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히츠, KAIST AI-혁신신약연구단과 AI 과학자 파트너 프로그램 가동

히츠(HITS)는 KAIST AI-혁신신약연구단(AI-CRED)과 '하이퍼랩 AI 과학자 파트너 프로그램' 운영을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 9일 밝혔다. AI-CRED(AI Co-Research & Education for Innovative Drug)는 AI 기술과 신약개발 전 주기를 하나로 통합하는 KAIST 중심의 국가전략형 융합연구단이다. AI 기반 단백질 설계, 오믹스 분석, 후보물질 구조 설계, 약물 전달 시스템(DDS) 개발, 전임상 연구 및 효능 평가 등 신약개발 전반을 아우르는 연구를 수행하고 있다. 이번 협약에 따라 AI-CRED 소속 박사과정 및 박사후 연구원(Post-Doc) 가운데 선발된 최대 50명은 '연구 파트너' 자격으로 이달부터 내년 3월까지 5개월간 히츠의 에이전틱 AI 기반 연구 플랫폼인 '하이퍼랩'(HyperLab)을 각자의 실제 연구 과제에 직접 활용한다. 히츠는 참여 연구자 전원에게 1인당 10만 크레딧을 지원하며, 이를 통해 바이오 파운데이션 모델 'K-폴드'(K-Fold) 기반 구조 예측 등 고도화된 연구용 AI 기능을 이용할 수 있도록 뒷받침한다. 특히 이번 협력은 단순한 기능 체험을 넘어선 '연구 파트너십 프로그램'이라는 점에서 의미가 크다. 참여 연구자들은 정해진 테스트 과제가 아닌 자신의 실제 연구에 플랫폼을 적용하며 AI의 가능성과 한계를 직접 검증하게 된다. 히츠는 설문과 인터뷰를 통해 기존 연구 방식 대비 효율성, 결과의 정확성 및 신뢰도, 실무 현장의 개선 요구사항 등을 수집해 하이퍼랩의 기능 고도화에 적극 반영할 계획이다. 또 연구자가 입력·업로드한 연구 데이터와 플랫폼을 통해 생성된 결과물은 하이퍼랩의 AI 모델 학습에 사용하지 않는다는 연구 데이터 보호 원칙도 명확히 했다. 히츠는 데이터 보호 및 비밀유지 정책을 통해 KAIST와 참여 연구자의 연구자료 및 지식재산권을 보호하고, 연구자들이 안심하고 플랫폼을 활용할 수 있는 연구 환경을 제공할 계획이다. 히츠는 최근 하이퍼랩에 대규모 언어모델(LLM)을 도입하며 연구자와 함께 연구를 설계하고 수행하는 'AI 동료 과학자'(AI Co-Scientist)로 서비스를 발전시키고 있다. 이번 프로그램을 통해 신약개발 연구 현장에서 축적한 사용 경험과 피드백을 11월26일 공식 출시하는 국산 'AI 과학'(AI Scientist) 제품의 고도화에 출시 전후로 지속 반영해 나갈 계획이다. 이희승 AI-CRED 연구단장은 “연구자들이 실제로 사용하면서 느낀 불편한 점과 개선점을 솔직하게 전달하고, 그 피드백이 히츠는 물론 한국의 과학 AI Scientist 기술 발전에 도움이 되기를 바란다”며 “이번 협약이 양 기관의 협력과 공동연구를 확대하는 출발점이 되기를 기대한다”고 전했다. 김우연 히츠 대표는 “이번 협약을 통해 세계적인 연구 역량을 갖춘 KAIST 신약개발 연구자들이 히츠의 AI Co-Scientist를 각자의 연구 과제와 워크플로우에 활용하게 된다. 히츠는 이들 핵심 사용자층이 자발적으로 제공하는 실제 사용 경험과 피드백을 바탕으로 파운데이션 모델의 바이오 특화 방향을 지속 고도화할 계획”이라며 “히츠의 AI 기술과 엔지니어링 역량으로 바이오 연구 AI의 글로벌 표준을 만들어가고, 히츠의 AI Scientist 솔루션을 글로벌 빅테크와 차별화된 바이오의약 연구개발의 든든한 동반자로 발전시키겠다”고 말했다.

2026.11.09 15:48조민규 기자

20년 넘게 국가성장동력이라던 '제약바이오' 현실은

“반도체 뒤를 이을 산업은 바이오임은 확실하다. 하지만 현재 글로벌 수준에는 미흡하다” 반도체 성장 신화를 이을 산업으로 주목받는 제약바이오산업을 차세대 국가성장동력으로 발전시키기 위한 혁신을 모색하는 자리가 마련됐다. 국민경제자문회의, 국가과학기술자문회의, 국가바이오혁신위원회는 5일 오후 서울 코리아나호텔 그랜드볼룸에서 '대한민국 넥스트 엔진 : 바이오 대혁신, 국가미래성장을 잇다'를 주제로 공동포럼을 개최했다. 주제발표에 나선 묵현상 뉴패스바이오 대표는 바이오제약산업을 우리나라의 차세대 성장동력으로 육성하기 위한 투자 확대와 지원체계 개선 방안을 제시했다. 정부가 임상 등 기술이 제품화로 갈 수 있도록 지원을 확대하겠다고 밝혔지만, 정부 R&D 전체 규모의 확대에도 바이오분야는 상대적으로 비중이 작아지고 있어 제약바이오 R&D 투자 방식의 획기적 변화가 필요하다는 것이다. 묵 대표는 “2027년도 예산안을 보면 전년 대비 보건복지부의 보건의료연구개발은 -456억원, 보건산업진흥원 -906억원, 바이오헬스기술 개발은 -183억원 등 정작 임상·사업화에 대한 부처 예산이 오히려 줄었다”라며 “임상 2·3상 자금 공백은 그대로”라고 지적했다. 이어 “할 수 있는 기업에 투자를 하는 체계로 변해야 한다” “정부의 R&D 지원은 투자방식으로 하되 선정평가를 철저히 해 집중적 지원이 필요하고, 투자 대상을 선정할 때 공정성에 과도한 가중치(나눠먹기)와 경험 없는 대학교수들은 평가에서 배제하고 글로벌 전문가를 초빙해 평가위원으로 위촉하는 것도 필요하다”라고 밝혔다. 세부적으로 독성시험이나 임상1상 프로젝트에는 현재와 같이 R&D 지원으로 진행하되, 불성실 실패 시 정부 투자금을 전액 회수하거나 5년간 정부과제 응모를 금지하는 등의 제제가 필요하다고 밝혔다. 또 임상 2상, 3상 프로젝트의 경우 국내 5개 빅파마와 중소, 바이오벤처 등 공동프로젝트에 중점 투자하고 투자방식은 프로젝트 파이낸싱 방식을 제안했다. 운용주체 선정의 변화도 필요하다고 밝혔는데 VC의 경우 투자수익률을 핵심가치로 두기 때문에 정책 목표가 중요하지 않고, 정부가 직접 운용할 때는 VC 보다 보수적으로 운용할 가능성이 높다고 지적했다. 이에 미국 패밀리오피스 운용방식을 벤치마킹해 설계하는 방안을 제시하고, 바이오혁신위원회 산하 비공개 투자심의위원회 설립도 제안했다. 묵 대표는 “고수익, 일자리 등에서 볼 때 미래 핵심산업이 바이오제약임은 명확하지만, 기술수출로만 가치를 입증하려 해 글로벌 가치사슬에서 핵심을 놓치고 있다”라며 “온정주의를 버리고 냉정하게 가야한다”라고 말했다.

2026.11.06 08:30조민규 기자

실패한 데이터까지 학습한 AI가 제약바이오 경쟁력

“쓸 수 없고 분절된 데이터 의미 없다” 국민경제자문회의, 국가과학기술자문회의, 국가바이오혁신위원회는 5일 오후 서울 코리아나호텔 그랜드볼룸에서 '대한민국 넥스트 엔진 : 바이오 대혁신, 국가미래성장을 잇다'를 주제로 공동포럼을 열고 제약바이오산업이 차세대 국가성장동력으로 발전하기 위한 방안을 모색했다. 이현숙 서울대학교 교수는 'AI 데이터 기반 바이오 혁신전략'을 주제로 한 발표에서 “AI-Bio라는 새로운 무기는 데이터 없이 장착할 수 없다. 한국에는 사업은 있지만 패키지가 부족하다. GPU, AI 모델만큼, AI가 학습할 바이오 데이터에도 묶음 투자가 필요하다”라며 제약바이오 데이터 활용을 위한 지원을 강조했다. 이 교수는 “AI가 바로 학습하고 판단하는 데 활용할 수 있는 고품질 바이오, 의료데이터가 필요하지만 한국의 바이오 데이터 인프라는 부처별, 기관별 따로 자라왔다. 즉 데이터는 있지만 AI가 쓸 수 있는 형태는 아니다. 데이터는 계속 나오는데 이러한 데이터를 쓸 수 있도록 표준화하기 위해 많은 비용이 필요하다”라고 지적했다. 이어 “건강보험 데이터가 있다고 말할 것이 아니라 활용이 가능해야 한다. 모두가 쓸 수 없는 데이터는 글로벌 협력도 힘들고, 우리 데이터만으로 바이오 강국으로 가기는 힘들다”라며 “협력하기 위해서는 데이터 양 보다는 활용 가능한지, 기관 간 통합이 가능한지가 중요하다. 지금부터는 선진 모델로, 한번에 돌아가는 공진화의 엔진으로 가야 한다”라고 밝혔다. 특히 “데이터를 공개해 더 많이 쓸 수 있는 허브에 우리도 들어가야 한다. 우리는 시작도 안 했는데 바이오 경쟁국은 데이터를 열 곳과 닫을 곳을 구분하기 시작했다”라며 “공공바이오 R&D 투자나 신약 기술수출 규모에서는 (글로벌과) 체급이 다르다. 빨리 들어가기 위해서는 선진국과 교환할 수 있는 양질의 데이터를 만들어야 한다”라고 강조했다. #. 바이오 데이터는 실험에서 나온 국가 자산…실패까지 학습해야 경쟁력 이 교수는 실패한 데이터의 활용도 중요하다고 강조했다. 그는 “임상에 진입한 후보물질의 실패율은 90%이다. 가장 많은 정보가 실패에 있는 것”이라며 “성공한 것만 학습한 AI는 경쟁력이 없다. 남이 갖지 못한 실패까지 학습한 모델의 경쟁력이 더 커지기 때문에 이를 활용하는 것이 숙제”라고 말했다. 이에 실패한 데이터 확보를 위한 유인책으로 ▲기업 실패 데이터 유인책 마련 ▲국가 R&D의 실패, 음성 결과도 데이터관리계획(DMP)에 등록 의무화 ▲실패 데이터 기여를 연구 성과로 인정하고 평가지표에 반영 ▲기업 실패 데이터 유인책 마련(민관 합작) 등을 제안했다. 그는 “바이오 데이터는 사오는 것이 아니라 실험으로 길러내는 국가 자산이다. 때문에 정부는 데이터의 양보다 질문의 발굴, 인재 양성과 귀한 데이터 누적에 투자해야 한다”라며 “필요한 것은 부처별 릴레이가 아니라 데이터-예산-성과가 함께 흐르는 하나의 루프이다. 보호는 그대로, 절차는 한번에, 안전한 분석환경 안에서는 빠르게 쓰게 하는 것이 경쟁력”이라고 말했다. 반면 경쟁력 있는 제약바이오 데이터 구축을 위해 ▲예산(데이터는 R&D 비용인가) ▲법제도(규제가 활용을 막는가) ▲거버넌스(누가 책임지는가) ▲안보(무엇을 지킬 것인가) 등 4가지를 허들로 지목했다. 이 교수는 “반도체 다음이 바이오라고 한다. 내가 21년째 제약바이오를 차세대 국가성장동력이라는 이야기를 듣고 있지만 투자와 지속적인 성장동력이 마련되고 있는지는 의문”이라며 “국내에서는 연결하고 밖으로는 신뢰하는 글로벌 스탠다드에 맞는 바이오 데이터 외교가 필요하다“라고 강조했다. 이와 함께 글로벌 바이오 강국을 위해 ▲AI R&D와 피지컬 AI 투자와 연동된 바이오 R&D 투자확대로 지속적인 미래 성장동력 확보 ▲신약과 AI의료 미션별 데이터 로드맵을 기획 단계부터 설계 ▲국가연구데이터법 시행 전에 AI-Ready 기준 수립 필요 ▲성공-실패 데이터 생산과 디스커버리의 낙수효과 체계 ▲연구와 GPU 투자를 묶어서 투자 ▲AI-Bio 연구소 허브화(전국을 묶고 기업을 연결) ▲데이터 안보와 글로벌 협력(안에서는 빠르게 쓰고 밖으로는 우방국과 상호 인정) ▲부처간 분절 없는 R&D 등을 제언했다.

2026.11.06 07:30조민규 기자

각국 규제기관과 AI 의약품 규제의 미래 논의

식품의약품안전처는 세계 주요 의약품 규제기관이 참여하는 기관장급 국제협의체인 '의약품 규제기관 국제연합 정상회의 및 총회'를 3일부터 6일까지 콘래드 서울에서 개최한다. 의약품 규제기관 국제연합(ICMRA)은 미국·유럽연합·일본 등 40개 회원국(43개 규제기관) 및 WHO가 참여하는 의약품 규제기관 협의체이다. 이번 서울 정상회의는 우리나라가 2013년 ICMRA 설립회원으로 참여한 이래 국내에서 처음 열리는 행사로, 특히 지난 9월 식약처가 ICMRA 집행위원회(2026~2029년 임기) 회원국으로 선출된 직후 개최된다는 점에서 의미가 크다. 이번 행사에는 주요국 기관장인 유럽의약품청(EMA)의 이머 쿡(Emer Cooke), 일본 의약품의료기기종합기구(PMDA)의 야스히로 후지와라(Yasuhiro Fujiwara)를 비롯해 총 30개국의 의약품 규제기관 대표가 참석한다. 지난 3일 집행위원회를 시작으로 4일 정상회의, 5일 정기 총회가 차례로 열리며, 행사 기간 중 주요국 규제기관과의 양자회의도 함께 진행될 예정이다. 특히 4일 개최되는 정상회의에서는 각국 규제기관장이 참석하여 미래 의약품 규제의 주요 현안을 주제로 의견을 나누고 협력 방안을 모색한다. 주요 논의 내용은 ▲의약품 규제 분야 인공지능(AI)의 글로벌 동향 및 실질적 이행 전략(세션1) ▲새로운 접근법(NAMs)의 활성화 및 차세대 규제 프레임워크 구축(세션2) ▲환자 중심 의약품 개발 및 규제 프레임워크 강화(세션3) 등이다. NAMs(New Approach Methodologies)는 AI, 오가노이드 등 새로운 기술을 활용해 동물실험을 대체·감소시키고, 인체반응을 보다 정확하게 예측·평가하는 새로운 접근법이다. 식약처는 싱가포르 보건과학청(HSA)이 공동 좌장을 맡는 세션1은 '국제 인공지능 의료제품 규제 심포지엄(AIRIS, AI 기반 의료제품의 안전한 규제 적용 방안을 논의하는 글로벌 플랫폼) 2026'을 겸해 열리며 글로벌 논의 성과를 바탕으로 진행된다. 또 행사기간 유럽 의약품청, 호주 연방의료제품청(TGA) 등 주요국 규제기관장과 양자회의를 갖고, 상호 규제 신뢰를 바탕으로 공동 심사 및 의약품 규제정보 교류 등 실질적인 규제 협력 과제를 논의할 계획이다. 오유경 식품의약품안전처장은 “이번 서울 정상회의는 우리나라가 집행위원회 회원국이자 개최국으로서 글로벌 의약품 규제 현안을 주도하는 뜻깊은 자리”라며 “세계 주요 규제기관 수장들이 모인 이번 기회를 국익 중심의 전략적 규제외교의 장으로 삼아, 국내 제약·바이오 기업의 글로벌 시장 진출을 뒷받침하는 실질적인 협력 기반을 다지겠다”고 밝혔다.

2026.11.04 15:59조민규 기자

보건산업진흥원, 호주와 AI 신약개발·자율실험실 공동협력 모델 모색

한국보건산업진흥원(이하 진흥원)은 호주 오스바이오텍(AusBiotech)이 주최하는 오스바이오텍 2026의 '오스트레일리아스 비기스트 위크 인 바이오테크'(Australia's Biggest Week in Biotech)에 참여했다. 이번 행사에서 진흥원은 호주 브리즈번 소재 퀸즐랜드대학교(이하 UQ)와 인공지능(AI) 및 로보스틱 기반 제조 혁신 전문 비영리 혁신 센터인 암허브(이하 'ARM Hub') 등 호주 주요 연구기관 및 산업계 관계자들과 함께 인공지능 기반 신약개발, 자율실험실(이하 SDL), 바이오의약품 제조 및 전문인력 양성 분야의 협력 가능성을 논의했다. 협력 논의에는 연세대학교 K-NIBRT 사업단, 한국제약바이오협회, 한국바이오의약품협회 관계자 등이 참여했으며, 호주 측에서는 UQ와 ARM Hub의 주요 연구기관과 첨단 연구시설의 기술 역량을 공유하고, 한·호주 간 공동연구 및 전문인력 양성 분야의 협력 가능성을 살펴봤다. 양측은 한국의 AI 신약개발 기술과 바이오제조·전문인력 양성 역량을, 호주의 AI·로보틱스·첨단 연구 인프라와 연계해 실질적인 공동연구 및 산업협력 과제를 발굴하는 방안을 논의했다. 진흥원은 국내 AI 신약개발 및 바이오제조 분야의 정책·사업 지원 현황을 소개하고, AI와 자동화 기술을 활용한 연구개발 및 전문인력 양성 협력 방향을 제시했다. 한국제약바이오협회는 제약기업의 AI 기술 도입과 산업계 공동연구 지원 현황을, 연세대학교 K-NIBRT 사업단은 AI 기반 단백질 설계, 바이오공정 자동화 및 디지털 트윈 활용을, 한국바이오의약품협회는 AI 기반 제조·품질 기반 전문인력 양성 프로그램을 소개했다. 호주 측은 AI·로보틱스·자동화 기술과 첨단 연구·제조 인프라를 활용한 산업협력 모델을 소개했다. UQ는 신약 후보물질 발굴부터 전임상 연구, 임상시험용 의약품 제조 및 초기 임상시험까지 연계할 수 있는 연구·사업화 인프라를 소개, ARM Hub는 산업용 AI, 로보틱스 및 제조 자동화 분야에서 정부·산업계·대학·연구기관 간 협력을 연결하는 역할을 설명하고, 한국의 AI 신약개발 및 바이오제조 기술과 호주 연구기관·기업의 역량을 연계하는 협력 방안을 제시했다. 양측은 AI 기반 신약개발과 첨단 실험·평가 인프라의 연계가 향후 협력을 구체화할 수 있는 분야라는 데 주목했다. AI가 실험 데이터를 분석하고 후속 실험을 설계하는 SDL 기술과 오가노이드 기반 약물 평가 기술을 연계할 경우, 신약 후보물질의 설계부터 실험적 검증까지 이어지는 연구 체계를 구축하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또 바이오의약품 제조 및 초기 임상시험 연계, AI 기반 바이오공정 자동화, 연구인력 교류 및 공동 교육·연수 등도 향후 협력 가능 분야로 검토했다. 진흥원은 이번 협력 논의에서 도출된 주요 의제를 바탕으로 데이터 기반 공동연구, 전문인력 양성 및 산업계 연계 협력 가능성을 구체화하는 방안을 검토할 계획이다. 특히 공유 가능한 바이오공정 데이터의 활용범위와 공동연구 수요를 검토하고, AI·디지털 트윈·SDL을 연계하는 시범 프로젝트 발굴 가능성을 살펴볼 예정이다. 또 양국 연구기관과 기업 간 협력 수요를 연계하고, 공동 교육·연수 및 공동투자 방식 등 실질적인 협력 추진을 위한 후속 논의 가능성을 검토할 계획이다. 김용우 진흥원 제약바이오산업단 단장은 “AI 신약개발의 경쟁력을 높이기 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐 아니라 이를 실제 실험과 검증, 임상 및 산업화로 연결하는 연구환경이 중요하다”며 “이번 방문을 계기로 한국의 AI 신약개발 역량과 호주의 첨단 연구 인프라를 연계할 수 있는 실질적인 협력 과제를 발굴하고, 연구성과의 산업적 활용 가능성을 높여 나가겠다”고 밝혔다.

2026.11.03 14:43조민규 기자

글로벌 혁신 신약기업 만든다…제일약품, 중앙연구소 전면 개편

제일약품이 중앙연구소의 조직체계를 전면 개편하고 외부 전문가를 영입하며 글로벌 혁신신약 개발을 위한 연구개발 경쟁력 강화에 나섰다. 제일약품은 지난 1일 중앙연구소 조직개편과 함께 지난 6월 영입한 박준석 전무를 중앙연구소장에 선임하고, 혁신신약센터장 성기사 상무와 혁신신약팀장 김혜정 이사를 새로 영입했다. 조직개편을 통해 연구 분야 간 협업을 강화하고, 신약개발의 효율성을 높인다는 방침이다. 이번 조직개편은 연구인력을 재배치하고, 전문성과 효율성을 높이는 방향으로 연구체계를 재정비했다. 또 기존 신약연구실, 약리독성연구실, 합성연구실 등 3실 체제를 혁신신약센터와 합성연구센터 등 2개 센터 체제로 개편했다. 특히 기존 기능별로 운영하던 연구조직을 과제 중심으로 전환하고, 제일약품의 강점인 합성신약 개발(의약화학) 역량에 생물학과 AI 기반 연구 역량을 결합해 혁신신약 발굴 경쟁력을 강화했다고 회사 측은 설명했다. 혁신신약센터는 의약화학 파트와 세포·동물 기반 약리연구 파트를 통합해 신약 후보물질 발굴 경쟁력을 강화하고, 합성연구센터는 합성·공정 연구를 수행하며, 초기 제형연구 기능을 추가해 의약품 제조·품질관리(CMC) 역량을 강화했다. 연구소장 직속으로는 독성 연구 기능을 통합한 비임상연구팀을 배치해 조직과 의사결정 체계를 최적화했다. 또 연구지원팀을 연구경영팀으로 개편하고 연구 품질보증(QA) 기능을 강화해 글로벌 기술수출과 규제기관 대응을 위한 연구관리 체계도 고도화했다. 이번 개편의 또 다른 핵심은 신약개발 전 과정에 대한 경험과 차세대 연구기술 전문성을 결합한 연구 리더십 구축이다. 신임 박준석 연구소장은 국산 34호 신약 '펙수클루'와 36호 신약 '엔블로' 개발을 주도한 신약개발 전문가로 대웅제약 신약Discovery센터장과 아이엔테라퓨틱스 CSO를 역임했으며, 30년간 신약 후보물질 발굴부터 허가까지 연구개발 전반을 이끌어왔다. 뿐만 아니라 다수의 글로벌 기술수출에도 직·간접적으로 참여한 경험을 보유하고 있다. 혁신신약센터는 20년 이상 암 생물학을 연구해 온 성기사 센터장이 이끈다. 성 센터장은 미국 TPD 신약개발 기업 아비나스(Arvinas)에서 신약개발을 수행했으며, 국내 바이오기업에서 신규 표적을 대상으로 MGD 후보물질 발굴을 주도한 경험을 보유하고 있다. 합성연구센터장은 기존 합성연구실을 총괄해 온 30년 경력의 베테랑 전문가 전성현 상무가 맡아 합성신약 연구와 신약공정 개발 역량을 강화할 계획이다. AI 기반 신약개발과 분자설계 분야 전문가인 김혜정 박사가 혁신신약팀장으로 합류했는데, C&C신약연구소 기반기술팀장과 HK이노엔 혁신신약센터장을 역임한 20년 이상 경력의 신약연구자이다. 김 박사는 C&C신약연구소 재직 당시 글로벌 제약사 레오파마(LEO Pharma)에 신규 기전의 아토피피부염 치료제 후보물질을 기술수출한 경험을 보유하고 있다. 제일약품은 이 같은 연구조직 혁신과 전문인력 확보를 바탕으로 자체 신약 파이프라인의 개발 경쟁력을 높이는 동시에 암과 노인성 복합질환 등을 중심으로 차세대 혁신신약 연구를 확대할 계획이다. 현재 개발 중인 고형암 항암신약 후보물질 JP9441은 임상 1상 진입을 위한 전임상 연구가 진행 중이며, 특발성 폐섬유증(IPF) 치료제 JP10259는 후보물질 도출을 완료하고 전임상 연구에 진입해 있다. 박준석 제일약품 중앙연구소장은 “이번 조직개편은 기존의 강점인 합성신약 개발 역량을 발전시키는 동시에 생물학적 기전 연구 역량을 보완하고, 연구원들이 과제에 더욱 몰입할 수 있는 환경을 구축하기 위한 변화”라며 “새로운 연구조직을 통해 세계 최초 혁신신약 개발에 도전하고 글로벌 기술수출 성과를 창출해 나가겠다”고 말했다.

2026.11.02 21:46조민규 기자

[AI는 지금] 앤트로픽, AI 공급 넘어 직접 신약 연구…바이오 공략 속도

앤트로픽이 신약 연구로 인공지능(AI) '클로드' 성능을 높이며 제약·바이오 분야 공략에 속도를 낸다. 직접 치료제를 개발하면서 AI가 해결하지 못하는 문제를 찾고 이를 개선해 더 많은 제약사가 클로드를 쓰도록 하겠다는 전략이다. 앤트로픽은 27일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 1인 바이오 기업 '미스릴 메디슨'을 인수해 희귀질환 치료제 연구를 이어가고 있다고 밝혔다. 제약·바이오 분야 6개 조직과 진행한 협력 성과도 공개했다. 미스릴은 창업자 코디 트랜바거가 클로드를 활용해 외부 실험실 11곳과 연구를 진행한 기업이다. 트랜바거 창업자는 계약과 물류, 실험 업무 상당 부분을 AI에 맡겼다. 앤트로픽에 합류한 뒤에는 두 가지 희귀 근이영양증 치료제 연구를 이어가며 새로운 신약 연구도 시작할 계획이다. 앤트로픽에 따르면 미스릴은 한 치료 후보를 구상한 뒤 18개월이 채 안 돼 생쥐 실험에서 가능성을 확인했다. 회사는 후속 검증이 순조롭게 진행되면 이르면 2028년 말 사람 대상 임상시험을 시작할 준비를 마칠 수 있다고 전망했다. 회사는 지난 6월 자체 신약 연구 방침을 발표한 데 이어 이번에 구체적인 진행 상황을 소개했다. 실제 개발 과정에서 클로드가 잘하는 업무와 보완할 부분을 파악하고 모델 개선 우선순위도 정했다. 연구 결과를 다른 바이오 기업과 공유해 신약 개발 현장에서 AI 활용을 늘릴 방침이다. 협력사 엔베다에서는 약물 제조 서류를 검토하는 시간을 줄였다. 문서 1061쪽으로 시험한 결과 클로드는 사람이 발견한 문제 11개를 모두 포착하고 놓친 문제 7개도 추가로 표시했다. 사람 검토 시간은 25시간 이상에서 3시간 미만으로 약 89% 감소했다. 규제기관 제출 문서 초안 작성에도 클로드를 활용했다. 한 문서는 사람이 약 3개월 걸리던 초안 작성을 4시간에 마쳤다. 식품 알레르기 치료제를 개발하는 다이버전스 랩스에서는 클로드가 약 한 달 동안 항체 설계 약 3만 5000개를 생성했다. 연구진은 이를 추려 실험한 뒤 알레르기 반응에 관여하는 물질에 결합하거나 이를 면역세포에서 떼어내는 설계를 찾았다. 두 기능을 결합한 약물을 개발하는 작업이 다음 단계다. 브리스톨마이어스스퀴브(BMS)는 클로드로 내부 자료를 분석하고 임상시험 계획과 성공 가능성을 검토한다. 양사는 2027년 협력 범위를 넓혀 초기 신약 개발에 얼마나 도움이 되는지 살펴볼 예정이다. 이번 성과 공개는 기업공개(IPO) 절차를 시작한 직후 이뤄졌다. 앤트로픽은 하루 전인 26일 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신고서를 제출했다. 신약 연구 사례는 클로드가 사무와 코딩을 넘어 전문 연구에도 쓰일 수 있다는 근거로 투자자에게 사업 확장 가능성을 설명하는 데 활용할 수 있다. 다만 치료제 판매 수익까지 기대하기에는 아직 이르다. 공개한 연구 대부분은 사람 대상 임상시험 전 단계다. 앤트로픽도 상장 신고서에서 신약 후보가 개발과 규제 심사를 거치려면 많은 시간과 비용이 필요하며 끝내 수익을 내지 못할 수도 있다고 명시했다. 앤트로픽은 "신약 개발을 지연시키는 요인은 개발 과정 전반에 퍼져 있다"며 "이를 찾아 해결하는 가장 좋은 방법은 다양한 질환과 개발 단계에 걸친 실제 신약 개발에 깊이 참여하는 것"이라고 밝혔다.

2026.10.28 16:56김동원 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 신약 개발 속도 높인다…오케스트라 바이오 인수

오픈AI가 복잡한 신약 개발 업무를 인공지능(AI)으로 자동화하기 위해 바이오 기술기업 오케스트라 바이오를 인수했다. 생명과학 연구용 AI 플랫폼 '로잘린드'와 오케스트라 바이오의 기술을 결합해 신약 연구부터 임상시험 준비까지 지원하는 AI 에이전트를 개발한다는 목표다. 오픈AI는 20일(현지시간) 공식 블로그를 통해 신약 개발 업무 조정 플랫폼을 운영하는 오케스트라 바이오 인수를 발표했다. 인수 금액 등 구체적인 거래 조건은 공개하지 않았다. 미국에서 신약 후보물질 표적 발굴부터 규제당국 승인까지는 평균 10~15년이 소요된다. 연구개발(R&D) 과정에서 여러 부서와 외부 협력사가 동시에 참여하는 데다 업무 시스템이 분리돼 있어 일정 관리와 의사결정이 복잡하다는 문제가 있다. 오픈AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 자사 생명과학 AI 플랫폼 로잘린드와 오케스트라 바이오의 기술을 통합할 계획이다. 로잘린드는 생물학·화학 분야의 과학적 문제 해결을 지원하는 'GPT-로잘린드'와 연구 데이터 분석 및 실험 설계를 돕는 '로잘린드 워크벤치'로 구성된다. 오케스트라 바이오는 신약 개발 과정에서 사람과 AI 에이전트가 협업할 수 있도록 지원하는 플랫폼을 운영하고 있다. 연구진과 프로젝트 책임자는 실험 및 개발 일정의 모니터링·추적 업무를 AI 에이전트에 위임하고 주요 의사결정에 집중할 수 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 돌발 변수에 대응하는 기능이 핵심이다. 의약품 제조 과정에서 특정 생산 배치가 실패하면 임상시험 시작 일정까지 지연될 수 있다. 이때 AI 에이전트는 영향을 받는 업무와 일정을 파악하고 관련 정보를 수집해 대응 방안을 비교·분석하도록 돕는다. 오픈AI는 이번 인수를 통해 과학적 연구 결과와 실제 신약 개발에 필요한 후속 실험, 의사결정 및 실행 업무를 연결하는 AI 에이전트를 구축할 계획이다. 연구 데이터를 분석하는 수준을 넘어 신약 후보물질을 실제 치료제로 개발하는 과정까지 AI 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 기존 글로벌 제약·바이오 기업과의 협력도 이어가고 있다. 오픈AI는 노보 노디스크와 협력해 연구개발과 상용화 업무의 효율성을 높이는 방안을 추진하고 있으며 모더나에서는 AI를 활용해 복잡한 데이터 분석 결과를 실제 실험 절차로 연결하는 작업을 지원하고 있다. 오픈AI는 "더 많은 과학적 발견을 가능하게 하고 신약이 환자에게 더 빨리 도달하도록 하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2026.10.21 09:34이나연 기자

앤트로픽, AI 안전 검증에 빗장 풀다…불리한 평가도 공개

인공지능(AI) '클로드' 개발사 앤트로픽이 외부 전문가에게 회사 내부를 개방해 AI 안전성을 직접 검증받고 불리한 평가 결과도 발표할 수 있도록 했다. 15일(현지시간) 앤트로픽은 공식 블로그를 통해 비영리 AI 평가기관 'METR' 연구원 6명에게 자사 직원과 비슷한 수준의 내부 접근 권한을 부여했다고 밝혔다. 연구진은 AI의 위험성과 안전관리 실태를 조사하고 결과를 독립적으로 발표한다. 앤트로픽은 회사가 보고서 공개를 막을 수 없다고 명시했다. METR은 고성능 AI 모델의 능력과 위험성을 평가하는 비영리 연구기관이다. 앤트로픽은 연구원들에게 회사 노트북과 사무공간을 제공하고 내부 위험평가팀이 사용하는 도구와 시스템에도 접근할 수 있도록 했다. 연구진은 AI가 위험한 행동을 할 가능성뿐 아니라 회사가 안전장치를 제대로 운영하는지도 살펴본다. 문제가 발생했을 때 어떻게 대응했는지 확인하고 앤트로픽 직원들에게 직접 설명을 들을 수도 있다. 평가 결과를 발표할 때 앤트로픽의 승인 받을 필요는 없다. 다만 회사 측은 고객정보와 법적으로 보호받는 자료, AI 모델 설계 등 민감한 정보의 삭제를 요구할 수 있다. METR은 이러한 요구가 정당한지에 대해서도 공개적으로 의견을 밝힐 권한을 갖는다. 외부 검증을 강화하는 배경에는 AI 개발사와 외부 전문가 사이의 정보 격차가 있다. AI가 어떤 과정을 거쳐 개발됐고 어떤 안전장치를 적용했는지는 개발사가 가장 잘 알고 있다. 반면 외부에서는 내부 자료를 확인하기 어려워 기업이 발표한 안전성 평가를 충분히 검증하기 힘들었다. 최근 AI가 개발사 예상과 다르게 행동한 사례도 확인됐다. 앤트로픽은 지난 9일 자사 AI가 시험 과정과 내부 사용 중 소프트웨어의 허점을 이용해 서버에서 명령을 실행하거나 접근이 제한된 정보에 우회적으로 접근한 사례 등을 공개했다. AI가 개발사의 지시나 예상에서 벗어난 행동을 할 수 있다는 사실이 확인된 것이다. 앤트로픽은 이번 검증 방식을 은행 감독에 비유했다. 은행 재무 상태와 위험을 은행 스스로 평가하는 데 그치지 않고 외부 검사관이 내부를 직접 점검하듯 AI 기업도 제3자의 검증을 받아야 한다는 설명이다. 이번 조치는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 지난 9월 제기한 'AI 개발 속도조절론'과도 연결된다. 아모데이 CEO는 AI 기술의 발전 속도에 맞춰 안전성을 확인하고 위험에 대응할 시간을 확보해야 한다고 주장했다. 당시 그는 외부 연구진을 AI 기업 내부에 참여시켜 안전장치와 사고 기록 등을 직접 검증하는 방안을 제시했다. 앤트로픽은 이번에 METR 연구원들에게 실제 내부 접근 권한을 부여하며 해당 방안을 실행에 옮겼다. 앤트로픽은 외부 평가기관의 접근 권한을 세 단계로 나눠 운영한다. 첫 단계에서는 정해진 분야를 검토하고 회사의 승인을 받아 결과를 공개한다. 두 번째 단계부터는 회사 승인 없이 보고서를 발표할 수 있으며, 세 번째 단계에서는 METR처럼 직원 수준의 내부 접근 권한까지 부여한다. 외부 검증에는 다른 기관도 참여하고 있다. 생물학적 위험을 전문으로 다루는 비영리기관 시큐어바이오는 현재 앤트로픽이 지난 8월 발표한 위험 보고서에서 화학·생물무기 관련 내용을 검토하고 있다. 다만 METR과 달리 제한된 자료에 접근하며 평가 결과를 공개하려면 앤트로픽 승인을 받아야 한다. 시큐어바이오는 앞서 앤트로픽의 이전 위험 보고서에 대한 시범 검토를 마치고 결과를 공개한 바 있다. 앤트로픽은 이번 검토를 마친 뒤 시큐어바이오의 내부 접근 권한과 결과 발표 범위를 확대할지도 논의할 예정이다. 앤트로픽은 액센츄어와 패컬티 등과도 AI 평가 협력을 진행하고 있다. 허깅페이스를 비롯한 다른 기관과도 초기 논의를 이어가고 있으며 앞으로 METR처럼 직원 수준의 접근 권한을 가진 외부 평가기관을 늘릴 방침이다. 앤트로픽은 "우리는 외부 평가 연구진을 자발적으로 받아들이고 있다"며 "모든 최첨단 AI 기업도 같은 조치를 취해야 한다고 믿는다"고 밝혔다.

2026.10.16 10:27김동원 기자

누구나 참여 가능해진 '국가통합바이오빅데이터'

국가·종합건강검진 수검자에서 누구나 참여 가능하도록 기준 완화 국가건강검진 대상자만 참여할 수 있었던 '국가통합바이오빅데이터구축사업'의 참여 대상이 확대됐다. 국가통합바이오빅데이터구축사업은 국민이 기증한 건강·유전정보를 모아 안전하게 연구에 개방하는 사업이다. 축적된 데이터는 한국형 소버린 의료 AI 구축은 물론 혁신 신약·첨단 의료기기 개발, 맞춤형 정밀의료 실현을 위한 필수 핵심 자원으로 활용될 수 있다. 그동안 일반인 모집은 검진자료 확보와 참여자의 편의를 높이고자 검진 수검자를 중심으로 추진됐으나, 검진 비대상자까지 참여 기준을 크게 완화해 연구 참여를 희망하는 국민 누구나 참여자 모집기관의 연구참여를 위한 검사 절차를 거쳐 사업에 참여할 수 있게 됐다. 관련해 15일 오전 사업의 주무부처인 보건복지부와 한국보건산업진흥원 국가통합바이오빅데이터구축사업단은 연세대학교 신촌세브란스병원에서 사업 참여 기준 확대를 널리 알리고 국민의 관심과 참여를 독려하기 위해 '국가통합바이오빅데이터구축사업 바이오 데이터 기증 행사'를 개최했다. 특히 이 자리에서 정은경 보건복지부 장관을 비롯해 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 분과위원, 고상백 한국보건산업진흥원장, 세브란스병원 관계자 등 40명의 정책 관계자가 국민들의 참여를 독려하기 위해 직접 채혈 및 신체계측 등의 절차를 거쳐 생체자료(바이오 데이터)를 기증했다. 정은경 보건복지부 장관은 “개인적으로 헌혈도 하고, 장기나 인체조직 기증에 대한 서약은 해본 적이 있는데 바이오 데이터를 기증 행사는 처음”이라며 “귀한 개인정보를 환자의 치료나 의료 발전을 위해 기증한다는 것은 굉장히 뜻깊다고 생각한다”라고 말했다. 정 장관은 ”정밀하고 정확한 바이오 데이터의 축적은 신약, 첨단 의료기기, 한국형 소버린(Sovereign) 의료 AI 등 의료 전반에 대한 혁신을 추종하는 핵심 자원“이라며 “28년까지 약 6600억원이 투입되는 본 사업은 올해 11월 12만명을 시작으로 2032년까지 100만명의 바이오 데이터 공개를 목표로 하고 있다”라고 설명했다. 특히 “사업 성공을 위해서는 100만명의 국민이 자발적 참여로 정보 등을 기증하는 것이 중요한 만큼, 오늘 행사 역시 의료 빅데이터와 AI 정책을 이끄는 주요 인사와 기관, 연구자들이 직접 바이오 데이터를 기증하고 그 의미를 새기는 자리”라며 “소중한 데이터는 하나하나 모이고 연결돼서 정밀의료 시대로 다가가는 귀중한 자원이 될 것이다. 11월 첫 개방을 시작으로 데이터가 안전하고 폭넓게 활용되어 의료 혁신의 성과가 국민께 돌아갈 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다. 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장은 “AI 기반 의료바이오 혁신은 고품질의 신뢰할 수 있는 바이오 데이터 확보 없이는 결코 이루어지기 힘들다. 하지만 굉장한 민감한 정보에 해당하다 보니 돈으로 사거나, 단기간에 만들어낼 수 없는 고가 자산이다”라며 “바이오 데이터 기증하면서 개인적으로 이런 데이터들이 훨씬 더 많이 축적되면 한국인의 환경에 맞춰 더 정밀하게 치료할 수 있는 AI 기술 개발 속도가 훨씬 빨라질 것 같고, 국민의 삶도 훨씬 더 좋아질 수 있을 거라고 생각한다”라고 말했다. 특히 “AI 패권 경쟁, 특히 의료바이오 분야에서의 글로벌 패권 경쟁에서 우리가 당당하게 경쟁력을 갖고 성장하는데 온 국민이 함께 참여하고 함께 기업 해서 공격을 함께 키운다는 측면에서 IMF 시절에 금 모으기 운동을 하는 것과 비슷한 면이 있다는 생각이 들었다”라며 “국민의 소중한 기증 데이터가 하나하나 모이면 우리가 글로벌 AI, 의료바이오에서 초격차 국가로 도약하고, 국민의 삶의 질 향상에도 이어질 수 있는 튼튼한 토대가 될 수 있을 것으로 생각한다”고 강조했다. 고상백 한국보건산업진흥원장은 “인공지능 경쟁력은 기술로만 만들어지는 것이 아닌, 현장을 잘 반영하고 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터가 있어야 제대로 발전할 수 있다고 생각한다”라며 “그런 점에서 국가 인공지능 정책을 이끄는 분들이 오늘 바이오 데이터 기증에 직접 참여하신 것은 국가 통합 바이오 빅데이터와 의료 인공지능 미래를 연결하는 뜻깊은 출발이라고 생각한다”라고 말했다. 이어 “국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업은 의료 인공지능과 정밀 의료의 핵심 기반인 데이터를 만들어 가는 것이다. 진흥원은 이 데이터를 모으는 데 그치지 않고 연구와 기술을 거쳐 바이오헬스 산업의 새로운 제품과 서비스로 이어지도록 지원에 총력을 기울이겠다”라며 “데이터를 모으면서 여러 부처가 협력해야 되는데 어려움이 있고, 활용 측면에서도 허들이 있는 것을 알게 됐다. 함께 노력해 우리 사회에 기여할 수 있는 데이터가 됐으면 하는 희망”이라고 덧붙였다. 이강영 세브란스병원장은 “의학은 질병의 치료를 넘어 예측과 예방, 환자 개개인에게 최적의 치료법을 제시하는 정밀의료의 시대로 이미 나아가고 있으며, 그 중심에는 데이터가 있다”라며 “유전체 정보와 임상 정보 등 여러 데이터가 서로 연결될 때 우리는 질병의 원인을 규명하고 새로운 치료법을 개발하면 더 많은 생명을 살릴 수 있다”라고 말했다. 이어 “국민 100만명 규모의 바이오 빅데이터 구축을 목표로 하는 이번 사업은 대한민국 미래의 미래의료의 새로운 기반을 마련하기 위한 국가적 도전이라고 생각한다”라며 “가장 큰 가치는 국민 한 분 한 분의 자발적인 참여와 나눔에 있다. 오늘 기증되는 데이터 하나하나는 새로운 의학 발전의 출발점이자 희귀난치 질환 환자와 가족들에게 새로운 치료의 희망이 될 것”이라고 강조했다.

2026.10.15 17:51조민규 기자

히츠, 183억원 시리즈B 투자 유치

AI 바이오 플랫폼 기업 히츠가 183억원 규모의 시리즈B 투자 유치를 성공적으로 마무리했다. 15일 회사에 따르면, 이번 라운드는 프리미어파트너스가 리드한 가운데 유안타인베스트먼트·삼성증권 등 6개 기관이 신규 합류하고 한국투자파트너스를 비롯한 기존 투자사 3곳이 후속 투자를 단행해 총 286억원의 누적 투자액을 달성했다. 히츠는 자체 파이프라인 개발 대신 제약사 및 연구기관에 핵심 AI 플랫폼을 공급하는 차별화된 사업 모델로 리스크를 낮추고 안정적인 수익 기반을 마련했다. 특히 주력 플랫폼 '하이퍼랩'을 국내외 상급 암 연구기관에 공급하고 있으며, 바이오 AI 모델 'K-폴드' 상용화 기업으로 선정되는 등 독보적인 기술력을 인정받고 있다. 히츠는 이번 투자금을 바탕으로 2029년까지 3단계 중장기 성장 로드맵을 가동한다. 연내 '에이전틱 AI' 회사로의 전환을 완료하고, 북미 현지 사업개발 인력 확충과 함께 서비스 방식을 온프레미스·API·기업용 라이선스로 다각화해 미국과 유럽 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 이어 2028년까지 글로벌 바이오·장비 생태계 내 솔루션 내재화를 거쳐 생명과학 연구 전반을 지원하는 'AI 과학자 플랫폼'으로 도약한다는 구상이다. 윤하영 프리미어파트너스 상무는 “AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 주요 벤치마크에서 글로벌 최고 수준의 모델 성능을 입증했며, 이를 고객이 쉽게 활용할 수 있는 플랫폼으로 구현해 기술적 성능뿐만 아니라 사용성과 사업성까지 함께 확보했다고 판단했다”고 밝혔다. 이어 “글로벌 기업들과의 협력을 통한 해외 확장도 본격화되며, 장기적으로는 신약개발을 넘어 'AI for Science' 전반으로 적용 영역을 확대하고 AI와 실험을 연결하는 자율형 실험실까지 확장함으로써 연구개발의 방식 자체를 혁신할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이용훈 히츠 최고사업책임자는 “이번 투자유치에서 의미 있는 결과는 목표액을 넘어선 투자 규모보다, 히츠의 AI 기술이 글로벌 사업으로도 확장 가능하다는 점을 투자자들로부터 인정받았다는 점”이라며 “국내에서는 제약·바이오 기업으로 고객 기반을 넓히고,해외에서는 기존 미국·유럽 고객을 발판 삼아 반복 가능한 해외 사업 모델을 구축하겠다”고 말했다. 이어 “히츠의 AI 솔루션이 더 많은 해외 고객들로부터 선택받는 성장의 전환점으로 만들겠다”고 덧붙였다.

2026.10.15 10:08백봉삼 기자

정은경 장관·하정우 부위원장, 의료 AI 위해 바이오 데이터 직접 기증

정은경 보건복지부 장관과 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장이 의료 인공지능(AI) 개발에 필요한 바이오 데이터를 직접 기증하며 국민 참여 확대에 나섰다. 국가인공지능전략위원회는 15일 서울 신촌 세브란스병원에서 보건복지부와 함께 국가통합바이오빅데이터 구축사업 기증 행사를 개최한다고 밝혔다. 행사에는 정 장관과 하 부위원장을 비롯해 국가인공지능전략위원회 위원 20여 명, 고상백 한국보건산업진흥원장, 세브란스병원 관계자 등 총 40여 명이 참여해 개인 바이오 데이터를 기증했다. 정부 고위 관계자들이 직접 기증에 참여하는 것은 의료 AI 연구에 필요한 데이터 확보에 국민의 자발적인 참여가 중요하기 때문이다. 국가인공지능전략위원회가 먼저 행사를 제안했으며 보건복지부 등 관계부처와 공동으로 추진했다. 정부는 국가통합바이오빅데이터 구축사업을 통해 2032년까지 국민 100만 명의 건강정보와 유전정보를 확보할 계획이다. 2024년 시작된 이 사업은 국민이 자발적으로 제공한 정보를 모아 질병 예방과 진단, 치료법 개발 등에 활용할 수 있도록 하는 국가 연구개발 사업이다. 올해 9월 기준 참여자는 약 22만 명이다. 정부는 2028년까지 77만 2000명을 모집한다는 1단계 목표를 세웠지만 현재 참여 인원은 목표의 약 28%에 그친다. 앞으로 55만 명 이상의 추가 참여가 필요한 상황이다. 이처럼 많은 사람의 데이터가 필요한 이유는 질병의 발생 원인과 치료 반응이 개인마다 다르기 때문이다. 같은 질병에 걸려도 유전적 특성과 건강 상태에 따라 증상이나 치료 효과가 달라질 수 있다. 다양한 사람의 건강정보와 유전정보를 함께 분석하면 질병의 특징을 파악하고 개인에게 적합한 진단과 치료 방법을 찾는 연구에 활용할 수 있다. 의료 AI 개발에도 이러한 데이터가 사용된다. AI가 여러 환자의 검사 결과와 건강정보에서 질병과 관련된 특징을 찾아내도록 학습시키거나 새로운 진단 기술을 연구하는 데 활용할 수 있다. 정부는 한국인의 건강·유전정보를 체계적으로 수집해 국내 의료·바이오 연구에 필요한 데이터를 구축하고 있다. 사업 참여자는 혈액과 소변 등 검체를 제공하고 건강·유전정보를 연구에 활용하는 절차에 동의한다. 수집한 검체에서 얻은 인체자원은 별도로 보관하며 유전체와 임상정보, 공공 데이터를 연결해 연구 자료를 구축한다. 국민 참여를 늘리기 위해 모집 기준도 확대했다. 그동안 일반인은 국가건강검진 대상자여야 사업에 참여할 수 있었지만 앞으로는 건강검진 대상자가 아니어도 신청할 수 있다. 만 19세 이상 대한민국 국민이라면 전국 26개 지정 의료기관에서 연구 참여를 위한 검사 절차를 거쳐 기증할 수 있다. 수집한 데이터는 별도의 심의를 거쳐 연구자에게 제공된다. 연구 목적과 활용 자격 등을 검토한 뒤 승인된 연구에 사용할 수 있도록 관리한다. 보건복지부는 오는 11월 국가통합바이오빅데이터를 연구자들에게 처음 개방할 예정이다. 확보한 데이터를 질병 예방과 진단, 신약 개발 등 의료·바이오 연구에 활용할 수 있도록 지원한다. 정은경 보건복지부 장관은 "국가통합바이오빅데이터는 국민 한 분 한 분의 참여로 완성되는 공공 자산"이라며 "11월 첫 개방을 시작으로 데이터가 안전하고 폭넓게 활용되어 의료 혁신의 성과가 국민께 돌아갈 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 "세계적인 의료·바이오 AI 혁신 경쟁에서 우위를 선점하기 위한 가장 핵심적인 원천은 신뢰할 수 있는 고품질의 바이오 데이터"라며 "이번 기증 행사가 계기가 되어 국민 한 분 한 분의 참여가 널리 확산되고 이를 통해 AI 혁신을 기반으로 대한민국 정밀의료와 신약 개발 역량이 한층 더 도약하기를 바란다"고 말했다.

2026.10.15 10:00김동원 기자

산업부-식약처, 바이오산업 AX·글로벌 경쟁력 강화 협력

바이오산업 육성을 담당하는 산업부와 의약품·의료기기 규제기관인 식약처가 바이오산업 전 주기에 걸친 상시 협력체계를 구축했다. 산업통상부와 식품의약품안전처는 14일 춘천바이오산업진흥원에서 '바이오 산업의 인공지능 전환(AX)과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 업무협약'을 체결했다. 두 부처는 이날 협약에 따라 ▲바이오 분야 AI 융합 기술의 개발·실증 및 제품화 ▲AI 신기술 검증기준·가이드라인 마련 ▲국산 바이오 소재·부품·장비 개발·상용화 ▲해외 규제정보 공유를 통한 수출 지원 ▲핵심 보건의료품목 등 공급망 안정화 등에서 협력해 나가기로 했다. 김정관 산업부 장관은 “바이오·의료기기 기술이 시장에 나오기까지 성능입증·인허가·판로 확보 등 거쳐야 할 단계가 많은 만큼, 산업부와 식약처가 한 팀으로 움직여야 한다”며 “바이오산업의 AI 전환을 가속하고, 기술개발부터 수출까지 실질 성과가 나올 수 있도록 협력해 나가겠다”고 밝혔다. 오유경 식약처장은 “우수한 기술이 현장에 신속하게 도입되려면 개발 초기 단계부터 규제적 관점의 검토와 제도적 기반 마련이 병행돼야 한다”며 “식약처는 그간 쌓아 온 규제 외교 전문성을 바탕으로 산업부와 함께 우리 기업의 혁신 제품이 시장에 신속히 진출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 앞으로 산업부와 식약처는 국장급 협의체를 통해 제조업 인공지능 전환(M.AX) 바이오·바이오소부장 등 분야 공동 R&D 과제를 비롯한 협력과제를 지속해서 발굴하고, 추진 상황을 점검할 계획이다. 김정관 장관은 이날 협약식에 이어 춘천바이오산업진흥원 체외진단기기 GMP 시설을 방문한 후 강원권 성장엔진 투자기업 오찬 간담회와 강원 후평 바이오 MINI 얼라이언스 간담회를 차례로 주재했다. 개최하였으며, 이어 육동한 춘천시장과 우상호 강원특별자치도지사와 면담을 갖고 지역 산업 현안을 논의했다.

2026.10.14 15:30주문정 기자

"바이오헬스기업의 창의적인 아이디어가 잘 성장할 수 있도록 지원할 것"

“보건산업진흥원은 '바이오헬스 혁신 전문기관'으로서 중소‧중견기업의 창의적인 아이디어가 잘 성장할 수 있도록 지원하는 데 집중하겠다” 고상백 한국보건산업진흥원 원장은 29일 취임 첫 출입기자단과의 간담회에서 “바이오헬스산업은 국가의 미래 성장동력인 동시에, 지역·필수 의료와 초고령사회 돌봄과 같은 보건의료 현장의 난제를 해결하는 핵심산업이기도 하다”라며 “진흥원이 '바이오헬스 혁신 전문기관'으로 도약할 수 있도록 핵심 과제들을 차질 없이 추진해 나가겠다”라고 말했다. 핵심 과제로는 ▲'국가 바이오헬스 혁신정책 플랫폼' 역할을 확대 ▲의료데이터 활용과 실증 기반 확장을 통한 AI·디지털헬스 혁신 생태계 조성 ▲기술사업화 선순환 체계 구축 통한 보건의료 R&D의 실질적인 성과 창출 ▲산·학·연·병 협력으로 지역 내 연구와 혁신 작동하는 R&D 생태계 구축 및 지역 균형발전 지원 등을 제시했다. 고 원장은 “우선 보건산업 전주기를 아우르는 국가 바이오헬스 혁신정책 플랫폼 역할을 확대하겠다. 특히 진흥원 내 연구 및 정책 기획 기능을 강화하고, 학계·산업계와 협력해서 미래 성장동력의 발판을 마련하겠다”라며 “이와 함께 의료데이터 활용과 실증 기반을 확장해 AI·디지털헬스 혁신 생태계를 조성하고, AI 시대에 부합하는 보건산업 융합과 사회적 문제 해결을 적극 지원하겠다”라고 밝혔다. 이어 “또 보건의료 R&D의 실질적인 성과 창출을 위해 연구 결과가 실제 의료 현장에서 활용되고, 창업과 투자, 글로벌 진출로 이어지도록 '기술사업화 선순환 체계'를 구축하는 한편, 지자체와 대학, 병원, 기업 간의 협력을 실속있게 이끌어 지역 내에서도 연구와 혁신이 작동하는 R&D 생태계를 만들고, 지역 균형발전에도 힘을 보태겠다”라고 덧붙였다. 고 원장은 “큰 틀에서 보건산업의 패러다임이 바뀌는 것 같다. 기술을 넘어 사회현안 문제를 해결하고 국민이 체감하는 방향으로 가야한다는 생각”이라며 “진흥원 현안으로 기관 통합 이슈도 있지만, 국가 아젠다인 AI와 보건산업의 접목을 통한 국민건강 문제 해결, 보건산업에서의 투자형 R&D 등 추진 등도 빨리 해결해야할 현안”이라고 말했다. 또 “보건산업이 규제산업이지만, 규제로 인해 발전이 저해되는 부분은 개선이 필요하고, 특히 혁신기술이 신속하게 시장에 진입될 수 있도록 제도적 개선이 필요하다”라며 “보건산업은 전주기 지원이 중요하다. 연구개발에서 특허, 기술사업화, 궁극적으로는 경제성장에 이바지하기 위해서는 산학연병관이 선순환하는 체계를 만드는 것이 중요하고, 진흥원은 그걸 잘 지원하는 플랫폼 역할을 해야한다”라고 밝혔다. 특히 “진흥원 역할은 보건산업 육성, 연구개발 성과지표 만드는 것도 중요하지만 더 궁극적인 목표는 우리나라 경제 성장, 국민 건강과 삶의 질 확보. 진흥과 연구개발 성과는 궁극적 목표에 포함돼야 한다”라며 “진흥원은 집중해야하는 것은 중소, 중견기업의 창의적 아이디어가 전주기 지원체계 안에서 잘 성장하도록 돕는 것”이라고 강조했다.

2026.09.29 17:29조민규 기자

아이티아이즈-보건복지부 '한국형 ARPA-H' 선정

아이티아이즈는 2026년도 보건복지부 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업에 공동연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제의 총 연구비는 160억원 규모다. 이번에 선정된 연구 과제는 필수의료분야 혁신을 위한 핵심사업으로, 연구는 오는 7월부터 본격적으로 착수하며, 단계 평가를 거쳐 최대 4.5년간 수행(연구비 지원 연 최대 40억원)될 예정이다. 아이티아이즈가 기술총괄로 참여하는 '지역완결형 AI 기반 암관리 통합 네트워크 구축' 과제는 수도권으로의 환자 집중 현상을 완화하고 지역 내에서 암 진료를 완결할 수 있는 의료체계 구축을 목표로 한다. 김영철 아이티아이즈 기술연구소장(전무)은 “이번 연구과제 선정은 아이티아이즈의 국가 보건의료 인프라 기간망 건강정보고속도로, 진료교류시스템 구축에 기여한 기술력과 바이오·의료 분야 AI 기술 연구 역량이 국가적으로 인정받은 의미 있는 성과”라며 “수도권으로 원정 진료를 가지 않고도 지역 주민들이 거주 지역에서 양질의 암 진료를 받을 수 있는 의료환경을 구축하는 데 기여하겠다”고 말했다. 이어 “이번 ARPA 국가 임무 수행을 통해 화순전남대학교병원과 공동 연구개발 중인 K-HOPE 한국인 암 특화 디지털 스마트 임상 플랫폼을 확장 연계하여 신약 개발의 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 연구개발에 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편 아이티아이즈는 신약개발 임상시험을 위한 AI 임상지원플랫폼 사업뿐 아니라 바이오·의료 데이터센터 사업 분야로 적극 확장하고 있다. 의료데이터 표준화, 통합 데이터레이크 구축, AI 비정형 검사정보 학습데이터 구축 등 국가 바이오데이터 인프라 사업에 참여하고 있으며, 향후 국가 AI 컴퓨팅센터와 연계한 초거대 AI 기반 바이오·의료 데이터 활용 사업 등도 추진해 대한민국 AI 의료데이터 생태계 조성에 역할을 한다는 계획이다.

2026.09.14 11:05조민규 기자

베슬AI, 제약·바이오로 AI 인프라 영토 넓힌다…SK바이오팜에 B200 공급

베슬AI가 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 공급을 바탕으로 제약·바이오 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 베슬AI는 SK바이오팜과 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 128장 규모의 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약에 따라 베슬AI는 지난 8월부터 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드'를 통해 B200 16개 노드, 총 128장 규모 GPU 컴퓨팅 자원을 SK바이오팜에 제공한다. SK바이오팜은 공급받은 GPU 인프라를 화합물과 약물정보를 활용한 연구개발과 의료 데이터 기반 파운데이션 모델의 사전학습 등에 활용할 계획이다. 대규모 연산이 필요한 AI 연구 환경을 확보해 신약 연구개발 과정에서 AI 기술의 적용 가능성을 검증하고 실제 활용 사례를 구축한다는 목표다. 베슬AI는 이번 계약을 계기로 기존 AI 기업과 연구기관 중심이었던 고객 기반을 제약·바이오 산업으로 확장한다. 화합물 구조 탐색과 약물정보 분석 등 바이오 분야에서 증가하는 고성능 컴퓨팅 수요를 공략한다는 방침이다. 베슬 클라우드는 기업과 연구기관이 별도 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 GPU 자원을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 서비스다. 베슬AI는 복수의 글로벌 데이터센터에서 확보한 GPU를 고객별 워크로드 특성에 맞춰 연결·제공하는 '네오클라우드' 모델을 운영 중이다. 이를 기반으로 GPU 자원 활용과 운영 효율을 높인다는 전략이다. 회사는 최근 SK텔레콤과 대규모 GPU 인프라 확보·운영 협력을 추진하는 등 GPU 공급 기반도 확대 중이다. 한국을 비롯해 미국·이스라엘·핀란드 등의 글로벌 데이터센터와 협력하고 있으며 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 글로벌 고객사도 확보했다. GPU 인프라 규모도 대폭 확대할 계획이다. 베슬AI는 연내 GPU 1만 장을 확보하고 내년에는 5만 장과 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 하고 있으며 네오클라우드와 AI 팩토리 사업도 확대할 방침이다. 안재만 베슬AI 대표는 "신약 연구개발과 바이오 파운데이션 모델 구축에는 대규모 연산 자원과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량이 필수적"이라며 "SK바이오팜의 AI 연구 및 AX 과제를 지원하고 제약·바이오를 비롯한 다양한 산업에서 AI 활용이 연구개발 과정에 기여할 수 있도록 GPU 인프라 공급을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:26한정호 기자

2027년 보건복지부 예산 148조7697억원…전년 대비 8.2% 증가

보건복지부 2027년도 예산안이 148조7697억원 규모로 편성됐다. 여기에 2027년에 신설될 ▲아동기본수당(2조9272억원) ▲아이맞이지원금(6981억원) ▲피지컬AI 도입·실증(377억원) 등 미래대응기금(3개 사업 3조6630억원)을 포함하면 152조 4328억원 규모로, 2026년 본예산(137조4949억원) 대비 10.9% 증가한 수치다. 이번 예산안은 ▲국민의 목숨을 살리는 사회안전매트 강화 ▲지역·필수의료를 살리기 위한 투자 확대 ▲지역사회 통합돌봄 안착 및 모두의 돌봄 강화 ▲아동·청년 등 미래세대 회복·성장 지원 ▲보건복지 인공지능 전환(AX) 및 바이오혁신 등 5대 핵심 투자를 중심으로 편성됐다. #. 지역·필수의료 투자 확대…지역의사 선발전형 학생은 등록금, 주거비 지원 지역·필수의료를 살리기 위한 집중 투자를 확대한다. 우선 거주지에 관계 없이 누구나 필요한 의료서비스를 누릴 수 있도록 지역필수의료 특별회계(1조2600억원)를 신설해 ▲수도권에서 멀수록 두텁게 ▲공공의료기관 우선 투자 ▲지방정부 자율성 강화를 3대 원칙으로 집중 투자를 확대한다. 특히 지필회계에 새롭게 도입된 '지역주도 의료공백 해소 지원사업'은 중앙정부가 시도별 예산과 표준메뉴판을 제시하면 지방정부가 지역 특성에 맞는 맞춤형 의료서비스를 직접 기획·추진하는 방식이다. 의료인력과 관련해서는 지역에서 10년간 의무복무 할 '지역의사선발전형' 학생(490명)에게 등록금·주거비 등을 지원하고, '계약형 지역필수의사' 참여지역은 전국으로 확대(6개 시도, 136명 → 서울 제외, 448명)하며, '시니어의사' 채용 지원도 확대(160→220명)하는 등 지역 의료인력을 확충한다. 또 모자의료센터 전문인력 특별수당(전문의 월 1000만원, 전공의 월 500만원, 서울 제외)을 지원하고, 중증모자의료센터를 확대(2→4개소)한다. 이와 함께 필수의료 분야 의료배상보험료 지원대상을 전국 지역응급의료센터 응급실 전담의까지 확대해 안전한 필수의료 진료환경을 조성한다. 국립대병원은 5극3특 지역의료 주축병원으로 집중 육성해 빅5 수준으로 역량을 강화하고, 지방의료원 등 공공병원에 진료시설 구축 등 인프라 보강 및 필수의료 운영비 지원을 통해 포괄 2차 종합병원 수준으로 진료역량 강화에 나선다. #. 보건·복지 AX…바이오 혁신…기본의료 AI 추진 우선 재가 및 시설 돌봄 현장에 돌봄로봇을 배치하고, 가정용 돌봄로봇 상용화를 지원(377억원)한다. 또 R&D를 신규 투자(145억원)해 돌봄기술 혁신을 가속화하고, 복지·돌봄 마이데이터 및 개방형 플랫폼 등 데이터기반 구축 및 AI 리터러시 교육을 추진한다. 이와 함께 취약지 일차의료 AX 패키지, 구급대-병원 간 실시간 연계 응급 통합 AI 플랫폼, '나의 건강기록'(PHR) 기반 AI 및 의료영상 QR 공유(387억원), 국가 보건의료데이터 허브 소버린 AI(349억원) 구축 등 기본의료 AI를 추진한다. 바이오헬스 유니콘 기업 육성을 위해서는 청년 창업기업(13개사)에 바우처를 신규 지원(50억원)하고, 피부 빅데이터 규모 확대 및 플래그십허브(해외 체험판매장) 설치 확대 등 K-뷰티 경쟁력 강화, 외국인 환자 비대면진료 기능을 포함한 K-헬스케어 통합허브 플랫폼 구축 등도 추진한다. #. 국민연금 첫 보험료 지원…아이맞이지원금 등 '출산·양육 패키지' 신설 첫만남이용권·부모급여·아동수당을 아이맞이지원금과 아동기본수당으로 통합한 출산·양육 패키지를 신설한다. 구체적으로 '아이맞이지원금'은 출생 순위에 따라 첫째 1000만원, 둘째 1200만원, 셋째 이상 1500만원을 1년간 4회 분할해 지급하고, 인구감소지역 등 우대지역은 500만원을 추가 지급한다. 또 '아동기본수당'은 0~12세 아동(2030년까지 매년 1세씩 상향)에게 매월 20만원(현금 10만원, 지역사랑상품권 10만원)을 지급하고, 우대지역은 10만원을 증액해 매월 30만원(현금 15만원, 지역사랑상품권 15만원)을 지급한다. 0~1세를 가정보육 시 매월 30만원을 추가 지급한다. 이와 함께 미숙아·선천성이상아 출생 시 의료비 지원을 확대(최대 2700만원)하고, 가임력 검사비 지원 및 난임·임산부 심리상담센터도 확충한다. 또 만 18세(2009년생, 45만1000명) 도래 모든 청년이 최초 연금 가입 이력을 생성하도록 '국민연금 첫 보험료'(1개월분, 약 4만2000원)를 신규 지원한다. 위기 징후가 확인된 국민에게는 읍면동 현장에서 생계지원(30만원)을 우선 지급하는 제도를 신설하고, 금융연체·우울증 등 사회적 고립 위기정보를 활용한 고립통합대응시스템을 통해 고립위험군을 신속 발굴, 생애주기별 맞춤서비스를 연계·제공한다. 읍면동 공무원이 위기가구에 최초 방문상담 시 2만5000원 상당의 생활물품을 지원하는 '찾아가는 희망드림꾸러미'를 도입하고, 생계가 어려운 국민의 기본 먹거리 보장을 위한 그냥드림 사업 전국 운영을 지원(150→300개소, 푸드뱅크·마켓 등)하며, 우수 위기가구 발굴 포상금도 신설한다. #. 아동·청년 등 미래세대의 회복과 성장 지원…'(가칭)국가자살대응실' 신설 아동·청년 등 미래세대의 회복과 성장 지원과 관련해 우선 가족돌봄·고립은둔 등 복합적 어려움을 겪는 청년 지원을 확대하고, 청년 생활권 내 일상회복·사회참여 지원기관 120개소를 신규 확충한다. 또 청년 회복·성장, 청년특화 자활사업, 노인일자리 안전관리자, 바이오·의료 전문인력 등 보건·복지분야 청년 일자리를 2만개로 확대한다. 학대 피해 영유아·장애아동 특화쉼터(18개소)를 확충하고, 보호대상아동 그룹홈 인건비를 인상(8.1% 증)하며 원가정 복귀 지원기관을 본격 운영한다. 저소득층의 최저생활을 두텁게 보호하기 위해 기준중위소득을 맞춤형 급여 개편('15년) 이후 가장 큰 폭인 6.7% 인상하고, 생계급여 수급자가 중증장애인인 경우(2만 가구) 부양의무자 규정은 폐지된다. 또 중증장애인 대상 부양의무자 기준 폐지로 의료급여 수급권자를 확대(3만명 증가)하고, 의료급여 수급권자 기본진료비 지원을 강화(13만8000명 증가)한다. 근로능력이 있는 저소득층의 자립 지원과 관련해서는 자활사업 참여 규모를 7만5000명까지 확대하고, 자활급여도 3.7% 인상(일 3만5200원~6만8500원)한다. 자살예방과 관련해서는 상담전화 및 자살예방센터(전국 255개)의 인력을 확충하고, 현장 출동수당을 신설한다. 특히 인공지능(AI) 기반 자살유발정보 모니터링 시스템 구축 및 24시간 자살 시도·사망 현황을 관리하는 '(가칭)국가자살대응실'을 신설한다. 마약류 중독자와 관련해서는 치료비 지원 확대와 권역 치료보호기관을 확충(9→11개소)하고, 마약 투약사범(기소유예, 집행유예, 출소예정) 전담 절차의 공적 책임 강화를 위한 시범사업(수도권·비수도권 각 2개소)을 신규 도입한다. #. 모두의 돌봄 강화…사회복지 종사자 처우 대폭 개선 의료·요양·돌봄 통합지원 지역특화서비스 대상자를 노인에서 장애인까지 확대하고, 의료취약·인구감소지역은 1.2~1.5배 가산 지원한다. 이와 함께 돌봄 인프라가 부족한 인구감소지역에 주야간·단기보호 및 방문 재가서비스를 제공하는 공립 '취약지돌봄센터' 30개소를 신설한다. 노인일자리는 사회서비스형 및 민간형을 중심으로 118만개로 확대하고, 안전전담인력을 1,341명(+728명)으로 대폭 증원한다. 치매환자 재산관리지원서비스 시범사업을 확대한다. 12개 유형 국고지원 사회복지시설 인건비는 가이드라인을 100% 준수(7.0% 증액, 1조540억원)하고, 저연차 종사자 인건비는 추가 인상한다. 이와 함께 정부보조 민간위탁사업 종사자 중 고강도 직군 10종에 대해 공통처우개선율에 1%p를 추가 적용한 4.9% 인상한다. 장애인연금은 지급 대상을 기존 중증장애인(3급 단일 제외)에서 장애의 정도가 심한 장애인 전체로 대폭 확대한다. 또 장애인 활동지원 대상을 확대하고 단가를 4.0% 인상(1만7960원)하는 한편, 장애인 편의시설 모니터링(500개) 등 장애인 일자리도 확대한다.이와 함께 발달장애인 청소년 대상 방과후 활동서비스와 성인 대상 주간활동서비스를 확대하고, 최중증 발달장애인 대상 통합돌봄서비스도 확대(24시간 6개소 추가, 주간개별 15개소 추가)한다. 이외에도 장애 영유아 돌봄인력 수당(시간당 영아 2000원, 유아 1000원)을 신설하며, 발달재활서비스 대상도 확대한다. 정은경 보건복지부 장관은 “국민의 목숨을 살리는 사회 안전매트를 더 두텁게 하고, 지역사회 돌봄은 넓히면서, 지역·필수·공공의료를 확충해 어디에 살든 질 높은 의료를 보장하는 국민의 기본적 삶과 건강 보호에 중점을 두고 2027년 예산안을 편성했다”라며 “국민의 목숨을 살리는 복지국가 구현에 보건복지부가 앞장설 수 있도록 필요한 예산을 충실히 반영하기 위해 적극 노력했다”라고 언급했다. 한편 내가만드는복지국가는 1일 이번 보건복지부의 복지예산 편성에 대해 정부가 '목숨을 살리는 적극복지'로 명명한 4개 복지 예산안에 대해 비판적 입장을 밝혔다. 우선 기준중위소득 6.7% 인상은 역대 최고이지만 가계금융복지조사 중위소득과의 격차는 여전히 크고, 지역사회 통합돌봄 예산규모도 복지 현장의 기대에는 한참 미치지 못한다는 것이다. 또 장애인복지 예산은 일부 늘어나지만 현재 장애인복지의 낮은 수준을 감안하며 여전히 소극적인 편성이라고 주장했다.

2026.09.02 10:03조민규 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

신약개발 'K-폴드' 소스코드 깃허브에 9월 8일 공개

단백질 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질을 결합해 신약를 만들지 설계하는 한국형 바이오 AI 특화 파운데이션 모델(특파모) 'K-폴드'가 개발됐다. 소스코드 공개는 9월 8일이다. 이 모델 개발은 과학기술정보통신부 'AI 특화 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 일환으로 총 6개 기관 및 기업이 참여했다. 정부는 이 프로젝트를 위해 엔비디아 B200 GPU 256장을 지원했다. 총 예산 규모는 170억원이 넘는다. 사업 주관은 KAIST가 맡았다. 과제총괄은 김우연 화학과 교수, AI 모델 개발은 황성주· 안성수 김재철 AI대학원 교수가 맡고, 오병하·김호민·이규리 생명과학과 교수가 바이오 데이터 구축 및 검증을 맡았다. KAIST 스핀오프 기업인 히즈(HITS)는 K-폴드 상용화 및 사스(SaaS) 플랫폼 하이퍼 랩과의 연계를 진행했다. 히츠의 멀티에이전트 플랫폼 '하이퍼랩(HyperLab)'에 K-폴드를 탑재한 것. 별도 고성능 컴퓨터를 직접 구축하거나 복잡한 AI 프로그램을 다루지 않아도 사용할 수 있다. 또 글로벌 제약·바이오 기업 머크는 글로벌 신약개발 플랫폼 및 디지털 케미스트리 솔루션 연계, 아토랩은 기관용 프라이빗 클라우드·온프레미스 구축 및 확산 한국제약바이오협회는 제약·바이오 산업계 확산 및 교육, 한국바이오협회는 바이오 기업 대상 활용 확산 및 AI·바이오 인력 양성 역할을 수행한다. 기술 개발 핵심은 알파폴드3를 단순히 따라하기 보다, 물리·화학적 상호작용을 학습하는 새로운 바이오 AI 파운데이션 모델이라는 점이다. 특히 기존 알파폴드 계열의 MSA(다중서열정렬)에 대한 의존성을 낮추고, 단백질 동적·다중 상태와 분자 간 결합 구조·결합력 등을 예측하는 것을 목표로 잡았다. 단백질 하나의 구조만 예측하는 데 그치지 않고, 단백질과 단백질, 단백질과 약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자가 서로 만났을 때 어떤 구조를 만드는지까지 예측할 수 있다. 예를 들어 "이 단백질에 강하게 결합하는 항체를 설계해줘"라고 자연어 명령만 줘도, 문헌조사, 데이터 분석, 후보설계, 구조예측(대규모 컴퓨팅 실행), 결과 작성 및 검증이 하나의 인터페이스에서 구현할 수 있다. 지난 3월 과제 중간 평가에서 K-폴드 분자 복합체 구조 예측 정확도는 구글 딥마인드의 알파폴드3에 근접한 수준으로 평가됐다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀이 이달 자체 수행한 성능평가에서는 일부 평가 항목에서 알파폴드 3를 넘어서는 성능도 확인됐다. 연구팀은 암을 비롯한 여러 질환의 주요 신약 표적인 G-단백질 연결 수용체(GPCR)와 인산화효소(Kinase), 질병을 일으키는 단백질을 직접 제거하는 새로운 신약 기술인 표적단백질분해(TPD) 분야에서 약물이 표적 단백질에 어떻게 결합하고 작용하는지를 예측하는 데 높은 성능을 보였다고 부연 설명했다. 구조 예측 속도는 기존 알파폴드3 대비 최대 25배 정도 빠른 것을 확인했다. 연구팀은 K-폴드 소스코드를 클라우드 기반 개발자 플랫폼 '깃 허브'를 통해 무료 배포할 예정이다. 다만, 상용서비스는 하이퍼랩으로 국내외 연구자를 대상으로 베타 서비스를 무료 제공한 뒤 올해 내 단계적으로 유료로 전환한다. KAIST와 히츠은 유료로 전환하더라도, 오픈AI 챗GPT처럼 기본 사용은 무료로 보장할 계획이다. 김우연 KAIST 화학과 교수는 “K-폴드는 기존 모델을 따라가는 것이 아니라 새로운 AI 구조를 적용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘기 위해 개발했다”며 “세계 최고 수준의 바이오 AI를 연구자 누구나 활용할 수 있는 과학 AI 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.28 17:09박희범 기자

AI로 신약개발 앞당긴다…LG CNS, 제약·바이오 AX 사업 속도

LG CNS가 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구·개발 혁신에 앞장선다. 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 설계·검증까지 주요 과정을 AI로 지원하는 플랫폼을 구축해 제약·바이오 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다. LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 디에이아이(DAI)와 함께 'AI 신약개발 플랫폼'을 구축했다고 12일 밝혔다. 양사는 약 6개월에 걸쳐 이번 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 검증까지 주요 연구 과정을 AI로 지원한다. 특히 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 연계·학습해 연구가 진행될수록 AI 예측 성능을 높일 수 있도록 한 것이 특징이다. 신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증하는 과정이 필요해 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려졌다. 이에 AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 선별하고 효과와 안전성을 사전에 예측해 개발 기간과 비용, 실패 위험을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG CNS는 이번 플랫폼 구축 과정에서 화합물·유전체 정보와 실험 결과, 논문, 특허 등 여러 곳에 분산돼 있던 신약 연구 데이터를 통합·표준화했다. 연구자는 하나의 플랫폼에서 필요한 데이터를 활용하고 몇 차례 클릭만으로 AI 분석·예측 기능을 이용할 수 있다. 플랫폼은 신약 개발의 주요 연구 과정을 단계별로 지원한다. 먼저 질병 원인을 파악하는 단계에선 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 연구자가 치료 표적을 발굴할 수 있도록 돕는다. 후보물질 설계 단계에선 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 설정한 조건에 맞춰 생성형 AI가 새로운 물질 구조를 설계하는 방식이다. 검증 단계에선 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 예측한다. 실제 실험을 진행하기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 수행해 유망한 후보물질을 선별할 수 있도록 지원하는 구조다. 연구가 진행될수록 AI 모델의 예측 성능을 높일 수 있는 구조도 적용했다. AI가 내놓은 예측 결과와 실제 실험 데이터를 비교하고 이를 모델 재학습에 반영해 연구 데이터가 축적될수록 예측 성능을 고도화하는 방식이다. LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증까지 신약 연구 과정을 유기적으로 연결했다고 강조했다. 이 과정에서 축적되는 연구 데이터도 향후 활용 가능한 자산으로 관리할 수 있도록 설계했다. 민감한 신약 연구 데이터를 다루는 만큼 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 마련했다고 밝혔다. LG CNS는 이번 구축을 발판으로 제약·바이오 분야 AX 사업을 확대할 계획이다. 앞서 회사는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했으며 종근당의 '에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스'도 개발한 바 있다. 최근에는 제약·바이오 분야 특화 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 포 바이오'를 활용해 관련 사업을 확대 중이다. 이를 통해 공공과 민간 제약·바이오 시장에서 AI 신약개발과 연구 업무 혁신 수요를 공략한다는 방침이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 10:01한정호 기자

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