과 한계
- 데이터 가중치
- 모델의 특정 목적
- 모델에 적용된 제약사항
- 모델에 내재된 가정들
- 검증 프로세스
예를 들어 Cortellis Drug Timeline and Success Rates는 성공지표를 사용해 예측투명성을 향상시킵니다. Cortellis Drug Timeline and Success Rates는 과거 데이터, 통계 모델링 및 머신러닝 기반 예측 분석을 사용해 미국, 유럽 및 아시아에서 경쟁 약물 출시 가능성과 시기를 예측합니다. 이 예측은 생명 과학 기업들이 내부에서 자사의 자산 성공에 대한 예측을 검증하고 자산이 과소평가되었는지 아니면 과대평가되었는지를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 예측은 시장에 출시될 가능성이 있는 약물에 대한 편향되지 않은 평가를 제공함으로써 인수합병 결정에 영향을 미치기도 합니다.
성공지표는 타임라인과 성공을 모두 예측하는 도구의 100개 이상의 특성 중 12개 그룹으로 구성됩니다. 이런 특성에는 작용 메커니즘이 알려져 있는지 여부, 분자를 선택하기 위한 바이오마커의 사용 여부, 회사의 성공적인 약물 출시 이력, 해당 분자에 대한 임상 시험 이력 등이 포함됩니다. 그런 다음 도구는 어떤 지표가 예측에 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 영향을 미치는 지표를 시각화해 예측이 어떻게 도출되었는지를 보여줍니다.
“저희는 안전, 보안, 진실을 중심으로 설계하며 인공지능에 대해 매우 신중하게 접근했습니다. 정확하고 진실된 정보만을 사용할 뿐만 아니라 해당 데이터에 대한 완벽한 추적성도 제공하므로 고객이 답변이 올바른지 아닌지를 검증하는 데 있어서의 부담을 덜 수 있습니다.”
클래리베이트 고급 분석 및 검색부 Hassan Malik 부사장
데이터 과학자, 치료 분야 전문가 및 규정 준수 전문가 간의 긴밀한 협력은 효과적이고 신뢰성 있는 모델을 개발하기 위해 필요한 전체적인 시각을 제공합니다.
데이터 과학자에만 의존하는 일반적인 플랫폼은 발견에서 시장으로 자산을 가져오는 데 필요한 세분화된 생명과학적 인사이트가 부족한 경우가 많습니다. 도메인 전문지식과 인공지능/머신러닝 모델을 설계하고 알고리즘 결정을 알리는 기술 노하우를 결합하면 생명과학을 위한 클래리베이트 생성형 인공지능 기반 검색 플랫폼이 제공하는 것과 같이 의미있는 결과물이 생성됩니다.
데이터 과학자, 업계 전문가, 치료 분야 전문가 및 클라이언트로 구성된 전담 인공지능/머신러닝 팀이 구축하고 개선한 전사적인 대규모 지식 그래프가 검색 플랫폼을 뒷받침합니다. 설계 단계에서 통합된 전문가 의견은 플랫폼이 복잡한 자연어 질문을 올바른 맥락에 배치하고 적절하며 이해하기 쉬운 생성형 인공지능 기반 요약을 반환할 수 있도록 지원합니다. 약물 발견, 전임상, 임상, 규제 업무 및 포트폴리오 전략 팀에 적합한 이 플랫폼은 검증되고 추적가능한 광범위한 클래리베이트 데이터 세트 뿐 아니라, 고객, 파트너 및 투자자에게 중요한 점이 무엇인지에 대한 클래리베이트 직원의 전문지식과 이해도를 활용해 결과를 도출합니다.
“클래리베이트에서는 지난 6년 동안 인공지능 솔루션을 종합적으로 개발하기 위해 정기적으로 회의를 열며 전담 데이터 과학자 팀 및 과학 및 산업 전문가 팀이 협력하는 독특한 접근방식을 취했습니다. 인공지능 알고리즘과 통계 모델링의 복잡성에 대한 심층적인 이해와 광범위한 생명과학 지식의 결합시킴으로써 고객들이 실제에서 마주하는 문제들을 해결할 수 있는 인공지능 도구를 신속하게 출시할 수 있었습니다.”
클래리베이트 제품 및 전략부서, 생명과학 및 헬스케어 Romeo Radman 부사장
“실제” 인텔리전스가 인공지능의 격차를 메웁니다.
전통적인 방식이나 지혜를 완전히 대체하는 대신, 인공지능 및 머신러닝 도구들은 새로운 효율성을 창출하고 이해와 결정을 가속화합니다. 인간과 기계의 파트너십은 두가지 장점을 모두 활용합니다. 인공지능을 활용한 Cortellis Deals Intelligence와 같은 클래리베이트에 수많은 솔루션들은 최고 품질과 정확한 결과를 보장하기 위해 인공지능에서 생성된 데이터를 인간이 선별하는 프로세스를 따르고 있습니다.
약물 용도 변경을 위한 타겟 식별 파이프라인 개발 프로세스를 보여주는 아래 그림에서 질병 중심 접근 방식은 알고리즘을 사용해Cortellis Drug Discovery Intelligence™ 및 MetaBase™ 데이터베이스 뿐 아니라, Cortellis 발견 툴 및 전임상 툴과 공개된 출처의 주요데이터를 추출합니다. 머신러닝은 우선순위가 매겨진 타겟 목록을 식별하고 클래리베이트 전문가들이 이 목록을 검토해 정제된 권장 타겟리스트를 작성합니다. 클래리베이트 전문가에 의해 재구성된 수동 메커니즘은 관심 적응증에 따른 약물 후보군과 약물 용도 변경과 관련 있는 약물의 우선순위를 정하는 역할을 담당합니다. 인공지능과 인간의 전문가 팀은 우선순위가 매겨진 각각의 타겟에 대한 보고서를 작성해 활동을 조절하는 약물에 대한 근거와 세부 정보를 작성합니다. (작용기전, 관련 경로, 약물이 도달한 최고 임상 단계 및 알려진 부작용 등..)
출처:클래리베이트
“도메인 전문지식은 인공지능이 도출한 결과를 검증할 수 있는 기반을 제공합니다. 이점에 있어 클래리베이트는 다른 일반적인 인공지능 회사에 비해 이점을 제공할 수 있다고 믿습니다.강력하고 광범위한 데이터 세트와 결합된 클래리베이트의 인공지능 솔루션은 인텔리전스 수집의 80%를 수행하며, 각 주제에 대한 전문가들이 남은 20%에 대해 자유롭게 가치를 더할 수 있도록 지원합니다.”
클래리베이트 컨설팅 기술 부서 Scott Tatro 부사장
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