검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'갤럭스'통합검색 결과 입니다. (2건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[기고] AI 바이오 도약 위한 생태계 전략 필요하다

오늘날 인공지능(AI)에서 가장 뚜렷한 성과를 내는 분야는 언어다. 거대언어모델은 단순히 언어의 문법적 구조를 모방하는 수준을 넘어, 의미와 논리까지 파고드는 사고의 도구로 발전하고 있다. 생명현상은 인간의 언어와 전혀 다른 방식으로 진화해 왔다. 지구상의 생명은 약 40억 년에 걸쳐 서서히 복잡성을 키워왔고, 그 결과 인간이 탄생했다. 인간은 언어와 문화, 과학, AI를 발전시켰고, 이제는 자신의 생물학적 기반을 이해하고 설계하는 바이오 AI를 개발하는 단계에 이르렀다. 바이오 AI는 아직 초기지만 눈에 띄는 속도로 발전하고 있다. 곧 걸음마 단계를 넘어 달리기 시작할 것이다. AI는 데이터에 내재된 패턴을 학습하는 데 뛰어나지만, 바이오 분야는 언어에 비해 활용 가능한 데이터가 상대적으로 부족하다. 그러나 바이오 AI는 이를 극복하기 위해, 수십 년간 축적된 유전자·단백질·생명체에 대한 풍부한 과학적 지식을 효과적으로 활용할 수 있다. 우리는 종종 수학을 자연의 언어라 말하지만, 이제는 AI라는 새로운 지능 구조를 통해 자연을 재해석하는 시대가 열리고 있다. 대표적 사례가 알파폴드(AlphaFold)다. 단백질 구조를 학습한 알파폴드는 2024년 노벨화학상의 주인공이 되며 그 혁신성을 입증했다. 그렇다면 알파폴드 이후에는 어떤 바이오 AI가 등장할까? 단백질에 새로운 기능을 부여하거나, 복잡한 생체 시스템의 작동 원리를 학습하는 AI들이 등장하고 있다. 지금, 우리는 다음 질문을 마주하고 있다. 언어 AI가 일부 글로벌 기업에 의해 독점되고 있듯, 바이오 AI 역시 유사한 흐름을 보이는 가운데 한국은 어떤 전략으로 AI 바이오 강국으로 도약할 수 있을 것인가? 예를 들어, 알파폴드를 개발한 구글 딥마인드는 알파폴드3부터 상업적 사용을 제한하고 있으며, 후속 모델은 공개되지 않을 가능성이 크다. 이 기술은 구글의 신약개발과 바이오 연구에 독점적으로 활용될 것으로 예상되며, 이에 따라 학계와 산업계 간의 격차는 더욱 커질 것이다. 이러한 상황에서 국가 경쟁력을 확보하려면 AI 바이오 생태계를 전략적으로 구축하는 것이 필요하다. 다음은 이를 위한 세 가지 핵심 원칙이다. 첫째, 생명의 구조적 본질을 반영한 AI를 설계해야 한다. 바이오 AI는 단순한 데이터 기반 학습을 넘어서, 수십억 년 진화의 결과물인 생명체의 구조와 기능적 원리를 이해하고 구현할 수 있어야 한다. 데이터가 제한적인 바이오 분야에서는, 지식을 구조적으로 활용하는 방식이 핵심적이며, 부족한 데이터를 어떻게 보완·생성할 수 있을지도 AI의 시각에서 적극적으로 탐색해야 한다. 둘째, 국가 차원의 조직적 전략이 필요하다. 바이오 AI는 이제 개별 연구실의 역량과 자원만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다. 기초 연구부터 산업화까지 연결되는 국가적 설계, 그리고 인재·인프라 체계의 구축이 필수적이다. 거대 기업들이 기술을 독점하고 독자적으로 진화해 나갈 것임을 인식하고, 이에 대응하는 공공 주도의 전략적 방향 설정이 필요하다. 셋째, 안전성과 윤리성의 선제적 고려가 필요하다. 바이오 AI는 생명을 다루는 기술이므로, 기술의 잠재력과 함께 윤리적 고려가 병행되어야 한다. 이는 기술의 지속가능성과 사회적 수용성 확보의 핵심 조건이다. AI의 아버지 제프리 힌턴은, 복잡한 AI 시스템에서 '의식'이 창발할 가능성을 언급한 바 있다. 생명 역시 복잡한 시스템에서 나타난 창발적 결과다. 지금은 생명현상이 미지의 영역처럼 느껴지지만, 미래에는 스스로 진화하는 AI가 생명 이해의 열쇠를 풀어낼 가능성도 충분하다. 우리가 해야 할 일은 그 미래를 우리 손으로 준비하는 것이다. AI 바이오 생태계를 전략적으로 설계하고, 국가적 역량을 조직하는 일. 바로 지금이 그 적기다.

2025.07.28 17:03석차옥

[미래의료] "이제 신약은 AI로 설계될 겁니다"

정보통신 기술에 힘입어 보건의료 영역의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 전 세계는 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)를 통한 신종 감염병, 초고령화 시대, 지역 간 건강격차 해소 등 우리 앞에 놓인 적대적 환경을 극복하려는 노력을 기울이고 있다. 지디넷코리아는 국내·외 디지털헬스산업의 가장 정확한 전망을 제시할 것이다. [편집자 주] 석차옥 서울대 교수의 이름을 처음 들었던 때는 지난 2020년 5월이었다. 전 세계를 넘어 국내 코로나19로 1차 대유행으로 위기감이 고조되던 당시 기자는 이 생소한 감염병에 대한 정보를 얻기위해 매일 미국 질병통제센터(CDC)와 관련 논문을 뒤지고 있었다. 그때 접했던 석 교수의 연구는 인상적이었다. 그는 미국과 영국 연구진과 함께 코로나19(SARS-CoV-2) 바이러스의 스파이크 단백질에 대한 3차원 구조를 예측해냈다. 코로나19 바이러스의 우리 몸의 세포 침입 기전의 핵심이었던 스파이크 단백질의 구조를 예측할 수 있다는 것이 시사하는 바는 컸다. 바이러스 활동을 억제할 수 있다면 당시만 해도 상상 속에서나 가능했던 신속한 백신 개발이 아예 불가능한 일이 아니었기 때문이었다. 훗날 알았지만 석 교수의 3차원 구조 예측에는 서울대 화학부가 개발한 단백질 분자 모델링 프로그램 '갤럭시(GALAXY)'가 쓰였다고 한다. 석차옥 교수와 갤럭시. 이 이름은 곧 기억에서 사라졌지만, 어찌 된 일인지 인연은 이어졌다. 그로부터 3년이 지난 2023년 11월 16일. 광주행 열차를 탄 기자는 화순국제백신·면역치료포럼의 프로그램을 살펴보다 낯익은 이름 하나를 발견했다. 발제자 중에 석차옥 교수가 있었던 것이다. 화순에서 석 교수의 강연을 들었지만, 그와 만날 기회는 얻지를 못했다. 다시 볼 일 없을 것만 같았던 석 교수와의 재회는 2년이 더 지난 이달 18일 서울 관악구의 한 건물에서 이뤄졌다. 2호선 서울대입구역 8번 출구에서 걷기를 2분여. 왼쪽 건물을 올려다보자 'Galux 갤럭스 인공지능 신약개발'이라는 간판이 붙어 있었다. 엘리베이터가 4층에 도착하자 앞의 회의실 문이 반쯤 열려있었다. 석 교수는 무언가를 열심히 읽고 있었다. “쓰셨던 기사를 읽고 있었는데 무척 재미있네요.” 최근 제약바이오 업계에서 급부상하고 있는 인공지능(AI) 바이오 기업 '갤럭스'의 대표로 변신한 석 교수, 아니 석 대표와의 첫 만남이었다. 해외 AI 신약개발社 기술을 앞지르다 세상을 보는 관점은 저마다 다를 것이다. 기자는 세상을 사실과 사실이 아닌 것으로 볼 공산이 크고, 의학자는 건강으로, 예술가는 고차원의 예술적 감수성으로 사물을 바라볼 것이다. 그렇다면 화학자는? 석 대표의 말을 빌리자면, 화학자가 보는 세상은 분자로 이뤄져 있고, 분자의 성질에 따라 세상도 바뀐다. 석 대표는 “모든 것은 분자에서 시작한다”라고 했다. 분자를 더 잘 이해하려면 구조를 알아야 했다. 이는 현재 그와 회사가 집중하고 있는 생체 내 단백질에도 적용할 수 있었다. 갤럭스는 2020년 석 대표를 중심으로 박태용 부사장과 양진솔·원종훈 전무 등이 의기투합해 설립됐다. 석 대표에게 사업을 설득했던 임원 모두 그의 제자들이었다. 물론 글로벌 단백질 구조 예측 대회인 'CASP & CAPRI' 대회에서 연이어 우승, 기술 경쟁력을 증명했으니 이미 준비는 되어 있던 셈이었다. “제가 회사를 하리라고 생각하진 않았어요. 제자 중에 회사를 할 사람은 있을 것 같았죠. 같이 하자고 하는데 다들 똑똑하니까 같이 하면 재미있겠다 싶었어요. 우리 기술이 세계 최고이니, 무엇을 하든 하긴 하지 않겠느냐고 말이죠. 회사는 새로운 문제를 탐구하는 것과 비슷했어요.” 회사의 '실력'에 놀란 투자자들의 제안으로 260억 원의 투자가 이뤄지기도 했다. 석 대표는 “AI 신약개발에 주목한 투자자들이 단질 구조 예측 대회 우리 이름을 발견하고는 찾아와 투자를 제안했다”고 했다. 화학자인 석 대표는 사업까지 할 생각은 없었다고 손사래를 치지만 그의 연구는 갤럭스가 하고 있고, 앞으로 하려는 연구와 개발의 밑바탕이 되었다. 2004년 서울대 자연과학대학 화학부 교수로 임용되기 이전부터 석 대표는 단백질 구조에 대한 프로그램을 연구해 왔다. “세포의 생명현상은 분자 작용으로 일어나게 됩니다. 세포 내 분자가 어떤 일을 하는지 알면 질병의 발생 원인을 알 수 있고, 어떤 분자로 이를 조절할 수 있는지도 알게 되죠. 제 연구의 목적은 생체 내 분자의 작용을 이해하는 것이었습니다.” 2014년이 되자 석 대표는 분자 구조를 예측해 신약에 대한 디자인이 가능하다는 확신이 생겼다. 특히 미국의 AI 신약개발 기업 슈뢰딩거의 기술력을 능가한다는 자신감이 든 것도 이때부터였다. “미국과 영국의 여러 AI 신약개발 기업들의 낮은 기술 수준에도 빅파마와 협업하는 것을 보고 의아했습니다. 슈뢰딩거가 대형 제약사와 협업을 한 사례를 보면서 신약 후보물질 개발이 큰 사업이 되리란 확신이 들었죠.” AI를 통한 신약 개발이 기존에 투입된 천문학적인 비용과 시간 단축의 장점이 있으리란 전망은 많았지만 실제 왜 그렇게 되는지를 보여준 적은 없었다. 기존 개발 과정에서는 타깃 질환에 대한 신약 후보 물질을 발굴, 개발에 나서도 임상시험 과정에서 예상치 못한 안전성 이슈나 통계적 유의성을 갖지 못하는 효과성 등으로 개발이 좌절되는 경우가 부지기수였다. 반면, 갤럭스의 제안은 심플하다. “신약의 본질, AI로 설계한다”라는 회사의 목표 그대로다. 리스크를 최소화한 신약 후보 물질을 설계해 준다는 것이다. 이는 회사의 AI와 분자 기술 덕분이다. 회사가 최근 분석한 비만 치료 후보물질 설계를 예로 들면 더 이해가 빠를 것이다. “최근 출시된 비만치료제는 지방뿐만 아니라 근 손실을 초래한다는 단점이 있는데, 근육은 유지하되 지방만 타깃하는 물질 디자인에 성공했습니다. 이는 생물학적으로도 다루기 어렵고, 경쟁사도 이 정도로 설계하기란 어렵죠. 임상 실패 해결이 가능한 분자 설계 솔루션이 우리의 강점입니다. 국내외 투자사들이 저희를 찾아오는 이유죠.” 관련해 갤럭스의 수익 구조는 크게 물질 설계에 대한 착수금과 마일스톤이라고 보면 된다. 모델링을 의뢰한 제약기업이 갤럭스의 설계대로 개발을 진행, 이후 임상시험을 거치며 품목허가와 출시가 이어지면 갤럭스에 마일스톤을 건네게 된다. 이미 해외에서는 조원 단위의 마일스톤이 오간다. 아직 국내에서는 전례가 없어 갤럭스 사례가 향후 AI 신약 개발 후보물질 발굴 및 개발에 대한 계약 표준으로 받아들여질 가능성도 없지 않다. “단기간 내 블록버스터 신약 개발 보다 개발 저변을 넓혀야” 갤럭스는 설립 5년이 됐고, 직원은 40명으로 늘어났다. 서울 관악에 드라이랩이, 강서 마곡에 웻랩 등 2곳에서 업무가 이뤄진다. 국내외 기업 및 기관 14곳과 신약 후보 물질 설계에 대한 협력이 진행 중이다. 아직 회사는 성장 중이다. 석 대표는 회사가 분자를 다룰 기술이 있다는 점을 '강점'이라고 했다. “항체 신약 개발 붐에서 AI를 통한 물질 설계에 초점이 맞춰지겠죠. 타깃을 조절할 물질 설계는 분자 상호작용 모델링으로 더 큰 가능성을 가져올 겁니다. 우리가 분자에 대한 기술력이 있다는 것은 매우 큰 강점이죠.” 올해는 갤럭스에 중요한 한 해가 될 전망이다. 시작이 좋다. 지난 3월 '갤럭스 디자인(GaluxDesign)'을 통해 AI 기반 드노보(de novo) 항체 설계 가능성을 입증하는 연구 발표 덕분이다. 석 대표는 “글로벌한 주목을 받게 됐다”고 했다. “올해 시리즈B 펀딩으로 글로벌 확장을 위한 발판을 마련할 계획입니다.” AI를 활용한 신약 개발은 더 이상 미국 등 일부 국가의 전유물이 아니다. 석 대표는 임상 성공을 예상한 설계가 10년 내 가능할 것으로 전망했다. “디지털 생명공학 분야에서 우리가 분자 예측 및 설계에 기여할 수 있는 부분이 많을 것이라고 예상합니다. 기술 발전에 핵심적인 역할을 해서 임상 성공까지 내다보고 설계할 수 있는 날이 올 것으로 기대합니다. 10년 내 가능한 변화라고 봐요.” 인터뷰 말미 석차옥 대표에게 학자로서 조언을 요청했다. AI 신약 개발을 위한 정부 정책 방향을 듣고 싶었다. 그는 단박에 “인재 양성”이라고 했다. “단기간 내 블록버스터 신약을 개발하겠다는 것 보다 개발 저변을 넓혀야 합니다. 개발 수준이 올라가는데 많은 개발자가 필요하고, 이들을 키워낼 정책이 요구됩니다. 학문적 생태계도 더 무르익어야 합니다.” 세상에는 질환보다 치료제의 수가 턱없이 적다. 이러한 미충족 수요는 환자와 그 가족에게 씻을 수 없는 고통을 준다. 기자가 만난 화학자는 분자와 인공지능으로 신약이 될 물질을 설계하고 있었다. 이를 통해 훗날 누군가의 고통과 눈물을 닦아줄 신약이 나오리라 기대하면서. 화학자는 세상을 분자로 본다고 한다. 분자의 성질이 세상의 특성을 나타낸다고 믿는다. 미래의 신약이 세상에 나오기 이전, '희망'이라는 분자를 포함한 물질이 있었다. 그 물질의 구조는 이날 기자가 만난 화학자의 손 끝에서 설계된 것이길 기대해본다.

2025.04.21 17:05김양균