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'신약 개발'통합검색 결과 입니다. (19건)

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신약개발연구조합 "새정부, 신약개발 R&D 지원 확대 필요…약가도 손봐야”

한국신약개발연구조합이 이재명 정부에 신약 개발 R&D 지원 확대 등 4대 전략 12대 정책 과제를 건의한다. 조합 산하 혁신정책연구센터가 도출한 4대 전략 12대 정책 과제는 지난 5월 조합원사를 비롯한 연구개발중심 신약개발 기업을 대상으로 조사를 실시했다. 골자는 ▲신약개발 R&D 지원 확대 및 국가 R&D 지원 시스템 개선 ▲오픈이노베이션 기반 R&D 지원 확대 ▲약가 제도 개선 ▲조세 지원 확대 등이다. 12대 세부 과제는 ▲지속적이고 전략적인 바이오헬스 R&D 투자 지원 확대 ▲국가 R&D 지원 시스템 개선 ▲시장 수요 충족형 R&D‧시장 수요 견인형 R&D 등으로 이원화된 R&D 시스템 구축 ▲한국형 오픈이노베이션 기반 신약 개발 사업 발굴 및 지원 ▲신약의 혁신 가치 기반 약가 제도 개선 ▲혁신성 기준 부합 신약에 경제성 평가 수용 범위 유연 적용 ▲국산 원료의약품 사용 약가 가산 대상 범위 확대 ▲R&D 세액 공제 제도 영구화 ▲국가전략 기술 범위 확장 ▲오픈이노베이션 활성화를 위한 조세 지원 확대 ▲벤처‧스타트업 세제 지원 ▲대기업 투자 유인책 마련 세제 지원 확대 등이다. 조헌제 연구개발진흥본부장은 “바이오헬스산업은 국가 기술 주권과 미래 경제를 책임질 핵심 전략 분야”라며 “새 정부 출범을 기점으로 대규모 투자 확대 및 제도 혁신 등 이재명 대통령의 정책 공약 이행을 통해 국가 차원의 실질적인 정책 변화가 이뤄지길 기대한다”라고 밝혔다. 아울러 “바이오헬스산업계 현장의 목소리와 글로벌 변화에 따라 도출된 이번 아젠다를 새 정부와 국회에 적극 건의해 바이오헬스산업 육성·지원 정책에 반영될 수 있도록 하겠다”라고 전했다.

2025.06.04 17:21김양균

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

美 FDA, 신약 심사에 '챗GPT식 AI' 도입 검토…오픈AI와 프로젝트 추진

미국 식품의약국(FDA)이 약물 평가에 인공지능(AI)을 활용하는 방안을 검토 중이라는 소식이 전해졌다. 8일 와이어드 등 외신에 따르면 FDA는 챗GPT 개발사인 오픈AI와 몇 주간 'cderGPT'라는 프로젝트에 대한 논의를 이어온 것으로 알려졌다. cderGPT는 미국 의약품평가센터(CDE)의 AI 도구로 추정되고 있다. CDE는 미국에서 일반의약품과 처방약을 규제하는 기관이다. 일론 머스크가 이끄는 미국 정부효율부(DOGE) 관계자들도 해당 논의에 참여한 것으로 알려졌다. 앞서 FDA는 기관 최초의 AI 책임자를 임명하고 AI의 잠재적 활용 방안에 대한 자체 연구를 진행해 왔다. 특히 2023년 12월에는 내부용 대규모언어모델(LLM)을 개발할 연구원을 모집하는 프로그램을 공고하며 다양한 AI 활용 방안을 모색해 왔다. FDA와 오픈AI는 협력을 통해 통상 10년 이상이 걸리는 신약 개발 기간을 단축하기 위한 AI를 개발·도입한다는 목표다. 업계에서는 AI가 신약 개발 분야의 혁신을 가져올 것으로 기대하는 한편 AI 모델의 신뢰성을 어떻게 검증·통제할 것인지에 대해서는 우려하고 있다. 라파엘 로젠가르텐 의료 AI 연합 공동 창립자는 "약물 검토 절차와 관련된 특정 업무의 자동화를 지지한다"며 "다만 AI 모델을 훈련하는 데 어떤 종류의 데이터를 사용해야 하고 어떤 종류의 모델 성능이 허용 가능한지에 대한 정책 지침이 있어야 한다"고 주장했다.

2025.05.08 14:18한정호

[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

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

홍용석 대한의료데이터협회 사무총장, 한국신약개발연구조합 유공자 공로패 수상

홍용석 대한의료데이터협회 사무총장이 28일 서울 강남구 삼정호텔에서 한국신약개발연구조합(이하 신약조합) 유공자 공로패를 수상했다. 신약조합은 매년 우리나라 바이오헬스산업 발전에 기여한 공이 큰 인사를 선정해 유공자 공로패를 수여해오고 있다. 이날 홍용석 사무총장을 비롯해 ▲변종회 단국대 교수 ▲문경식 안전성평가연구소 책임연구원 ▲권규찬 디엑스앤브이엑스 대표 ▲이혜린 푸른상호저축은행 이사 ▲문한림 메디라마 대표 ▲이강오 에스엔비아 대표 ▲이정규 스몰랩 대표 ▲Shayan Fakhraei Lahiji 케서스바이오 기술책임자 ▲박성환 인트라링크스 코리아 공동대표 ▲이상원 성균관대 교수 ▲조원희 법무법인 디엘지 대표변호사 ▲박효진 클래리베이트 수석 ▲권오석 식품의약품안전처 보건연구관 ▲박진솔 엔포유대학연합기술지주회사 파트장 ▲박도영 아반트릭스 대표 ▲강승우 에스엠엘디메디트리 상무 ▲조상은 대웅제약 팀장 ▲박보겸 JW중외제약 팀장 ▲연승우 에스엔이바이오 연구개발총괄 ▲정인호 옙바이오 사장 ▲김영민 대웅바이오 연구소장 ▲서주현 한국발명진흥회 과장 ▲정진 김준 특허법인 부장 ▲김민석 한국보건산업진흥원 연구원 ▲김지연 제약산업전략연구원 팀장 등 26명이 유공자로 선정됐다.

2025.02.28 13:37김양균

"혁신신약 개발로 세계시장 개척하자”

존경하는 제약바이오업계 여러분! 2025년 을사년의 밝아오는 새해를 맞이하여 복 많이 받으시기 바랍니다. 경영 일선에서 동분서주 하시면서 혁신신약 개발에 도전하고 계신 여러분들을 응원합니다. 한국신약개발연구조합의 핵심 가치는 R&D 총괄조정단체로서 혁신신약 개발을 통하여 내수 중심의 제약바이오기업을 세계적인 제약바이오기업으로 육성하는 것입니다. 새해 사업의 비전은 조합원사의 수요에 기반한 혁신신약 개발의 사업화입니다. 첫째, 인터비즈 바이오 파트너랑 & 투자포럼 등 연구개발부터 인허가, 마케팅의 오픈이노베이션 사업을 확장해 나가겠습니다. 둘째, KDRA 바이오헬스 인재개발센터 운영을 통한 전문인력 양성 사업을 추진해 나가겠습니다. 셋째, 정부 R&D 사업화 프로젝트 사업을 기획하고 지원해 나가겠습니다. 변혁적인 리더십으로 업계를 선도하여 크고 작은 성과들이 투자로 이어질 수 있도록 관련 제도의 개선을 범부처, 유관 단체, 기관, 학회 등과 함께 공조해 나가겠습니다. 성원해 주시고 동참해 주실 것을 당부드립니다. 을사년의 첫걸음을 내디디며 혁신신약 개발의 소망을 가집시다. 좌고우면하지 말고 세계시장 개척의 행진이 계속 이어져 나가는 한 해가 되시기를 바랍니다. 항상 건강하시고 평안하시기를 기원합니다. 감사합니다.

2025.01.02 12:57김양균

KBSI, K-바이오랩허브와 신약 개발 "맞손"

한국기초과학지원연구원(원장 양성광, KBSI)과 K-바이오랩허브 사업추진단(단장 한인석, K-바이오랩허브)이 4일 KBSI 본원에서 글로벌 의약바이오 스타트업 육성과 혁신 신약 개발을 위한 업무 협약을 체결했다. 협약은 의약바이오 분야 창업기업의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 후보물질 발굴에서 사업화까지 아우르는 특화 지원 체계를 마련하고, 신약 개발 분야에서 연구 역량을 강화하가 위해 이루어졌다. 주요 내용은 ▲연구장비 공동활용을 통한 연구자 및 기업 지원 확대 ▲연구장비 분석서비스 경험 공유 및 상호 교류 ▲창업기업의 기술 개발과 사업화 지원 협력을 위한 데이터 교류 및 공동연구를 위한 신약개발 가속화 등이다. KBSI는 연구산업 성장을 견인, 지원할 수 있는 '세계적 수준의 개방형 연구플랫폼'을 구축했다. K-바이오랩허브는 의약바이오 분야 창업기업이 빠르게 성장할 수 있도록 맞춤형 지원과 인프라를 제공하는 한국형 '랩 센트럴' 구축을 추진 중이다. 양 기관은 이번 협약으로 KBSI의 최첨단 연구 인프라와 전문성을 활용한 K-바이오랩허브의 혁신 창업기업 기술 개발과 사업화가 보다 가속화할 것으로 기대했다. K-바이오랩허브 한인석 단장은 “이번 협약은 국내 바이오 창업기업들이 성장할 있는 발판을 마련하는 중요한 계기가 될 것”이라며, “KBSI와의 협력을 통해 글로벌 의약바이오 혁신 생태계를 조성하는 데 앞장서겠다”고 밝혔다. KBSI 양성광 원장은 "국내 바이오 창업기업의 기술 혁신과 글로벌 시장 진출이 더욱 촉진될 것"이라며 "대한민국 바이오산업의 미래를 이끌어갈 새로운 전환점이 될 것"으로 기대했다.

2024.12.04 15:11박희범

"CRO가 쓰는 R&D 비용 5천억 넘어...정부, 지원 나설 때"

임상시험수탁기관(CRO)에 대한 정부 지원을 강화하는 제약산업 육성법 개정안이 발의됐다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 최수진 의원(국민의힘)은 제약산업 육성·지원 종합계획 수립 및 지원 대상에 CRO를 추가하고, 우수기관 인증과 국제협력 활동 등을 지원을 할 수 있도록 하는 '제약산업 육성 및 지원에 관한 특별법 일부개정 법률안'을 14일 국회에 제출했다. CRO는 신약개발 비용 절감을 위해 제약회사가 위탁한 임상시험 진행 설계, 컨설팅, 데이터 관리, 허가 업무 등을 대행하는 전문기관이다. 최근에는 제약회사 뿐만 아니라 바이오 스타트업, 의료 스타트업, 의료기기 업체, 정부기관 등이 허가 및 연구를 아웃소싱하는 사례도 증가했다. 최수진 의원이 국가임상시험지원재단 자료를 분석한 결과, 지난 2023년 기준 국내에서 운영 중인 임상CRO는 64개다. 이 가운데 46개소(71.9%)는 국내기업, 나머지 18개소(28%)는 외자기업으로 나타났다. 이 기간 국내 임상 CRO 매출액 합계는 3천 391억 원, 해외 임상 CRO 매출액 합계는 3천512억 원이다. 해외 임상 CRO의 업체당 평균 매출이 약 3.03배 높았다. 최수진 의원은 "이 차이는 신뢰도와 인력 부족에 따른 문제로, 정부가 국내 임상 CRO를 보다 적극 지원해 첨단 제약산업 R&D 지원을 강화해야 한다"고 진단했다. 국가임상시험지원재단이 실시한 임상시험 산업실태 조사 결과 2022년 국내 제약사 매출액 23조9천344억 원 중 R&D 비용은 2조7천237억원으로 총 매출액의 11.4%를 차지했다. 이 가운데 임상시험 R&D 비용은 5천46억원(평균 64억원)에 이른다. 국회 입법조사처의 '국내 바이오산업 제도 지원방안'에 따르면 2024년 보건복지부 예산 중 제약산업 육성 지원 예산은 359억원으로 2023년 446억원보다 87억원 감소했다. CRO 지원 예산이 포함된 국가임상지원센터 운영 예산은 29억200만원으로 2023년 67억6200만원보다 57% 줄었다. 이로 인해 CRO인증제도와 인턴십 지원이 폐지되고 CRO자격제도 관련 사업도 축소됐다. CRO산업은 한국표준산업분류에 별도 산업군으로 분류되지 않아 CRO 기업 및 종사자 수 등 통계자료에 기반한 기본현황 파악이 어렵고 정책 지원 근거로 활용할 자료도 전무한 것으로 나타났다. 최수진 의원은 “국내 임상시험 산업은 병원과 의료진의 전문성, 임상 관련 기관의 밀접성이 강점이나, 임상시험 관련 법규 및 제도적 지원이 부족하다”고 지적했다. 최 의원은 “세계적으로 첨단 제약산업과 바이오산업은 미래 핵심산업으로 떠올라 각국 정부도 적극적인 지원대책을 마련하고 있다”며 “임상시험수탁기관 육성을 통한 첨단 제약산업에 대한 지원과 R&D 예산 확대가 시급하다”고 법 개정 취지를 밝혔다.

2024.11.14 10:30박희범

종근당 'CKD-ADC', 국가신약개발사업단 지원 과제 선정

종근당은 최근 국가신약개발사업단이 추진하는 '글로벌 진출 및 파트너링 촉진을 위한 우수 신약개발 지원' 과제에 신약 후보물질 'CKD-ADC'가 선정됐다고 16일 밝혔다. 이번 지원사업 선정으로 종근당은 국가신약개발사업단으로부터 CKD-ADC의 글로벌 진출을 위한 해외 비임상시험과 임상1상 허가를 위한 연구지원을 받는다. CKD-ADC는 고형암을 타깃으로 한 항체-약물 접합체(ADC) 기반의 신약 후보물질이다. 종근당이 자체개발한 c-MET 항체와 시나픽스사의 ADC 기술을 결합한 차세대 항암제로 암세포에 대한 높은 선택성이 기대되는 약물로, 항체에 세포독성 약물을 결합해 암세포를 정밀하게 타격하면서도 정상 세포에 미치는 영향을 최소화하는 것을 목표로 하고 있다. 종근당 관계자는 “이번 신약개발 지원 사업 선정은 차세대 항암제 CKD-ADC의 차별성과 혁신성을 인정받은 결과”라며 “정부의 지원을 바탕으로 최적화된 ADC 플랫폼 기술을 활용하여 CKD-ADC의 연구에 효율을 높이고 차별화된 ADC 항암제 개발로 글로벌 시장 진출에 속도를 높일 것”이라고 말했다. 국가신약개발사업은 제약기업과 학‧연‧병의 오픈이노베이션 전략으로 신약개발 전주기 단계를 지원하는 범부처 국가 R&D 사업이다. 국내 바이오 및 제약 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 하며, 유망한 신약 후보물질의 연구개발과 상업화를 촉진하기 위해 마련됐다.

2024.10.16 15:11조민규

표창희 IBM 상무 "양자컴퓨터, 신약개발 기간 절반 줄여 "

양자컴퓨터가 헬스케어 분야에 활용에 여러 가능성을 갖고 있다는 견해가 나왔다. 표창희 IBM코리아 상무는 11일 오전 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '디지털헬스케어포럼 2024(Digital Healthcare Forum 2024)'에 연자로 참여해 '양자 연구 가속화를 위한 의료·생명과학 협력의 핵심 요소'를 주제로 강연했다. 표 상무는 “양자컴퓨터는 기존 컴퓨터를 대체하는 것이 아닌 하이브리드 형태로 활용된다”며 기존 컴퓨터가 해결할 수 없었던 문제를 해결하는 보완적 관계“라고 말했다. 현재 양자컴퓨터는 항공우주·자동차·금융·전자제조·에너지·헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 표 상무는 특히 양자컴퓨터가 ▲질병 위험에 대한 예측 ▲신약 개발에 따른 설계 ▲단백질에 대한 예측 등 헬스케어 영역에서 활용성이 높다고 강조했다. 실제로 양자컴퓨터에 대한 투자액 증가 대비 헬스케어 분야는 더 가파르게 투자가 이뤄지고 있다는 게 표 상무의 설명이다. 특히 기존에 신약 개발을 위해 10년 이상의 시간과 노력이 소요됐지만, 양자컴퓨터를 활용하면 이를 절반까지 줄일 수 있어 향후 활용 가능성은 무궁무진하다. 표 상무는 ”코로나19(COVID-19)와 같은 신종 질병의 경우 데이터가 제한적이기 때문에 양자 기반을 통해 데이터의 정확도를 높일 수 있다“고 강조했다. 의료기관이나 관련 연구소에서도 양자 컴퓨터는 처방약에 대한 지속성을 예측하거나 세포 치료에 있어 필요한 최적화, 조기 진단, 임상실험 최적화 등에 활용되고 있다. 그는 ”소프트웨어 서비스나 생태계 조합으로 한국의 헬스케어가 새로운 지평을 열 수 있을 것“이라고 기대했다. 한편, IBM은 양자 컴퓨팅 발전을 위해 보잉, JSR, Wells Fargo, EON 등의 기업과 대학, 정부기관 등 250개 이상의 양자컴퓨터를 사용하는 회원사가 참여하는 'IBM 퀀텀 네트워크'를 운영하고 있다. 표 상무는 ”현재 여러 클라이언트 사이트에도 양자 컴퓨터를 설치했고 구체적으로 말할 수는 없지만 최근에 국내에도 한 대 설치됐다“며 ”올해 하반기부터 국내에서 최초로 양자 컴퓨터 서비스가 제공될 예정“이라고 덧붙였다.

2024.10.11 15:42김민아

GIST, "10년간 500억 원 투입 '혁신신약' 개발나서"

광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 26일 'AI 기반 중대분자 연구센터(사업단장 안진희·화학과 교수)' 개소식을 열고 혁신 신약 개발의 글로벌 거점 센터 구축에 나선다고 밝혔다. 이날 행사에는 GIST 임기철 총장을 비롯한 과학기술정보통신부 권현준 기초원천연구정책관, 한국연구재단 이혁모 기초연구본부장, 안태규 자연과학단장, 박노철 공학단장, 광주테크노파크 김영집 원장, 인공지능산업융합사업단 오상진 단장 등이 참석했다. G'AI 기반 중대분자 연구센터'는 과기정통부가 주관하는 '2024년도 글로벌 선도연구센터(IRC) 지원 사업'의 일환으로 지정됐다. AI 기술을 적용한 중대분자 연구를 통해 혁신 신약인 항체-약물 중합체(Antibody-Drug Conjugation, ADC)를 개발하는 것이 목표다. GIST는 향후 10년간 약 500억 원의 예산을 지원받아 연구개발에 나설 계획이다. 지금까지 개발된 의약품은 분자량 500 이하의 저분자 화합물 또는 항체, 단백질 의약품 등 대분자 의약품(또는 바이오 의약품)으로 분류된다. 중대분자는 분자량 2천 전후의 범위에 속한다. 안진희 단장은 “한국이 첨단 바이오 분야의 AI 기반 혁신 신약 기술을 선도할 수 있는 기회가 될 것”이라고 기대감을 드러냈다. 한편 안진희 단장은 GIST 화학과 교수로, 신약 개발을 위한 (주)제이디바이오사이언스를 창업했다. 250억 원을 투자 받았다.

2024.09.26 16:28박희범

GIST, 창업경험 교수진 대거 참여 "신약개발 나선다"

광주과학기술원(GIST)이 창업경험을 가진 교수진 5명을 엮어 신약개발을 추진 중이다. GIST는 '인공지능(AI) 기반 중대분자 연구센터(연구책임자 화학과 안진희 교수)'주도로 신약개발 등에 나선다고 9일 밝혔다. 안진희 교수가 이끄는 'AI 기반 중대분자 연구센터'는 최근 과기정통부의 글로벌 선도연구센터 중 IRC(혁신 분야)에 선정됐다. 연간 50억 원 이내의 연구비를 최대 10년간 지원받는다. 전체적으로 500억 원 규모다. 지금까지 개발된 의약품은 크게 분자량 500 이하의 저분자 화합물 또는 항체, 단백질 의약품 등 대분자 의약품(또는 바이오 의약품)으로 분류되는데 이들의 중간 지대에 위치한 중대분자 영역은 새로운 신약개발 분야로 주목받고 있다. 이처럼 신약개발 분야에서 새로운 개척이 필요한 중대분자 영역에 관한 연구 주제를 제안한 안진희 교수는 중대분자 플랫폼을 구축하고 이를 바탕으로 원천기술을 연구하는 한편, 신약개발을 추진한다는 계획이다. 특히 개방형 혁신(open innovation) 전략을 추구하는 이번 연구에서는 기업이 필요로 하는 기술이나 아이디어를 대학 연구소, 산학연 협력연구를 통해 창출하게 된다. 'AI 기반 중대분자 연구센터'에는 GIST를 비롯해 산업체(㈜리가켐바이오사이언스, ㈜히츠)·연구소(한국화학연구원)·대학병원(서울대학교병원) 등 우수한 산·학·연·병 및 국제연구그룹(Caltech, Harvard Medical School 등)이 참여한다. 또 회사 창업 경험을 가진 GIST 교수진으로 ▲화학과 안진희 교수(㈜제이디바이오사이언스) ▲생명과학부 김용철 교수(㈜펠레메드) ▲의생명공학과 박한수 교수(㈜지놈앤컴퍼니) ▲전기전자컴퓨터공학부 김홍국 교수(㈜오니온에이아이) ▲화학과 김민곤 교수(㈜지엠디바이오텍) 등이 참여했다. 안진희 교수는 “대한민국 '3대 게임 체인저 기술' 중 하나인 첨단바이오 분야의 산업 발전을 위해 중대분자 영역에서의 연구 혁신을 이루어 낼 것”이라며 “국내외 다양한 연구기관과의 장기적 협업이 무엇보다 중요한 과제”라고 밝혔다.

2024.08.09 11:09박희범

"분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요"

꿈은 삶의 이정표이자 동력이다. 꿈은 곧 미래의 삶이다. 꿈은 그래서 소중하다. 꿈은 사람마다 다르고 다른 만큼 다채롭다. 스타트업이 꾸는 꿈도 그럴 것이다. 소중하고 다채롭다. '이균성의 스타트업 스토리'는 누군가의 꿈 이야기다. 꿈꾸는 사람이 자신의 이야기를 들려주고 다른 꿈꾸는 사람을 소개하는 릴레이 형식으로 진행된다. [편집자주] “분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요” 발견과 발명은 반복되는 시행착오 끝에 얻어지는 성과다. 신약 개발도 그러하다. 한 논문에 따르면 보통 신약 하나를 개발하는 데는 10여년이 걸린다. 여기에 드는 비용도 평균 3조원에 육박하는 것으로 알려졌다. 신약 개발 기간이 길고 비용이 많이 드는 까닭은 약효가 있는 새로운 물질(분자구조)을 합성할 때 성공확률이 극히 낮기 때문이다. 무려 9000분의 1이라고 한다. 분자 합성 실험 한 번에 보통 3주 이상이 걸리고 수백만 원의 비용이 든다. 하나의 실험을 하느냐 마느냐는 결국 시간과 비용에 관한 결정이다. 임재창 히츠 공동창업자는 인공지능(AI)을 이용해 이 결정에 도움을 줌으로써 신약 개발의 시행착오를 줄여 효율을 높이려고 한다. ■시행착오는 왜 불가피한가 신약 개발은 인체에서 질병을 일으키는 단백질을 찾아내고 이와 상호 작용을 일으켜 질병을 치료하기 위한 물질(화합물)을 만들어내는 것이다. 이 개발 과정은 보통 4단계로 진행된다. 기초-탐색 연구, 비임상, 임상, 허가-승인 등이다. 이 과정을 거쳐 9000개의 후보 물질 가운데 딱 하나가 신약이 된다. 개발기간으로 따지면 보통 기초-탐색 연구에 5년, 비임상 1.5년, 임상 5년, 허가-승인 2년 등이 소요된다. 기초-탐색 연구는 질병 유발 단백질을 찾아내고 이를 치료할 수 있을 것으로 예측되는 후보 물질을 탐색하는 것을 말하는 데 보통 9000에서 1만개의 물질 목록이 생성된다. 비임상은 안정성 실험을 통해 후보물질을 최적화하는 단계로 목록이 50개로 줄어든다. 임상은 보통 3단계로 진행되며 다시 화합물이 5개로 줄어든다. 이중 최상의 물질이 허가와 승인 과정을 거쳐 신약이 된다. “9000에서 1만개의 후보 물질 가운데 어떤 것이 최상의 약효를 가질지를 알 수 없으니 다 실험을 해야 하잖아요. 그런데 후보 물질이긴 하지만 실패할 확률이 높다면 실험을 안 해도 되는 것이죠. 히츠가 개발한 시스템은 인공지능을 통해 후보 물질을 발굴하고 이와 단백질의 관계를 예측해주는 것이에요.” ■인공지능 신약 개발 플랫폼 '하이퍼랩' 신약 개발을 위한 실험의 시행착오를 조금이라도 줄이기 위해 히츠가 개발한 것이 '하이퍼랩(HYPERLAB)'이다. '인공지능 신약 개발 플랫폼'이다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공되며 직관적 UI가 특징이다. '하이퍼랩'은 주로 신약 개발 초기 기초-탐색 연구 단계에 초점을 맞추고 있다. “생성형 AI는 무언가를 만들어내는 AI잖아요. 우리가 AI를 통해 만들어내려 하는 것은 분자(Molecule)예요. 정확히는 신약 후보 물질이 될 분자죠. 과거의 데이터를 학습해서 신약 물질 후보가 될 분자의 구조를 디자인하고 제안해주죠. 우리는 특히 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델(Scaffold-based molecular generative model)'을 개발하였어요. 스캐폴드는 물성을 특정 짓는 분자의 뼈대라고 할 수 있죠. 이를 고정해놓고 합성을 통해 분자 구조를 점진적으로 바꿔가며 새 분자를 만들죠.” 스캐폴드는 물질의 물성과 깊은 관계가 있고, 스캐폴드를 유지한 채 합성을 통해 분자 구조를 점차적으로 바꿔간다면, 무작위로 분자를 합성하는 것보다, 원하는 물질을 찾아가는데 더 효과적이라는 의미로 이해됐다. 하이퍼랩은 분자 생성 모델과 함께 '물질-단백질 상호 작용 예측 모델'도 갖고 있다. 데이터 학습을 통해 약물 후보 물질과 질병의 원인으로서의 단백질 사이의 상호 작용과 결합 구조를 예측해주는 것이다. 이 예측이 정확하다면 분자 합성 실험을 할지 말지 고민스러울 때 중요한 참고자료가 되는 것이겠다. 하이퍼랩은 또 '분자 탐색 모델'도 있다. 천문학적인 숫자의 분자 가운데에서 후보가 될 수 있는 물질을 빠르게 탐색한다. “하이퍼랩은 신약 개발 초기에 후보 분자 대규모 가상 탐색부터, 물성 예측, 신규성 있는 분자 설계까지 할 수 있습니다. 이 과정을 통해 필요 없을 것으로 보이는 후보 물질은 실험에서 제외시킬 수 있는 것이죠.” ■“효과가 15배나 커진 사례도 나왔죠” L사는 '타깃 A(질병 단백질 가운데 하나)'에 대한 특허성 있는 신규 골격(스캐폴드)을 찾고 있었다. 이 타깃과 관련해서는 이미 1000개 이상의 물질에 광범위하게 특허가 걸려 있었다. 특허를 낼 새 물질을 찾기가 그만큼 어려운 것. 관건은 천문학적인 숫자의 분자를 빠르게 탐색하고 '타깃 A'에 맞게 선별하는 것. 이를 위해 L사가 손잡은 게 히츠의 하이퍼랩이다. “히츠의 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'의 성능을 검증하기 위해 우선 타깃 A와 기존에 보고된 활성분자의 예측값을 돌려보고 이를 실험값과 비교했어요. 타깃 A에 대한 실험 결과를 우리 모델 학습에 전혀 사용하지 않았지만 R값이 0.6으로 나타났지요. 이는 예측값의 정확도가 높다는 것을 뜻하지요. 그런 뒤 우리 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델'을 통해 타깃 A에 대해 활성을 보일 확률이 높은 후보물질을 디자인했어요. 그런 다음 다시 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'을 통해 우선 실험할 상위 분자를 선별했죠. AI의 이 작업이 끝나고 나서 L사 의약화학자가 후보 분자를 재선별하고, L사의 의약합성팀에서 검토한 뒤 유도체를 생성해 분자를 합성하는 후속 실험에 들어갔죠. L사는 이 과정을 통해 6개월간 활성물질 15종을 확인할 수 있었습니다. 히츠를 만나기 전에는 1년 동안 단 2종의 활성 물질을 확인할 수 있었을 뿐이라고 해요. 하이퍼랩을 이용하니 효율을 15배 가량 높였다고 볼 수 있는 것이지요.” ■“논문 기술이 아니라 산업에 적용될 기술” 히츠가 갖고 있는 AI 신약 개발 플랫폼은 임재창 공동창업자의 박사 학위 논문 주제이기도 하다. 논문을 쓰던 중 문득 생각했단다. '논문상에서만 작동하는 기술이 아니라, 실제 현실에서 가치를 창출하는 기술을 만들고 싶다.' 창업에는 고민도 컸다. 창업은커녕 회사 생활도 안 해본 터라 '내가 과연 회사를 운영할 수 있을까'를 생각해보지 않을 수 없었다. 그 때 힘이 된 게 지도교수였다. KAIST 화학과 김우연 교수. 김 교수가 공동창업을 제안했고 히츠 팀이 출발하게 됐다. 2020년 5월이었고, 임재창 공동창업자는 당시 스물여섯이었다. 그 이후 누적으로 100억 원을 투자받았고, 팀원은 31명으로 불어났다. 고객도 늘어났다. 300여개의 제약회사, 신약개발연구소, 대학 등이 하이퍼랩을 쓰고 있다. 지난해 10월 처음 유료화를 시행해 매출도 발생하고 있다. “앞으로는 인간이 상상하지 못했던 분자 구조를 AI를 포함한 디지털 기술이 생성할 것입니다. 코로나19 팬데믹처럼 감염병이 발생할 때 가능하면 빨리 치료제가 나오면 좋겠지요. 신약 개발의 디지털 전환이 필요한 이유일 것입니다. 그 과정에서 히츠가 영향력 있는 역할을 하는 팀이 될 수 있도록 노력할 것입니다.” 덧붙이는 말씀: 임재창 히츠 공동창업자가 다음 인터뷰 대상으로 추천한 사람은 콘테크 스타트업 메이사의 김영훈 대표입니다.

2024.07.04 10:03이균성

노르마, 양자컴 생성형 AI알고리즘 활용 결과 26일 공개

양자 보안과 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(대표 정현철, www.norma.co.kr)는 오는 25일부터 27일까지 킨텍스에서 열리는 '퀀텀코리아 2024'에 참가한다고 19일 밝혔다. 노르마는 이번 행사에서 국내 최초이자 유일한 양자 프로그램 개발‧실행 지원 환경인 'Q 플랫폼(Q Platform)' 활용 결과를 집중 소개할 계획이다. 'Q 플랫폼'은 양자 컴퓨팅 알고리즘 개발과 시뮬레이션을 지원하는 플랫폼이다. 실제 사용자가 양자 하드웨어에 접근하지 않고도 다양한 알고리즘을 설계하고 시험할 수 있는 효율적인 환경을 제공한다. 노르마 전시 부스에서 Q 플랫폼을 직접 시연하며 핵심 기능이자 양자 컴퓨터 상용화를 위한 필수 기능인 컴퓨트 리소스, 작업 관리, 시뮬레이션 결과 등을 상세히 소개한다. 둘째날인 26일 전시 기업 포럼에서는 정현철 대표가 발표자로 나서 'Q 플랫폼 활용으로 본 양자 알고리즘'을 주제로 제품 소개와 진행 프로젝트, 글로벌 비즈니스 등을 공유한다. 정현철 대표는 "노르마가 자체 개발한 양자 컴퓨터 생성형 AI 알고리즘으로 신약 개발, 금융 등의 분야에서 양자 이득을 확인한 프로젝트 결과를 공개할 예정"이라고 말했다. 한편 노르마는 퀀텀코리아 행사 기간 글로벌 리딩 양자 기업과 교류하며 협력 방안을 적극 모색할 계획이다.

2024.06.19 16:37박희범

정명애 을지대 교수 "AI·빅데이터 교육 및 창업·보육 지원 확대"

“협회 역할을 AI 교육과 빅데이터 분석 및 활용 교육 등으로 확대할 것입니다. 또한 스타트-업과 투자자를 연계하는 창업·보육 지원에도 일정 부분 협회 역할을 만들어 갈 계획입니다.” 17일 취임한 정명애 대한의료데이터협회(KMDA) 제3대 회장은 “빅데이터와 AI를 바탕으로 하는 의료 데이터의 새로운 서비스나 비즈니즈와 관련한 사업을 눈여겨보고 있다”며 이 같이 말했다.정명애 신임 회장은 현재 을지대학교(총장 홍성희) 빅데이터의료융합학과 교수로 재직 중이다. 임기는 오는 2026년 4월 16일까지 2년이다. 정 신임 회장은 “협회가 창립한 지 3년이 됐다”며 “협회가 안착기에 접어든 만큼 이제부터는 실질적인 일(사업)을 만들어 갈 것”이라고 말했다. 정 신임 회장은 교육과 창업·보육 지원 외에도 오픈 이노베이션 소모임을 만드는 등 의료 데이터 생태계 구축에 공을 들일 계획이다.“정부가 최근 통합바이오빅데이터 인프라 구축 사업에 착수하는 등 바이오헬스 혁신과 국민건강 증진을 도모하고 나섰습니다. 협회도 이에 발맞춰 양질의 의료(바이오) 데이터가 안전하게 보호되고 유통·활용되도록 최선을 다할 것입니다.” 사람 뿐만아니라 반려동물 의료데이터에도 관심 정 신임 회장은 “사람뿐만 아니라 반려동물 데이터 관련 사업에도 관심이 있다”며 “멀기만 한 이야기로 들릴지 모르나 데이터가 돈이 되는 서비스와 비즈니스 발굴 및 육성에 적극 나설 계획”이라고 사업 확대 방안에 대한 입장을 밝혔다. 첫 행보로 정 신임회장은 17일 개막한 '제3회 K-PetBiz Start-up IR'에 참석해 대한의료데이터협회와의 협력을 강조했다. 이 행사는 반려동물을 주제로 제조, 유농, 서비스, 플랫폼, 공유경제, 커뮤니티, 커머스, AI 등을 진행하는 스타트업 12개 업체의 IR피칭 행사다. 대한의료데이터협회 반려동물분과를 비롯한 강남상공회, 카이스트원클럽(KOC)이 공동 주관한다. 대한의료데이터협회는 의료데이터와 혁신적인 IT 등 과학기술을 어떻게 융합할 것인가를 고민 중이다.이를 통해 보건 의료 및 관련 산업의 혁신과 산업 생태계를 조성하고 인류 건강과 의료서비스의 질적 향상에 기여한다는 것이 협회 설립 목표다. “의료데이터를 분석하면 진단의 정확성을 향상할 수 있습니다. 치료 계획을 최적화하고, 의료비용도 효과적인 관리가 가능해집니다. 이는 궁극적으로 건강보험 수가를 낮추는 효과가 있습니다. 환자에게는 건강을 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 줄 것입니다. 정 신임 회장은 의료데이터의 중요성을 강조하며 전통적인 방식과 AI 방식에 의한 신약개발 기간을 예로 들었다. AI 활용하면 신약개발 기간 절반으로 줄어 ”보건산업진흥원에 따르면 기존의 신약 개발 기간은 타깃 발굴 2~3년, 발굴 및 스크리닝 0.5~1년, 물질 최적화 1~3년, 독성시험 1~3년, 임상1~3상 5~6년, 허가1~2년 등 최소 10.5년에서 최대 18년이 걸립니다. 하지만 AI를 활용할 경우 6~9년이면 신약을 볼 수 있지요.“ 의료데이터는 AI를 활용하는 기반이다. 의료데이터를 먼저 쌓은 뒤 이를 가공하고 정제하는 과정 없이는 치료든 신약개발이든 AI 모델링이 어렵다. 하긴 최근엔 유사 데이터를 AI로 모두 만들어내는 사례도 나오고 있다. 정 신임 회장은 협회가 추구하는 의료데이터의 개인화 서비스에 대해서도 자세히 설명했다.기존의 진단 및 치료 중심 의료에서 개인의 유전체 정보를 기반으로 하는 4P(예측, 예방, 참여, 개벌환자 특화) 의료로 의학의 패러다임이 변화하고 있기 때문에, 의료 서비스도 이 추세에 맞춰 혁신이 이루어져야 한다는 것이다. 이 혁신 방법으로 정 신임 회장은 ▲개인화된 진단과 치료 ▲건강한 라이프스타일 촉진(맞춤형 운동 및 식사 계획 등) ▲의료비 절감(질병 조기발견 및 예방) ▲의료 연구와 혁신 촉진(의료데이터 활용 새 치료법 등 개발) ▲기록 기반 의료 서비스 최적화 등을 꼽았다. 정 신임 회장은 의료 데이터셋과 AI의 향후 나아가야할 방향에 대해서도 목소리를 높였다. AI성능 향상 위해선 대량 의료 데이터셋 구축 필수 ”의료 데이터셋의 규모와 다양성은 AI알고리즘 성능을 향상시키는 핵심입니다. 앞으로 더 많은 환자 의료 기록과 생물학적 데이터, 의료 이미지 등을 포함하는 더 큰 규모의 데이터셋이 수집되고 구축되어야 할 것입니다.“ AI가 개인의 의료 데이터를 분석, 정밀 의료와 개인 맞춤형 치료를 제공하는 시대가 조만간 일반화할 것으로도 내다봤다. 또 의료 영상의 자동 분석과 해석 분야에서도 AI기술 수준이 상당부분 올라와 있어 영상을 통한 질병 및 이상 탐지도 현재보다 훨씬 원활해질 것으로 전망했다. ”AI는 의료 연구와 혁신을 가속화하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 의료데이터를 기반으로 한 AI 모델은 새로운 치료법 개발과 질병의 이해, 바이오마커 발견 등에 크게 기여할 것입니다.“ 정 신임 회장은 ”빅데이터와 AI가 의료 서비스의 효율성을 향상시키고, 의료비 절감에 큰 도움을 줄 것“이라며 ”특히, AI를 활용한 의료 진단 보조 시스템은 의료 서비스의 질 개선은 물론 진료 시간도 크게 단축시킬 것“이라고 재차 강조했다. “데이터의 생산이나 유통, 활용 측면에서 아직도 규제가 사업화 걸림돌로 작용하고 있다는 지적이 많습니다. 개인정보보호(규제)와 데이터 안정성 간에 조화가 필요합니다. 현재 의료기관은 데이터 보유 기관으로서 의무와 책임만 규정하고 강조하는 문제를 해결해야 합니다. 의료데이터의 생성 및 보유 기관에 대한 정의와 권리, 권한 등에 대한 명확한 정리가 선행돼야겠지요." 정 신임 회장은 이외에도 익명화 암호화된 데이터에 대한 유통 활용이 좀더 자유로워야 한다고 덧붙였다. [주요 이력] △독일 TU-크라우스탈 화학과 고분자 물리화학 박사 △현재 을지대학교 빅데이터의료융합학과 교수 △전 독일 TU-크라우스탈 박사후연구원 △전 독일 막스-프랑크 연구소 고분자연구원 △전 한국전자통신연구원 책임연구원 △전 국가가학기술자문회의 단장 △전 국가과학기술연구회 R&D정책자문 전문위원

2024.04.17 14:00박희범

KAIST, "생성형 AI로 신약 개발"

새로운 신약을 생성형 AI로 개발하는 시대에 본격 진입했다. KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터의 분자 구조와 생화학적 특성을 동시에 탐색하고 예측할 수 있는 생성형 AI 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 이 기술에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 적용했다. 연구팀은 "화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존 AI 기술을 뛰어넘는 성능을 나타냈다"고 말했다. 심층 신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구가 제시되기도 했다. 그러나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발 문턱을 넘지 못했다. 연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입했다. 이를 기반으로 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다. 연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성울 동시에 이해해야 풀수 있는 과제를 해결했다. 연구팀은 "이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다"고 덧붙였다. KAIST 예종철 교수는 "이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것"으로 기대했다. 예 교수는 또 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말햇다. 예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'(3월 14일 자) 온라인판에 게재됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.

2024.03.25 09:41박희범

박영민 국가신약개발사업단장 취임…"제약바이오 기술 개발 지향”

박영민 제2대 국가신약개발사업단장(세종대학교 스마트생명산업융합학과 교수)가 4일 취임식을 갖고 본격적인 업무를 시작했다. 임기는 오는 2027년 2월 28일까지 3년으로, 2년 연장이 가능하다. 박영민 신임 단장은 과학기술정보통신부 기초의과학 선도연구센터(MRC) 센터장, 건국대 의생명과학연구원장, 한국연구재단 기초연구본부 의약학 단장 등을 역임했다. 박 단장은 취임사에서 “정부의 12대 국가전략기술 정책에 발맞춰 인공지능(AI) 기반 혁신 신약 개발 과제와 디지털 융합을 통한 바이오 기술 개발을 지향하겠다”라며 “신규 모달리티 약물 개발 지원을 비롯해 병목구간 해소와 글로벌 진출을 위한 지원프로그램을 확대하겠다”고 밝혔다. 이어 “공정한 기회와 이에 상응하는 결과를 이끌어 내 R&D 현장에 실질적인 도움이 되겠다”며 “급변하는 보건 의료분야에 선도적으로 대응할 수 있도록 대내·외 협력체계 및 소통을 강화해 조직과 구성원 모두가 함께 성장할 수 있도록 힘을 쏟겠다”고 각오를 전했다.

2024.03.05 13:33김양균

홍성한 신약개발연구조합 이사장 "새해 투자 확대 이끌어낼 것”

홍성한 한국신약개발연구조합 이사장이 2024년 새해를 맞아 신약 개발을 위한 투자 확대 물꼬를 트겠다고 밝혔다. 홍 이사장은 신년사를 통해 “한국신약개발연구조합은 정부와 업계와의 소통창구 역할을 잘 수행해 글로벌 신약개발의 크고 작은 성과들이 투자 확대로 이어질 수 있도록 연구개발환경의 외연을 넓혀나가겠다”고 약속했다. 특히 홍 이사장은 수요에 근거한 바이오헬스 분야, 신약개발 관련 지원 사업을 확장 의지를 밝혔다. 이를 위해 ▲수요기반 오픈이노베이션 지원 환경 조성 ▲바이오헬스인재개발센터 운영 ▲수요기반 국가 R&D지원 정책 기획 및 연계사업 인큐베이션 발굴 등을 추진한다는 계획이다. 홍 이사장은 “관계 부처와 국회 활동을 통해 기업의 사업화 수요기반 지원을 강력하게 요청하겠다”고 약속했다. 홍 이사장은 “연구개발의 양적 성장에 비해서 실질적인 성과가 부족하다는 지적이 많다”며 “창의적 아이디어로 도전하고 실패를 용인하면서도 더 효과적으로 연구할 수 있는 환경이 필요하다”고 조언했다. 그러면서 “비효율이라는 군살을 덜어내고 성과를 창출해서 국가에 이바지하는 연구를 할 수 있어야 한다”며 “새해에도 한국제약바이오헬스케어연합회를 중심으로 건강한 R&D 생태계가 만들어질 수 있도록 의견을 개진하겠다”고 강조했다.

2024.01.01 03:00김양균

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