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![[2025 제약바이오포럼] Dx&Vx, AI로 신약 개발 앞당긴다… 비만 치료제도 진화 중](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/25/20250225171209679489.jpeg)
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 서울 영등포구 국회도서관에서 열린 ‘2025 제약바이오포럼’에서 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 상무는 AI를 활용한 신약 개발 혁신과 경구용 비만 치료제(GLP-1RA) 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 GLP-1RA 비만 치료제는 AI 기반 신약 연구의 대표적 사례다. GLP-1RA는 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 경구용 GLP-1RA 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 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
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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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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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AI 활용 원료의약품 개발…신약 후보 물질 발굴 시간ㆍ비용 획기적 저감 [이코노믹데일리] 한국제약바이오협회 원료의약품전문위원회는 지난 4일 원료의약품 개발 및 품질 관리 설명회를 개최했다. 이번 설명회에서는 AI 기술을 활용한 신약 개발과 유전독성 불순물 관리 방안 등이 중점적으로 논의됐다. 이날 협회 원료의약품전문위원회 한쌍수 위원장은 "지난해 6월 발족한 원료의약품전문위원회는 국내 원료의약품 산업 발전을 위해 품질 강화, 국내 원료 사용 시 약가 우대, 세제 지원 확대 등 다양한 노력을 기울이고 있다"고 밝혔다. 한 위원장은 "원료의약품 산업에서 AI는 다양한 방식으로 활용되고 있다"며 "특히 신약개발에 있어 비용의 최적화, 품질관리, 예측 유지보수 등에 사용된다"고 설명했다. 최근 니트로사민류 불순물 함유 의약품 회수 사태로 안전성 문제가 부각되고 있는 가운데, 이동규 중앙대 약학대 교수는 '원료의약품의 유전독성 불순물 발생 요인 및 저감화 방안 고찰'이란 주제 발표를 통해 유전독성 불순물 관리의 중요성과 보다 체계적인 관리 시스템 구축의 필요성을 강조했다. 이 교수는 유전독성 불순물의 발생 원인을 특정하기 어렵다는 점을 지적하면서 특히 보관 단계 관리의 중요성을 역설했다. 그는 "보관 단계는 의약품 생산 공정뿐 아니라 개인의 가정 보관까지 포함되며, 온도 및 습도가 불순물 발생에 큰 영향을 미칠 수 있다"고 말했다. 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례’를 소개하며 “AI를 활용하면 신약 후보 물질 발굴 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다”고 강조했다. 대웅제약은 8억종의 화합물질 데이터 베이스인 '다비드'와 이를 활용한 AI 신약 개발 시스템 '데이지'를 구축해 신약개발에 박차를 가하고 있으며, 실제로 AI를 통해 두 달 만에 신약 후보 물질을 발견하는 성과를 거뒀다. 대웅제약의 AI 신약 개발단계는 △가상탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자동역학 △ADME/T( Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion/Toxicity)로 구분돼 있다. 그 중 AI 신약 개발에 있어 특히 활용도가 높은 개발 단계는 도킹 시뮬레이션이다. 이 단계는 의약품이 도킹 된 후 체내에서 잘 활용되는지 알 수 있는 중요한 과정으로 의약품의 움직임과 중간 탈락 여부를 예측할 수 있어 신약 개발의 성공 가능성을 높이고 있다. 신 팀장은 “AI가 후보 물질을 발굴하고 비용과 시간을 줄여줘 신약 개발이 순항 중”이라며 “최근 사진 한 장으로 움직임이 가미된 영상을 만들어주는 디퓨전 모델이 새롭게 개발됐는데 향후 도입된다면 신약개발이 더 쉬워질 것”이라고 전망했다. 이번 설명회는 AI 기술이 원료의약품 개발과 품질 관리에 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여줬다. 현장에 참석한 업계 관계지는 “앞으로 AI 기술의 발전과 함께 국내 원료의약품 산업의 성장이 기대된다”고 말했다.2024-09-10 06:00:00
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![[기자수첩]이건희의 배반, 배반당한 유언들](https://image.ajunews.com/content/image/2025/02/24/20250224163159650386_518_323.jpg)