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![[2025 제약바이오포럼] AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/25/20250225213129445590.jpeg)
AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도 [이코노믹데일리] “AI는 제약 바이오 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다고 생각합니다. 국내 산업이 선진국과 격차를 줄이기 위해선 대한민국만의 차별화 된 전략이 필요합니다.” 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 ‘국내 AI 신약개발 현황과 전망’을 주제로 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 이같이 강조했다. 첫 번째 연사로 나선 김 단장은 '국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향'이란 주제의 발표에서 바이오산업 선도국이 될 수 있는 차별화 전략으로 두 가지를 제시했다. 첫째는 공공 예산이 투입된 연구 데이터와 국민이 생산한 바이오 데이터를 공공재로 활용해야 하며, 연합학습 기술을 도입해 데이터 공개 없이도 협력할 수 있는 생태계를 구축해야 한다는 것이다. 둘째는 단순 기초, 직무교육이 아닌 첨단산업을 선도할 디지털 바이오 전문 융합 인재 양성이 필요하며, 이를 위해 대학, 기업, 연구소, 정부가 협력해 창업중심의 프로젝트형 인재양성 프로그램을 운영해야 한다는 것이다. 김 단장은 실현 방안으로 국가 연구 데이터 및 국민 바이오 데이터의 공익적 활용을 제안했다. 그는 "원시 데이터를 직접 공개하기보다 연합학습 의무화를 통해 협력 연구를 촉진하고, 공공 연구비가 투입된 사업에서는 데이터 활용이 필수화 돼야한다"고 강조했다. 또한 "논문·특허처럼 데이터 활용도를 연구 평가에 반영하고 타 연구에 기여한 데이터를 평가하는 제도 마련이 필요하다"고 덧붙였다. 두 번째로 '내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구'를 주제로 발표에 나선 김미현 가천대 약학과 교수는 “AI 기반 신약 개발의 미래는 기술 발전뿐만 아니라 연구 생태계 구축에 달려 있으며, 한국도 이에 맞는 정책적 대응이 필요하다”고 제안했다. 김 교수는 "현재 산업계에서는 엔비디아의 '바이오네모'와 슈뢰딩거의 '라이브 디자인 클라우드'가 가장 주목받고 있다"며 "한국이 경쟁력을 갖추려면 해외 기술 활용을 넘어 독자적 인 AI 모델과 연구 인프라 구축이 필수적이며 이를 위한 국가 차원의 지원과 정책적 접근이 필요하다"고 강조했다. 또한 “연구 데이터 공유 및 연합학습 활성화, 인프라 기업 육성, 연구 인력 고용 안정성 확보 등 신약 개발 과정에서 연구자들이 지속적으로 연구할 수 있는 환경 조성을 위한 정책이 필요하다”고 덧붙였다. 세 번째 발표자인 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 'AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례‘를 소개했다. 신 팀장은 “AI 사용 시 효율성과 효과성 그리고 가장 중요한 비용 절감이 큰 장점”이라며 “AI는 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어나 신약 개발 과정에서 속도와 품질을 높이고 비용을 절감하는 핵심기술로 자리잡고 있다”고 말했다. 그러면서 “신약 개발은 보통 10년 이상의 기간과 2~3조원의 비용이 소요되지만 성공 확률도 낮다”며 “그러나 AI를 활용하면 개발 기간을 1~2년으로 단축하고 비용을 7000억원 수준으로 절감할 수 있어 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것”이라고 전망했다. 그러나 “바이오·제약 지식과 AI 기술을 겸비한 전문 인력이 필수적인데 현재 국내에서는 AI 신약 개발 전문 인력이 절대적으로 부족하다”며 “이를 해결하기 위한 제도적 지원과 교육 프로그램 강화가 시급하다”고 강조했다. 이어 'AI 기술 활용 경구용 비만 치료 후보물질 발굴 사례'를 주제로 발표에 나선 이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무는 “최근 AI 기반 신약 개발이 각광받고 있지만 여전히 기존 연구자들의 회의적인 시각과 데이터 품질 문제로 인해 혁신적 성과가 부족한 상황”이라고 꼬집었다. 이어 “현재 AI가 제공하는 신약 후보물질은 기존 화학자들이 예상 가능한 범위를 벗어나지 못하는 경우가 많다”며 “이는 데이터의 한계, 공개되지 않은 실패 사례 부족, 신뢰성 있는 대규모 데이터의 부재 때문”이라고 진단했다. 그는 “AI를 활용한 신약 개발이 성공하기 위해 기존 데이터를 효과적으로 활용해 신약 개발의 성공률을 높이고 연구 효율성을 극대화하는 것이 중요하다”고 강조했다. 마지막 연사로 나선 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 ’신약 후보물질 발굴을 위한 AI 신약개발 혁신 플랫폼‘이란 주제의 발표에서 “AI를 활용해 개발된 신약은 환자 개인별 맞춤 치료제 및 치료법 적용에 도움이 될 것”이라고 전망했다. 그는 “기존 신약 개발은 '타깃 선정 → 물질 탐색 → 실험 검증 → 개발 → 임상' 총 5단계로 이뤄지며 AI는 각 단계에서 연구 효율을 높이고 실패 확률을 낮추는 데 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 특히 단백질 구조 예측과 신약 후보 물질 탐색에서 AI의 활용이 두드러진다고 강조했다. 신 팀장은 “신약 개발이 점점 복잡해지고 난도가 높아지고 있다”며 “AI를 활용한 신약 발굴이 해결책이 될 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 모든 신약 개발 과정을 대체할 순 없지만 물질 발굴 단계에서는 큰 도움이 된다”며 “AI를 활용하면 기존보다 훨씬 많은 후보 물질을 탐색할 수 있다”고 설명했다. 그러면서 “AI 신약개발에 대한 정부의 역할로 '컨트롤 타워'를 구축해 코로나 19와 같이 사회적 팬데믹 상황을 대비한 신약개발을 위해 데이터를 공유해 집중적으로 개발해야 한다”고 제언했다. 한편 이날 행사에는 양규현 이코노믹데일리 대표, 김주영 국회의원, 이승규 한국바이오협회 상임부회장을 비롯한 업계 관계자, 국회의원실 관계자 등 60여명이 참석했다. 양규현 이코노믹데일리 대표는 “정부의 지원과 업계의 투자에 힘입어 AI 신약개발 플랫폼이 구축되고 있으며 다양한 기업들이 AI 기반 신약개발에 참여하고 있다”며 “이번 포럼이 제약바이오 업계의 AI 생태계를 키워나가는 촉매제가 되기를 기대한다”고 전했다. 포럼을 공동개최한 이개호 국회의원은 개회사를 통해 "AI는 신약개발 과정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 새로운 치료 패러다임을 제시하며, 맞춤형 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다"며 “국내 AI 신약개발을 돕기 위한 제도 개선과 정책 지원 방안을 고민할 것”이라고 밝혔다. 김주영 국회의원은 축사에서 "제약바이오 분야에서도 AI를 통해 빠르고 안전하게 더 다양한 신약이 개발될 것으로 기대된다"며 "이번 포럼에서 전문가들이 함께 지혜를 모아 AI가 제약·바이오 산업의 미래 먹거리가 되기를 기대한다"고 전했다. 이승규 한국바이오협회 상임부회장은 "집중력 있고 아웃풋을 낼 수 있는 연구 개발을 하고, 그 과정에서 이를 돕는 규제와 법안이 동반돼야 한다"며 "업계 전문가, 학계, 정부 부처가 지혜를 모아 단결하고 집중된 전략을 만들어야 할 시기"라고 강조했다. 박주민 국회의원(보건복지위원장), 강선우 국회의원(보건복지위원), 엄태영 국회의원(예산결산위원), 이정석 한국바이오의약품협회 회장은 서면 및 영상축사로 메시지를 전했다.2025-02-25 22:30:05
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![[2025 제약바이오포럼] 신지윤 신테카바이오 팀장, 향후 AI 신약개발이 환자 개인 별 맞춤 치료에 도웅](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/25/20250225212513658515.jpeg)
신지윤 신테카바이오 팀장, "향후 AI 신약개발이 환자 개인 별 맞춤 치료에 도웅" [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 신약개발이 향후 난치, 불치병 및 최초 신약을 개발하는 것에 큰 도움을 줄 수 있다는 주장이 나왔다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼' 마지막 강연주자로 나선 신지윤 신테카바이오 AI 신약개발 전략기획팀장은 AI를 통한 신약개발이 미래에는 환자 개인 별 맞춤 치료제 및 치료법 적용에 도움이 될 것이라고 설명했다. 신 팀장은 신약개발 분야가 지속적으로 효율이 악화되고 있어 새로운 접근방법이 필요하다고 말했다. 그는 "과거 약품이 적었던 시기에는 개발이 비교적 쉬웠지만, 신약개발이 복잡해진 현재는 신약개발이 어려워졌다"며 "이에 따라 새로운 접근방법이 필요하고 그 역할을 AI가 할 수 있다"고 설명했다. 특히 AI를 통해 효과를 볼 수 있는 부분으로 '발굴'을 제시했다. 신 팀장은 "현재는 모든 신약개발 프로그램을 AI가 대체할 순 없지만 신약 발굴 과정에서는 많은 도움을 줄 수 있다"며 "과거 1년에 한 회사에서 많아야 10개를 발굴했다면 AI를 활용하면 100개까지 가능하다"고 말했다. AI 신약개발 산업에 자리하고 있는 한계점과 극복방안에 대한 제언도 이어졌다. 신 팀장은 "흔히들 AI 신약개발이라고 하면 AI가 처음부터 끝까지 모든 역할을 수행한다고 착각해 거부감이 있는데, AI는 단순히 '지도' 역할만 수행한다"며 "지도를 보고 운전자가 도착지로 향하듯 연구원들이 AI의 발굴을 기반으로 신약을 만들어야 하는 것은 동일하다"고 강조했다. 아울러 정부의 역할로서는 신약개발 '컨트롤 타워'를 제안했다. 코로나 19와 같이 사회적 팬데믹 상황을 대비한 신약개발을 위해선 데이터를 공유해 집중적으로 개발해야 한다는 입장이다. 그는 "현재 애벌레와 같은 AI 신약개발 산업이 나비가 되는 순간이 속히 왔으면 좋겠다"며 발표를 마쳤다.2025-02-25 17:38:42
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![[2025 제약바이오 포럼] 국내 AI 신약개발 현황과 전망](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/22/20250222020600757869.jpg)
국내 AI 신약개발 현황과 전망 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 기술이 미래 제약바이오 산업의 핵심 동력으로 떠오르는 가운데 '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 관련기관, 학계, 업계 전문가가 참여하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'이 개최된다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 이코노믹데일리가 공동주최하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'에는 △김화종 K-MELLODDY 사업단장 △김미현 가천대 약학과 교수 △신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 △이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 △신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장이 발표자로 나선다. 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있다. 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망된다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요하다. 이날 포럼에서 발표자들은 한국의 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다. ◆AI 주도 신약개발, 한국의 미래를 위한 혁신 전략 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 ‘국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향’이라는 주제 발표를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 AI 기술을 바탕으로 바이오 헬스 산업을 주도하고 있는 현실을 지적하며, 한국도 혁신적인 정책을 통해 바이오 산업 선도국으로 도약해야 한다고 주장한다. 김 단장은 K-MELLODDY 사업을 소개하고, 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼 구축 현황을 소개한다. K-MELLODDY는 33개 제약기업, 연구소, 대학, 병원, 공공기관, 벤처가 참여하는 사업으로, 데이터 활용 가속화를 통해 AI 신약 개발을 선도하고 신뢰 기반의 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 한국이 AI 기반 신약 개발 선도국으로 도약하기 위해서는 데이터 공유 활용 촉진과 바이오 융합 데이터 사이언티스트 양성이 필요하며, K-MELLODDY 사업이 이러한 목표 달성에 크게 기여할 것이라는 설명이다. ◆연합학습(Federated Learning) 기반 신약 개발의 필요성 김미현 가천대 약학대학 교수는 ‘내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구’라는 주제 발표에서 희귀골격 약물 라이브러리를 활용해 데이터 보안을 유지하면서도 신약 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 제시한다. 김미현 교수는 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 연합학습 기반의 신약 개발에 대해 소개한다. 연합학습은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 김 교수는 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼인 K-MELLODDY가 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 수 있다고 설명한다. 또한 글로벌 R&D 인프라 변화에 대응하기 위한 정책, AI 기반 신약 개발을 위한 정책, 인력 양성을 위한 정책 등을 제안한다. 김 교수는 2028년까지 희귀골격 데이터를 활용한 FDD 구축, FAM 태스크 고도화, 키나아제 및 GPCR 데이터 기반 태스크 등을 수행할 계획이다. 이를 통해 국내 신약 개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. ◆대웅제약, 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI in Drug Discovery and Development’라는 주제발표를 통해 인공지능(AI)이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 있다고 강조한다. 전통적인 신약 개발 과정은 최대 10년까지 소요되며 2조원이 넘는 비용이 발생하지만, AI를 활용하면 이를 최대 2년까지 단축하고 6500억원까지 비용을 절감할 수 있다는 설명이다. 대웅제약은 8억 개의 리간드 라이브러리를 활용한 AI 기반 가상 탐색 기술을 통해 신약 후보 물질 발굴에 속도를 내고 있다. 특히 참조 리간드가 없는 경우에도 AI를 이용해 새로운 리간드를 생성하는 기술을 개발했으며, 기존 가상 탐색 기술을 고도화해 약물의 결합 친화도 예측 정확도를 92%까지 높였다. 대웅제약의 AI 기반 신약 개발의 주요 기술은 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자 동역학 시뮬레이션 △ADME/T 예측 등이 있다. 자체 개발한 AI 기반 가상 탐색 플랫폼은 92%의 정확도로 후보 물질을 예측하고 있으며, 다양한 AI 기반 도킹 시뮬레이션 도구를 활용해 단백질과 리간드의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 모드를 예측한다. 분자 동역학 시뮬레이션은 단백질과 리간드의 결합 안정성을 평가하고, 약물의 효과와 안전성을 예측한다. 또한 약물의 흡수, 분포, 대사, 배출 및 독성을 예측하는 ADME/T 예측 도구인 ADAPT를 자체 개발해 약물의 특성을 정확하게 예측하고 있다. ◆Dx&Vx, AI 기반 경구용 비만 치료제 개발 선도 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 신약연구본부 상무는 AI를 활용한 신약 연구의 장점과 단점, 그리고 자사의 AI 기반 신약 개발 전략을 소개한다. Dx&Vx는 경구용 비만 치료제 후보물질 발굴에 AI 기술을 적용해 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있다. Dx&Vx는 AI 기술을 활용해 기존 GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제) 의 한계점을 극복한 경구용 비만 치료제 후보물질을 발굴하고 있다. 이를 통해 환자 순응도를 높이고 부작용을 줄인 효과적인 비만 치료제를 제공한다는 목표다. Dx&Vx는 데이터 효율성을 극대화하는 전략을 통해 AI 신약 개발을 추진하고 있다. ‘작은 성공 공유 성공사례’라는 슬로건 아래, 작은 성공을 반복하며 Docking, ADME 등의 개별 예측을 수행한다. 또한 Scaffold hopping, Pose prediction 등의 기술을 활용해 유망한 후보물질을 발굴한다. ◆신테카바이오, AI 신약 개발 혁신 플랫폼으로 신약 후보물질 발굴 가속화 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 AI 기반 신약 개발의 혁신 플랫폼을 소개하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 새로운 패러다임을 제시한다. 신테카바이오는 딥러닝 기반의 AI 신약 개발 플랫폼인 DeepMatcher를 개발해 신약 후보물질 발굴에 활용하고 있다. DeepMatcher는 단백질 구조 기반 결합 화합물 선별 및 최적화, 화합물 물성 예측, 다중 대상 단백질 결합 가능성 확인 등 다양한 기능을 제공한다. 신테카바이오는 DeepMatcher를 활용해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 치료제 후보물질을 발굴하고, 55일 만에 화합물 1차 검증까지 완료했다. 또한 AI를 기반으로 다수 약물 개발 대상에 대한 동시 발굴을 진행하고 있다. 이처럼 신약 후보물질 발굴의 효율성을 높이고, 신약 개발의 새로운 가능성을 제시하는 AI 기술의 발전은 난치병 치료제 개발과 환자 맞춤형 치료 시대를 앞당길 것으로 기대를 모으고 있다.2025-02-25 06:00:00
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![[알립니다] 2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼 개최](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/11/20250211225716442175.jpg)
2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼 개최 [이코노믹데일리] 아주뉴스그룹 이코노믹데일리가 '2025 제약바이오포럼'을 개최합니다. 행사는 오는 25일 오후 2시 서울 여의도 국회도서관 소회의실(국회의사당 내)에서 진행합니다. '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 해당 산업의 전문가들과 제약바이오 기업 임원들이 시장 동향과 미래 발전전략 및 정책제안 등 관련 이슈를 심도 있게 논의할 예정입니다. 인공지능(AI)은 이미 우리 사회의 모든 면에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 특히 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 국내 제약바이오 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있습니다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다. 또한 AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망됩니다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있습니다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요합니다. 이번 포럼이 이러한 과제들을 해결하고, 현장의 목소리가 담긴 정책제안 등을 통해 AI 신약 개발의 밝은 미래를 열어가는 데 기여할 수 있기를 기대합니다. 이번 포럼에는 ▲김화종 K-MELLODDY 사업단장 ( 국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향) ▲김미현 가천대 약학과 교수 (인공지능 기반의 신속 약물 개발 및 신규 약물 파이프라인) ▲신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 (AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례) ▲이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 (AI 기술 활용 경구용 비만 치료 후보물질 발굴 사례) ▲신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장 (신약 후보물질 발굴을 위한 AI 신약개발 혁신 플랫폼)이 주제 발표자로 나섭니다. ◆ 행사 개요 -행사명 : 2025 이코노믹데일리 제3회 제약바이오포럼 -일 시 : 2025. 2. 25(화) 14:00~17:30 -장 소 : 서울 여의도 국회도서관 소회의실(국회의사당 내) -주 최 : 이개호 국회의원·이코노믹데일리 -후 원 : 아주뉴스코퍼레이션, 보건복지부, 식품의약품안전처, 한국제약바이오협회, 한국바이오협회, 한국바이오의약품협회, 한국보건산업진흥원, 한국의료기기산업협회, 대한응급의학회2025-02-11 23:01:57
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![[기자수첩]이건희의 배반, 배반당한 유언들](https://image.ajunews.com/content/image/2025/02/24/20250224163159650386_518_323.jpg)