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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. 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 국회 보건복지위원장은 축사에서 "혁신 기술들이 국민 건강 증진과 산업 경쟁력 강화에 미칠 긍정적 영향을 기대하며, 국회 보건복지위원장으로서 관련 법·제도 개선 및 예산 지원 등을 통해 AI 기반 신약개발 분야의 성장에 도움이 될 수 있도록 하겠다"고 했다. 강선우 국회의원(더불어민주당, 서울 강서갑)은 "이번 포럼이 국내 AI 신약개발의 방향을 모색하고 제약·바이오 산업의 새로운 도약을 이끄는 뜻깊은 시간이 되기를 바란다"며 "보건복지위원회 간사로서 제약·바이오 산업에 혁신이 지속돼 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다. 엄태영 국회의원(국민의힘, 충북제천시·단양군)은 "국회 예산결산특별위원회 위원으로서 AI기반 신약 개발이 고부가가치를 창출하는 미래형 신사업으로써 우리 경제 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하도록 최선을 다하겠다"고 전했다. 이정석 한국바이오의약품협회 회장은 "AI 신약 개발은 기존 컴퓨터 데이터 분석 및 통계, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야 전문가들의 협력과 협업이 필요한 분야인만큼 정부차원의 기술지원을 위한 정책개발이 필요하다"고 말했다.
2025-02-25 22:30:05
신지윤 신테카바이오 팀장, "향후 AI 신약개발이 환자 개인 별 맞춤 치료에 도움" [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
Dx&Vx, AI로 신약 개발 앞당긴다… 비만 치료제도 진화 중 [이코노믹데일리] "기존 신약 개발은 오랜 연구 기간과 막대한 비용이 필연적으로 수반되는 산업이었다. 평균적으로 10~15년이 소요되며, 개발 비용이 1조 원 이상에 달하는 만큼 상당한 리스크를 동반했다. 그러나 최근 인공지능(AI) 기술이 신약 개발 과정에 도입되면서 후보물질 발굴과 최적화 속도가 획기적으로 빨라지는 새로운 가능성이 열리고 있다." 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 ‘2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼’에서 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 상무는 AI를 활용한 신약 개발 혁신과 경구용 비만 치료제 개발 과정을 통해 신약 연구의 효율성과 경제성을 확보한 사례를 발표했다. Dx&Vx는 AI 기반 화합물 최적화를 적용해 신약 후보물질 발굴 속도를 크게 향상시켰다. 기존 방식에서는 선도물질을 도출하는 데 수년이 걸렸지만 Dx&Vx는 AI를 활용해 불과 1년 2개월 만에 선도물질 발굴에 성공했다. 이는 AI 기술이 신약 연구의 효율성과 정확도를 개선할 수 있음을 입증하는 대표적인 사례로 평가된다. 이 상무는 “기존에는 연구자들이 수많은 화합물을 직접 테스트하며 후보물질을 찾았지만 AI를 활용하면 수백만 개의 화합물 중 성공 가능성이 높은 후보군을 신속하게 도출할 수 있다”고 설명했다. Dx&Vx가 자체 개발 중인 경구용 비만 치료제는 AI 기반 신약 연구의 대표적 사례다. GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제)는 혈당 조절과 체중 감량을 돕는 약물로, 인슐린 분비를 촉진하고 식욕을 억제하는 역할을 한다. 주로 비만과 제2형 당뇨병 치료에 사용된다. 그러나 기존 GLP-1RA 치료제는 대부분 펩타이드 기반 주사제로 개발돼 환자의 불편함이 크고 냉장 보관이 필요해 높은 비용이 요구되는 한계가 있었다. 반면 Dx&Vx가 개발 중인 비만 치료제는 경구 투여가 가능해 환자 입장에서 편의성이 높고 냉장 보관이 필요하지 않아 물류 비용 절감 효과도 기대된다. 기존 주사제에서 나타날 수 있는 근육량 감소, 매스꺼움 등의 부작용을 최소화하기 위해 새로운 약물 모달리티를 적용하고 있는 것도 특징이다. 물론 AI 신약 개발에도 한계는 존재한다. AI 모델이 학습하는 데이터가 충분하지 않거나 편향될 경우, 예측된 신약 후보물질의 정확성이 떨어질 위험이 있다. 특히 AI가 특정 후보물질을 추천하는 이유를 명확히 설명하기 어려운 ‘블랙박스’ 문제가 있어, 연구자들의 신뢰를 얻는 데 한계가 있을 수 있다. 이와 관련해 이 상무는 “이를 해결하기 위해 데이터의 신뢰성과 표준화를 높이는 것이 필수적”이라며 “AI가 단순한 보조 도구가 아니라 신약 연구의 핵심 기술로 자리 잡기 위해서는 ‘설명 가능한 AI’를 통해 AI의 의사결정 과정을 투명하게 공개하는 것이 중요하다”고 강조했다. 나아가 AI 신약 개발의 성공을 위해 정부 차원의 적극적인 연구개발(R&D) 투자 확대가 필요하다고도 언급했다. 그는 “비용과 기간을 단축시키기 위한 R&D 투자를 지속적으로 확대해야 한다”며 “국내 바이오 벤처와 대형 제약사가 협력해 ‘한국형 신약 개발 모델’을 구축할 필요가 있다”고 말했다.
2025-02-25 17:34:02
김미현 교수 "신약 개발 위한 인프라 기업 육성·전문기관 역할 확대 必" [이코노믹데일리] 김미현 가천대 약학과 교수는 "신약 개발 활성화를 위해선 인프라 기업을 육성해야 한다"며 "연구비 전문기관 역할 확대가 필요하다"고 제언했다. 생성형 인공지능(AI)을 활용한 약물 설계에 따라 센세이션한 반응이 나올 정도로 관심도가 높아지면서다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김미현 교수는 '내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구'를 주제로 한 발표에서 이같이 말했다. 김 교수는 '화학 정보학'에 대한 소개로 주제 발표를 시작했다. 그는 "화학 정보학은 AI에서도 하위 요소인 머신러닝이란 요소와 데이터 사이언스 혹은 데이터 테크놀로지라고 부르는 두 가지 요소로 구성돼 있는 분야"라고 말했다. 그러면서 "화학 정보학 데이터는 연구하고자 하는 대상이 흔히 보고 있는 물체같은 게 아니라 분자인 것이고, 이 분자를 컴퓨터가 인식할 수 있는 형태로 만들어 주고 학습할 수 있는 형태로 가공한다는 점에서 그동안 장애물이 있었다"며 "현재까지도 분자를 분자 표상으로 만드는 과정이나 분자 표상을 그대로 쓰든가 분자 피처로 만드는 과정들이 사람이 다시 인지할 수 있는 형태로 되돌아오는 데는 아직 완벽하지 않은 상황"이라고 설명했다. 김 교수는 "향후 이 분야가 얼마나 이 과정을 완벽히 잘 재현해 내 실제 신약이 갖고 있는 특징을 잘 반영하느냐에 따라 미래가 바뀔 것으로 본다"고 말했다. 이와 관련해 AI를 기반으로 새로운 분자구조생성, 임상 시험 결과 예측을 위한 모델 기술 등에 중점을 둔 회사인 인실리코 메디슨을 창업한 연구자가 생성형 모델을 만들어 센세이션을 일으키고 큰 관심을 끌었던 케이스를 소개했다. 아울러 2020년 아스트라제네카 연구 그룹에서 만든 생성형 모델이 세계적으로 많이 쓰이게 된 점도 근거로 들었다. 이로 인해 저분자부터 펩타이드, 항체와 약물 중합체 ADC까지 설계가 가능해지기도 했다는 설명이다. 김 교수는 생성형 AI를 얼마나 잘 산업적으로 사용해 약을 도출했느냐에 따라 진정한 승자가 갈라진다고 했다. 그는 "올해 엔비디아의 '바이오 네모'와 슈뢰딩거 '라이브 디자인 클라우드'가 가장 주목받고 있는 것 같다"고 말했다. 김 교수는 현재 희소 골격 약물을 만들어 신약으로 개발하는 연구를 진행하고 있다. 그는 "저는 약물과 약물이 비슷한 것을 알고 싶은 게 아니라 약물과 제가 개발하려는 타깃의 질병과 관련한 전체적인 집단과의 비교였다"며 "이걸 알기 위해 생성형 AI를 제가 원하는 방향의 부킹 모델이나 회귀 모델을 점수 함수로 사용해 학습을 시켰더니, 원하는 방향의 구조로 연구가 잘 나왔다"고 부연했다. 김 교수는 글로벌 인프라가 바뀌고 의료 분야 테크놀로지가 다변화되는 것에 반해 연구비 전문기관의 역할이 더디다는 점을 지적했다. 그는 "글로벌 연구개발(R&D) 인프라가 바뀌고 있고, 의료 R&D 분야의 테크놀로지는 다변화하고 있어 이에 대응할 수 있는 정책이 필요하다"며 "어디까지나 정부 돈으로만 할 수 없으므로 인프라 기업을 육성하는 게 필요하다 생각한다"고 말했다. 김 교수는 연구자와 비임상 기업이 1대1로 거래할 경우 이는 절대로 유리한 거래가 될 수 없다고 예를 들었다. 그러면서 "가격 협상력은 협상 대상자의 덩치가 커졌을 때만 생기기 때문에 인프라 기업을 육성하고 길들이기 해야 한다"며 "그러지 않는 이상 비임상 패키지 가격은 계속 오를 것이고, 연금이 떨어져도 (높아진 가격은) 안 돌아올 것"이라고 덧붙였다. 그는 연구비 전문기관과 정부 기관의 역할 확대 필요성을 강조하며 "아직까지 우리나라의 연구비 전문 기관에 대한 입장은 사업을 잘 만들어 공정하게 나눠준 다음 정산을 잘 관리하는 걸로 본인들 역할이 끝났다고 생각하고 있다"고 지적했다. 이어 "다만 환경은 점점 변하고 있고, 바뀐 환경에 대응을 개별 연구자가 하는 건 현실적으로 불가능하기 때문에 연구비 전문기관의 역할을 조금 더 다각화해야 한다"고 했다. 이와 관련해 과학기술정보통신부의 학술 데이터 관리 정책 강화와 연구 인력의 처우 및 고용 안정성 제고 등도 필요하다고 강조했다.
2025-02-25 17:30:32
신승우 대웅제약 AI 신약개발팀장 "AI로 신약개발 시간·비용 획기적 절감" [이코노믹데일리] AI 신약개발은 향후 글로벌 제약 시장에서 중요한 경쟁력 요소가 될 것이라며, 정부와 기업이 협력해 연구개발 지원을 강화해야 한다는 지적이 나왔다. 신승우 대웅제약 AI 신약개발팀장은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼에서 ‘AI in Drug Discovery and Development’를 주제로, AI 기술이 신약개발 과정에서 어떻게 활용되고 있는지와 그 미래 가능성을 조명하며 이같이 내다봤다. 신 팀장에 따르면 전통적인 신약개발 방식은 평균 10년이 소요되며, 개발비용 또한 3조원에 달하지만, AI 기술을 활용하면 이 과정을 2년 이내로 단축할 수 있으며, 비용도 6500억원 수준으로 절감할 수 있다. 신 팀장은 AI 기반 신약개발이 실제로 성과를 내는 사례로 Insilico Medicine을 언급하며, 해당 기업이 AI 기술을 통해 단 46일 만에 신약후보 물질을 발굴한 사례를 소개했다. 또 신 팀장은 “AI는 신약개발 전반에서 혁신적인 역할을 하고 있다”며 “신약후보 물질 탐색, 임상시험 최적화, 환자 맞춤형 치료 전략 개발 등의 영역에서 기존보다 높은 효율성을 보이고 있으며, 이를 통해 신약개발의 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다”고 밝혔다. 특히 AI 기반의 가상탐색(Virtual Screening, VS) 기술은 8억개 이상의 화합물 라이브러리를 분석해 최적의 후보물질을 선별하고, 결합 친화도(Binding Affinity) 예측 정확도가 92% 이상을 기록하는 등 높은 성과를 보인다. AI 도킹 시뮬레이션(Docking Simulation) 기술을 통해 단백질-리간드 결합 구조를 분석하고, AI 기반 모델인 DiffDock과 DynamicBind를 활용해 신약 후보물질의 효율성을 극대화할 수 있다. 또한, 신 팀장에 따르면 분자 동역학(Molecular Dynamics, MD) 분석을 통해 신약 후보물질과 단백질 간의 상호작용을 시뮬레이션하고 안정성을 검증하는 과정도 AI를 통해 더욱 정밀하게 진행되고 있다. 특히 ADME/T 예측(약물 동태 및 독성 예측) 기술을 활용하면 신약의 흡수, 대사, 배출 과정과 독성을 예측하여 임상시험 단계에서의 실패율을 낮출 수 있다. 이러한 AI 기반 기술들은 신약개발의 성공 가능성을 높이며, 글로벌 제약사들이 AI 신약개발에 적극적으로 투자하는 이유가 되고 있다. 신 팀장은 마지막으로 “현재 글로벌 제약사들은 AI 기술을 활용한 신약개발에 대규모 투자를 진행하고 있으며, 국내 바이오산업도 이에 발맞추어 AI 신약개발 역량을 강화해야 한다”고 당부했다. 그러면서 “AI 신약개발은 향후 글로벌 제약 시장에서 중요한 경쟁력 요소가 될 것”이라며, “정부와 기업이 협력해 연구개발(R&D) 지원을 강화해야 한다”고 덧붙였다.
2025-02-25 16:37:19
김화종 단장 "韓 바이오 데이터 공유 활용·융합 인재 양성 必" [이코노믹데일리] 김화종 한국제약바이오협회 K-멜로디(MELLODDY) 사업단장은 “한국과 디지털 바이오 선진국과의 격차는 더욱 심화되고 있다”며 “바이오 데이터 공유활용 촉진과 융합 인재 양성 등 혁신 정책이 필요하다”고 강조했다. 김 단장은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 ‘국내 AI 주도 신약개발 정책 방향’을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 김 단장은 “구글·엔비디아 등 글로벌 빅테크들이 ‘디지털 바이올로지’ 기술개발과 신사업 창출을 주도하고 있다”며 “글로벌 투자와 경쟁이 치열해지는 만큼 우리나라도 바이오 산업 선도국이 될 수 있는 혁신적인 정책이 필요하다”고 말했다. 이어 그는 “전략으로는 공공 예산이 투입된 데이터와 국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 공익화, 공동자산화 등이 있다”며 “연합학습 기술 도입으로 데이터를 공개하지 않으면서 활용이 가능한 ‘데이터 기분 협력 생태계’ 구축이 절실하다”고 강조했다. 연합학습은 여러 기관이 보유한 데이터의 직접 공유 없이 AI 모델(파라미터, 가중치)만 공유하는 방식으로, 데이터 프라이버시를 보호하면서 AI 모델 성능을 전체적으로 개선하는 방법을 말한다. 현재 원시 데이터, 가공 데이터는 물론 바이오 데이터도 공유가 어려운 상황이다. 미래에 발생할 수 있는 정보 유출 책임과 품질관리 문제 등 때문이다. 연합학습이 이뤄지면 민감한 정보의 보호와 활용이 동시 가능하고 서로 경쟁 관계인 기관 간에도 데이터 기반 협력이 가능하다. 또 각 기관이 제공한 데이터가 AI 모델 개선에 기여한 정도를 평가하고 보상하는 것도 가능해진다. 김 단장은 “엔비디아는 ‘Clara FL’을 통해 여러 의료기관이 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 AI 모델을 훈련할 수 있는 환경을 제공하고 있다”며 “유럽도 EU-멜로디를 통해 10개 제약기업이 협력해 신약개발 관련 데이터의 안전한 활용이 가능한 것을 검증했다”고 말했다. 김 단장은 바이오 융합 데이터 인재 양성의 필요성도 언급했다. 디지털 바이오 분야는 화학·생물·약학·의학 등 여러 분야의 심도있는 융합이 필요한 분야라는 취지에서다. 김 단장은 “기초교육·직무 교육이 아닌, 첨단 산업을 주도할 수 있는 디지털 바이오 융합 인재 양성 전략이 필요하다”며 “대학·기업·연구소·정부가 협력해 창업을 지향하는 프로젝트형 인재 양성 프로그램도 운영해야 할 것”이라고 강조했다.
2025-02-25 15:40:31
엄태영 의원 "AI 접목 신약 개발이 환자 맞춤형 치료 시대 열 것" [이코노믹데일리] 엄태영 국회의원(국민의힘, 충북제천시·단양군)이 "인공지능(AI) 기술을 접목한 신약 개발이 시간적·경제적 비용을 단축하는 것을 넘어 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것"이라고 전망했다. 15일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 엄 의원은 축사를 통해 "AI 기술이 우리 사회의 모든 면에 자리잡고 있고 특히 건강권을 지키는 제약·바이오산업 분야는 빅데이터, 클라우드 등 첨단기술을 활용해 신약개발에 나서는 등 산업의 패러다임이 급격하게 변모하고 있다"고 강조했다. 아울러 "국회 예산결산특별위원회 위원으로서 AI기반 신약 개발이 고부가가치를 창출하는 미래형 신사업으로써 우리 경제 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하도록 최선을 다하겠다"고 전했다.
2025-02-25 15:36:00
이정석 회장, "AI 신약개발 발전을 위한 정부의 지원 필요" [이코노믹데일리] 이정석 한국바이오의약품협회 회장이 인공지능(AI)를 활용한 신약 개발의 효율성과 정부 차원의 지원 필요성을 강조했다. 이 회장은 25일 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 진행된 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 축사를 통해 이같이 밝혔다. 그는 "최근 바이오 업계는 ADC(항체-약물접합체) 체제, 세포유전자 치료제 등 새로운 모달리티 확산과 더불어 인공지능 기술과 융합되며 혁신적인 변화를 맞이하고 있다"고 업계 현황을 짚었다. 이 회장은 "특히 신약 개발 과정에서 전통적으로 오랜 기간과 막대한 비용이 소요됐으나 AI 기술을 활용함으로써 임상시험 최적화까지 효율성을 획기적으로 높이고 있다"며 "(AI를 통해) 환자들에게 더 빠르고 효과적인 치료제를 제공할 수 있는 가능성과 국내 바이오 산업의 경쟁력을 한층 더 강화할 수 있는 계기"라고 강조했다. 그러면서 "AI 신약 개발은 기존 컴퓨터 데이터 분석 및 통계, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야 전문가들의 협력과 협업이 필요한 분야인만큼 정부차원의 기술지원을 위한 정책개발이 필요하다"고 말했다.
2025-02-25 15:31:40
강선우 의원 "AI 신약개발...효과적 치료제 개발 가능성 높여야" [이코노믹데일리] 강선우 국회의원(더불어민주당, 서울 강서갑)은 "인공지능(AI)를 활용한 신약개발을 통해 연구 기간을 단축하고 효과적인 치료제 개발 가능성을 높여야 한다"고 밝혔다. 강 의원은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼' 축사를 통해 이같이 전하며 "AI를 활용한 신약개발은 연구 기간을 단축하고 효과적인 치료제 개발 가능성을 높여 환자들에게 더 나은 치료 기회를 제공할 수 있다"고 강조했다. 그는 "이번 포럼이 국내 AI 신약개발의 방향을 모색하고 제약·바이오 산업의 새로운 도약을 이끄는 뜻깊은 시간이 되기를 바란다"며 "보건복지위원회 간사로서 제약·바이오 산업에 혁신이 지속돼 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.
2025-02-25 15:27:27
박주민 위원장, "AI가 그리는 제약바이오 산업의 새로운 지평" [이코노믹데일리] 박주민 국회 보건복지위원장이 "인공지능(AI)이 제약 바이오 산업 신약개발 분야에 새로운 지평을 열고 있다"고 강조했다. 박 위원장은 25일 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 진행된 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 축사를 통해 이같이 밝혔다. 박 위원장은 "한국은 지금 제약 바이오 산업에서 전 세계 12위로 두각을 나타내고 있다"며 "AI시대의 기술혁신적 발전은 신약개발 분야에 새로운 지평을 열고 보건의료 산업에도 커다란 영향력을 발휘하고 있다"고 전했다. AI를 통한 개발 비용 효율화에 대한 기대감도 보였다. 박 위원장은 "AI 기반 경구용 비만치료 물질 발굴, 신약개발 혁신 플랫폼 개발 등은 우리 보건의료계에 혁신적 변화를 가져올 중요한 기술이라고 생각된다"며 "개발 기간 단축과 비용 효율화, 그리고 보다 정밀한 치료법 개발에 기여할 것으로 기대한다"고 강조했다. 아울러 혁신 기술의 발전을 위한 정치권 노력의 필요성에 대해서도 설명했다. 박 위원장은 "국회 보건복지위원장으로서, 저는 이와 같은 혁신 기술들이 국민 건강 증진과 산업 경쟁력 강화에 미칠 긍정적 영향을 기대하며, 관련 법·제도 개선 및 예산 지원 등을 통해 AI 기반 신약개발 분야의 성장에 도움이 될 수 있도록 하겠다"고 했다. 마지막으로 그는 "오늘 이 자리에 모인 보건의료의 각 전문가분들의 지혜를 모아 새로운 패러다임을 모색하고 국민 복지 증진에 크게 기여할 것으로 기대한다"고 전했다.
2025-02-25 15:22:12
김주영 의원, "韓 제약·바이오에 AI 더해 전성기 맞아야" [이코노믹데일리] 김주영 국회의원(더불어민주당, 경기 김포시갑)은 "국내 제약·바이오 산업이 인공지능(AI)을 더해 전성기를 맞이해야 한다"고 밝혔다. 김 의원은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 축사를 통해 이같이 말했다. 김 의원은 "AI 출현으로 사회가 크게 변화하고 있는데, 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. 그러면서 "국회 환경노동위원회에서도 제약바이오 산업에 도움이 될 수 있다면 함께 고민해나가도록 하겠다"고 말했다.
2025-02-25 15:20:02
이승규 상임 부회장 "산·학·정이 지혜를 모아 단결할 시기" [이코노믹데일리] 이승규 한국바이오협회 상임 부회장은 "우리는 선진 제약 개발 후발 주자이기 때문에 혁신 기술을 통해 글로벌 바이오 시장에서 경쟁력을 갖춰야 한다"고 강조했다. 이승규 상임 부회장은 25일 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약·바이오 포럼' 축사를 통해 이같이 말했다. 그는 "인공지능(AI) 기술과 신약 개발을 산업계에 적용하고 그 결과물들이 우리 대한민국을 먹여 살리는 근간이 되기 위해서는 데이터를 수집하고 가공하는 과정에 대해 산업화에 초점을 맞춘 규제 개선과 법안의 세팅이 반드시 필요하다"면서 "우리가 새로 다가오는 여러 기회를 잡으려면 집중력 있고 아웃풋을 낼 수 있는 연구 개발을 하고 그 과정에서 이를 돕는 규제와 법안이 동반돼야 한다"고 전했다. 이 상임 부회장은 "글로벌 경쟁에서 밀리지 않고 바이오 산업이 거버넌스를 갖기 위해서는 우리가 어떤 전략이 필요한지 업계 전문가, 학계, 정부 부처가 지혜를 모아서 단결하고 집중된 전략을 만들어야 할 시기"라며 "그렇지 않으면 우리가 다가오는 기회를 놓칠 수 밖에 없다"고 말했다.
2025-02-25 15:19:15
이개호 의원 "국내 AI 신약개발을 위해 제도 개선과 정책 지원 방안 고민 할 것" [이코노믹데일리] 이개호 국회의원(더불어민주당, 보건복지위원회)이 “국내 AI 신약개발을 위해 제도 개선과 정책 지원 방안을 고민할 것”이라고 밝혔다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼에서 이 의원은 개회사를 통해 "AI는 신약개발 과정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 새로운 치료 패러다임을 제시하며, 맞춤형 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다"며 이같이 밝혔다. 아울러 이 의원은 "이번 포럼을 통해 다양한 분야의 전문가들이 모여 국내 AI 신약개발의 미래를 위한 심도 있는 논의를 진행하고, 협력과 상생을 위한 네트워크를 구축하는 소중한 기회가 되기를 바란다"고 당부했다. 이날 포럼은 이개호 의원과 이코노믹데일리 공동주최로 개최됐다.
2025-02-25 14:57:24
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
AI 신약 개발 시장, 2027년 5조원 전망…글로벌 경쟁 가속 [이코노믹데일리] 최근 3년간 제약바이오 업계는 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발에 적극 나서며 연구개발(R&D) 효율성 극대화에 총력을 기울이고 있다. AI기술은 신약 개발에 바탕이 되는 후보물질 발굴에 대표적으로 적용되고 있다. 기존 신약 개발은 평균 10~15년의 시간과 막대한 비용이 투입되지만 AI 기술 도입으로 후보물질 발굴 및 임상 과정이 크게 단축되고 있다. 지난해 한국제약바이오협회가 발표한 ‘AI 뉴노멀 시대의 도래와 신약 개발’ 보고서에는 AI 신약 개발 세계 시장 규모는 2022년 6억980만 달러(약 8000억원)에서 매년 연평균 45.7% 성장해 2027년에는 40억350만 달러(약 5조원)에 이를 것으로 전망된다. 특히 국내 제약사와 바이오 기업들은 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 구축하고 다양한 글로벌 협업을 통해 혁신적인 성과를 거두기 위한 노력을 이어가고 있다. 대웅제약은 2023년 자체 AI 신약개발 시스템 '데이지'를 구축해 8억종 이상의 화합물 데이터베이스를 활용한 신약 후보물질 발견을 진행하고 있다. 8억종이라는 수치는 지난 40여년 간 대웅제약이 신약연구를 통해 확보한 화합물질과 현재 신약 개발에서 이용할 수 있는 거의 모든 화합물질의 결합체다. 이 데이터들은 AI 학습 성장을 위한 자양분으로 실제 신약 개발에 즉각 쓰일 수 있으며, 분자 모델 데이터베이스(DB)에 붙인 이름은 ‘다비드'다. 대웅제약은 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발 전주기에 데이지의 활용을 확대한다는 계획이다. JW중외제약은 지난해 8월 AI 기반 신약 연구개발 통합 플랫폼 '제이웨이브'를 가동했다. 제이웨이브는 기존에 운영하던 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 ‘주얼리’와 ‘클로버’를 통합한 플랫폼으로 500여종의 세포주와 다양한 생물·화학 정보 빅데이터를 활용해 항암, 면역, 재생 분야 신약 개발을 가속화하고 있다. 제이웨이브는 JW중외제약 신약연구센터와 C&C신약연구소 연구진이 AI 기술을 활용해 질병관련 단백질에 작용하는 유효 약물을 신속 탐색하고 선도물질 최적화 및 신약후보물질 발굴까지 전 과정에 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 신약후보물질의 발굴과 기존 약물의 새로운 적응증 발견 과정에서 연구 기간 단축과 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 또한 500여종의 세포주, 오가노이드, 각종 질환 동물 모델의 유전체 정보와 4만여개 생물·화학 정보 빅데이터를 인공지능 학습에 활용하며 적응증 탐색 및 최적화, 표적 단백질 구조, 약물 디자인, 약물의 활성 및 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측을 위한 20여개의 자체 개발 AI 모델을 적용해 신약 개발 호율을 높이고 있다. 유한양행은 지난해 12월 온코마스터, 휴레이포지티브와 함께 공동연구 협력계약을 체결하며 인공지능 모델을 이용한 신약개발에 박차를 가하고 있다. 온코마스터와 휴레이포지티브는 AI 기반 치료 반응성 예측 플랫폼을 활용해 새로운 바이오마커 발굴, 타깃 암종과 환자군 선별, 병용요법 개발 등을 진행하며 이를 통해 유한양행이 보유한 혁신 신약 파이프라인들의 개발 성공률을 높이는 것이 목표다. 유한양행은 이번 협력을 통해 AI와 멀티오믹스 기반의 신약 개발 방법론을 본격 도입함으로써 연구개발의 효율성을 극대화하고 기존 기술로는 확보하기 어려웠던 ‘의미 있는 임상적 통찰(clinically actionable insights)’을 얻는 것을 목표로 하고 있다. SK케미칼은 2019년 AI 신약개발사 스탠다임과의 협력을 시작으로 디어젠, 닥터노아에 이어 최근 심플렉스와도 신약 공동개발 계약을 체결하며 신약 물질 탐색을 확대했다. 심플렉스의 AI 기반 신약 개발 플랫폼 ‘CEEK-CURE’는 단순한 신약 후보물질 도출뿐만 아니라, 그 과정을 저장해 추적·수정·보완할 수 있는 설명 가능한 AI(Explainable AI) 기술을 적용한 것이 특징이다. 이를 통해 신약 후보물질을 보다 빠르고 정확하게 발굴할 수 있다. 개발 과정에서 심플렉스가 CEEK-CURE를 활용해 신약 후보물질을 도출하면 SK케미칼이 이를 검증하고 임상 및 상용화 절차를 진행한다. 도출된 신약 후보물질의 지적재산권은 양사가 공동 소유하며 판권 및 라이선스는 SK케미칼이 독점적으로 보유하게 된다. 한편 본지는 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 공동으로 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'을 개최한다. '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 개최되는 이날 포럼에서는 관련기관, 학계, 업계 전문가들이 참여해 국내 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다.
2025-02-24 09:00:00

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