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에이치이엠파마-인실리콕스, AI 신약개발 혁신 위한 전략 업무협약

에이치이엠파마(HEM Pharma)는 AI 기반 신약개발 전문기업 인실리콕스(INSILICOX)와 마이크로바이옴 신약 후보물질 발굴 및 분석기술 고도화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 에이치이엠파마는 독자 기술인 PMAS(Personalized Pharmaceutical Meta-Analysis Screening)를 기반으로 마이크로바이옴–대사체–질병 정보를 통합 분석해 신약 후보물질을 선별해 왔으며, 해당 결과를 다양한 연구 및 신약개발 프로젝트에 적용해 기술적 기반을 마련해 왔다. 인실리콕스는 대규모 생명과학 데이터를 활용해 질병 예측, 타깃 발굴, 후보물질 스크리닝 등을 수행하는 AI 신약개발 기업으로, 최근 보건복지부의 총 371억원 규모 국가 연구개발사업인 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)' 참여기관으로 선정되며 기술적 신뢰성과 확장성을 인정받았다. 서울대병원·삼성서울병원·한국생명공학연구원 등 주요 기관과 함께 동물실험 대체 AI 모델 개발을 추진하고 있으며, 임상·비임상 데이터를 통합한 예측·검증 모델 고도화에 집중하고 있다. 에이치이엠파마는 지난 6월 인실리콕스에 대한 전략적 투자를 단행하며 AI 기반 마이크로바이옴 신약개발 분야에서 협업 의지를 강화해 왔으며, 이번 MOU는 그 협력 범위를 신약개발 전주기로 확장하는 계기가 됐다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲마이크로바이옴 기반 신약 후보물질 발굴 ▲AI 기반 효능·안전성 예측 모델 고도화 ▲데이터 기반 질병 타깃 탐색 ▲공동 연구 및 사업화 추진 등 핵심 분야를 중심으로 신약개발 전주기에서 협력을 강화해 나갈 계획이다. 에이치이엠파마의 PMAS 기반 분석기술에 인실리콕스의 AI 신약개발 역량이 결합하며 차세대 마이크로바이옴 신약개발의 경쟁력을 크게 높일 것으로 기대된다. 지요셉 에이치이엠파마 대표는 “PMAS는 개인 장 환경을 체외에서 재현해 후보물질의 효과를 직접 검증할 수 있는 독자 기술로, AI 기반 예측 모델과 결합할 때 신약개발의 속도와 완성도를 크게 높일 수 있다”며 “이번 협력은 마이크로바이옴 기반 신약개발을 실제 파이프라인 성과로 연결하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 정대식 인실리콕스 대표는 “AI 기반 전임상 예측 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 확장성이 핵심”이라며 “이번 협력은 마이크로바이옴 기반 개인맞춤형 AI 신약개발 핵심 알고리즘에 대한 공동연구를 본격적으로 추진하는 시작점이자, 해당 기술의 산업 실증 가능성을 확인하는 중요한 계기”라고 말했다. 이어 “에이치이엠파마의 PMAS와 인실리콕스의 AI 모델링 역량이 결합하면 신약개발 전주기에서 예측 기반 의사결정이 가능해져 연구 효율성이 크게 높아질 것”이라고 강조했다. 최근 글로벌 AI 기반 신약개발 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 알파폴드(AlphaFold)를 비롯한 AI 단백질 예측 기술이 올해 노벨상 수상으로 주목받으면서 AI 기반 신약개발 패러다임은 한층 가속화되고 있다. 글로벌 리서치 전망(출처: Global Market Insights, 'AI in Drug Discovery Market Report', 2024)에 따르면 AI 신약개발 시장은 오는 2030년까지 연평균 30% 이상 성장할 것으로 예상되며, 이번 협력 또한 이러한 산업 전환 흐름 속에서 의미 있는 전략적 행보로 평가된다.

2025.12.09 16:18조민규 기자

AI 신약개발 교육사업 고도화 방안 논의

한국제약바이오협회(이하 협회)는 지난 13일 2025년 제1차 AI신약개발자문위원회를 열고 AI 신약개발 교육사업 고도화 방안을 논의했다. 이와 함께 새롭게 위원으로 합류한 강재우 아이젠사이언스 대표와 남호정 광주과학기술원 교수의 위촉식도 진행했다. 노연홍 한국제약바이오협회장은 “AI 기술은 더 이상 선택이 아닌 산업 생존과 직결된 과제”라며 “AI 신약개발을 통해 제약바이오산업이 첨단전략산업으로 도약할 수 있도록 자문위원들의 지속적인 협력과 전문적 조언을 부탁드린다”고 말했다. 이번 회의에서는 ▲AI 신약개발 교육 사업 고도화 방안 ▲AI 신약개발 융합 과제안 ▲AI 신약개발 인프라 구축 및 지원방안 등에 대한 자문 및 토론이 이뤄졌다. 이날 자문위원들은 현재 운영 중인 교육 프로그램의 대상을 재직자 중심에서 실무 적용 가능한 과제 해결 중심으로 확대하자는 데 의견을 모았다. 특히 “대학과 교수, 산업계 전문가가 연계된 팀티칭을 통해 신약개발 분야 문제 해결의 흥미로움을 교육과정에서 노출시킨다면, 양질의 인재 수급에도 도움이 될 것”이라고 설명했다. 이외에도 업무 효율 개선을 위한 AI활용 CTD(Common Technical document) 작성의 자동화, 국책과제와 연계한 프로그램 확대, AI 신약개발 전문학회 추진 등 다양한 조언이 나왔다. 협회는 AI 신약개발 교육 플랫폼 LAIDD(라이드; Lectures on AI-driven Drug Discovery)를 중심으로 온·오프라인 실전 교육을 강화하고, 현장에 즉시 투입 가능한 융합형 인재를 양성하기 위한 체계적인 교육시스템을 구축해 나갈 계획이다. 아울러 장기적 관점에서 AI 신약개발 교육 사업의 고도화 방안도 함께 모색하고 있다. 한편 협회는 보건복지부와 보건산업진흥원의 'AI 활용 신약개발 교육 및 홍보 사업'의 일환으로 2021년부터 LAIDD를 운영하고 있다. 올해 4월 기준 가입자 수가 1만 명을 돌파했으며, 이를 기반으로 한 오프라인 실전 교육도 지속 확대하고 있다. 특히 5인의 전문 멘토가 교육생을 선발해 3개월간 장기 팀프로젝트를 수행하는 '멘토링 프로젝트'는 올해로 3회를 맞았으며, 지금까지 총 87명의 현장형 인재를 배출했다. 또 지난해 시작된 'AI 신약개발 부트캠프'는 1회차 모집 당시 선착순 50명 정원이 1분 만에 마감되는 등 높은 관심을 받았으며, 이에 따라 2회차 추가 교육이 진행되기도 했다. 협회는 두 교육에 대한 교육생 모집을 오는 5~6월 중 실시할 예정이며, 사전 안내와 홍보를 통해 현장 수요에 적극 대응해 나갈 계획이다. 2025년 AI신약개발자문위원으로는 ▲강재우 아이젠사이언스 대표 ▲고경철 한국생명공학연구원 센터장 ▲김동섭 KAIST 교수 ▲김상수 숭실대학교 명예교수 ▲김선 서울대학교 교수 ▲김우연 KAIST 교수 ▲김정렬 삼성서울병원 교수 ▲남호정 광주과학기술원 교수 ▲박준석 대웅제약 센터장 ▲백민경 서울대학교 교수 ▲신현진 목암생명과학연구소 소장 ▲오지선 서울아산병원 교수 ▲이계형 한국화학연구원 책임연구원▲이승환 서울대병원 교수 ▲이주용 서울대학교 교수 ▲장동진 에이치디정션 대표 ▲최인희 한국파스퇴르연구소 실장 ▲추연성 스탠다임 대표 ▲한남식 케임브리지대학교 교수 ▲황대희 서울대학교 교수 등이 참여하고 있다.

2025.05.15 17:17조민규 기자

[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 기자

양자컴퓨팅이 더 정밀한 진단‧치료할 수 있는 신약 개발 속도 높여

”우리나라도 양자컴퓨팅를 이용해 난치질환을 더 정밀하게 진단하고 치료할 수 있는 신약개발을 이뤄낼 수 있을 것으로 생각한다” 정재호 연세사이언스파크(YSP) 추진본부장 겸 양자사업단장(연세대 의과대학 교수)은 양자컴퓨터가 복잡한 유전자 변이 분석 및 단백질 구조 예측에 강점으로 등 생명과학 연구와 헬스케어 혁신을 가속화 해 질병 치료 및 예방의 새로운 패러다임을 열 것으로 기대했다. 메디컬코리아 2025에서 '양자컴퓨터가 생명과학과 헬스케어 분야에 가져올 혁신'을 주제로 발표한 정재호 단장은 기자들과 만나 “신약개발 분야에서 양자컴퓨팅 활용은 조만간 챗 GPT를 넘어설 것”이라고 전망했다. 그는 “양자컴퓨팅에 대한 기대가 높다. 지난 1월 네이처 바이오테크놀로지에 양자컴퓨팅을 활용해 항암 신약을 개발한 논문이 실려 관심을 모았는데, 항암 타깃 중 제일 어려운 특정 단백질에 대한 후보물질을 설계하고 합성까지 한 다음 실험실에서 효능을 검증했더니 기존 생성형 AI로 신약 개발했을 때보다 효율이 20% 개선된 것으로 나타났다”며 “아마 신약개발 분야에서 양자컴퓨팅은 챗GPT가 우리 삶에 들어온 것처럼 굉장히 많이 활용될 것이라고 생각한다”고 말했다. 이어 “지금 빅테크 기업들은 컴퓨팅의 다음을 신약개발, 그리고 헬스케어라고 이야기한다. 엔비디아도 이야기했고, 마이크로소프트, 구글도 동일하다”라며 “전체 산업군 중 유일무이하게 R&D를 할수록 산업생산성이 떨어지는 분야가 신약개발로 가장 먼저 고도화할 수 있는 분야”라고 강조했다. 또 “위드드로우(withdraw)되기는 했지만 화이자가 작년에 출시했던 혈우병 치료제 가격이 한 바이알에 350만 달러, 46억원이다. 유전자 치료제로 특허 보면 유전자서열 나오는데 실험실에서 합성하면 몇 만원도 안된다”라며 “특허나 공정 등 때문에 안 하는 것이지 양자컴퓨팅이라는 압도적인 계산력으로 개발 기간과 비용을 줄이면 가격은 떨어진다. 그래서 빅테크 기업들이 넥스트 아젠다인 신약개발을 위위해 역량을 갖춰가고 있는 단계로 생각된다”고 설명했다. 하지만 현재 우리나라의 양자 과학기술은 글로벌 경쟁력에서 크게 떨어져, 활용을 늘리는 노력도 필요하다고 조언했다. 정 단장은 “연세대는 127큐비트의 양자컴퓨터를 전세계 다섯 번째로 도입했다. 샘명과 암을 연구하고 치료하는 의사로서 연구 그룹을 만들어 난치 위암의 신규 표적에 대한 단백질 구조를 정밀 분석하고, 다양한 치료 모델리티를 기반으로 한 신약개발을 양자 알고리즘과 인공지능을 이용한 프로젝트를 지난주부터 논의를 시작했다”라며 “AI 등과 달리 양자 과학기술은 글로벌 경쟁력에서 우리나라가 OECD 국가 중 최하위다. 때문에 우리 입장에서는 하드웨어적인 부분도 있지만 활용을 늘리기 위해 양자 수요가 많은 산업계와 많은 논의를 하고 있다”고 밝혔다. 다만 “그들도 이걸(양자) 써야겠다는 막연한 생각이 있지 양자컴퓨팅에 대한 이해든지, 산업적 문제를 양자컴퓨팅적으로 다시 매핑할 수 있을지에 대한 아이디어가 없어서 우리가 양자융합연구동을 만들어 산학협력 플랫폼을 구축했다”라며 “국가의 격에 맞는 의료나 제약산업 생태계를 만들기 위해서는 화아자나 모더나처럼 신약을 개발한 수 있는 기업들이 나와야 한다. 최근 리가켐바이오사이언스와 협약을 맺고 연구협력을 진행할 예정인데, 대학이기 때문에 사회가치 구현을 위한 공동연구라면 양자컴퓨터를 이용하는 비용을 낮춰주거나 면제하는 등 다양한 협업을 모색할 수 있다”라고 강조했다. 정 단장은 “여전히 30~40%의 암환자는 지금 우리가 갖고 있는 어떤 치료제에도 반응하지 않고 돌아가신다”라며 “양자컴퓨팅이 인공지능과 융합되면 우리 일상에서 헬스케어, 그리고 난치질환자를 더 정밀하게 진단하고 치료할 수 있는 신약이 개발되는 미래를 이뤄낼 수 있다고 생각한다”라고 말했다.

2025.03.21 06:00조민규 기자

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