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'AI 신약'통합검색 결과 입니다. (31건)

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글로벌 제약·의료기기 기업과 스타트업이 한자리에

글로벌 제약·의료기기 기업과 스타트업이 한자리에 모여 최신 헬스케어 경향을 공유하고, 협업을 모색하는 자리가 마련됐다. '2025 글로벌 오픈이노베이션 위크-바이오헬스'(2025 Global Open Innovation Week-Biohealth)가 11월12일 14일까지 서울 엘타워에서를 열린다. 보건복지부와 한국보건산업진흥원은 국내기업이 글로벌 신약개발 경험과 자본은 부족한 반면, 국가마다 제도‧정책은 다양해 글로벌 진출에 불확실성이 큰 문제를 해소하기 위해 글로벌 오픈이노베이션 지원사업을 추진하고 있다. 올해로 다섯 번째를 맞이하는 이번 행사는 그간 제약바이오 분야를 대상으로 개최했던 지난 행사와 달리 의료기기·디지털헬스·인공지능(AI) 등 분야를 포함한 바이오헬스 산업 전반으로 확대했으며, ▲암젠 ▲아스트라제네카 ▲바이엘 ▲비원메디슨 ▲BMS ▲베링거인겔하임 ▲일라이릴리 ▲존슨앤드존슨 ▲머크 ▲노보 노디스크 ▲로슈 ▲사노피 ▲다케다 ▲비오메리으 ▲존슨앤드존슨 메드텍 등 외국계 제약사 및 의료기기 기업과 ▲엘지화학 ▲삼진제약 ▲유한양행 등 국내 기업이 기술 수요기업으로 참여한다. 첫날인 12일 글로벌 오픈이노베이션 학술회의에서는 그동안 오픈이노베이션을 통한 협업 생태계 조성에 기여한 유공자 및 단체를 대상으로 보건복지부장관 표창을 수여하고, '디지털헬스케어와 AI로 여는 헬스케어 융합의 시대', '글로벌기업과 스타트업의 협업기회 모색'을 주제로 기술 수요기업과 투자사 관계자의 강연이 이어진다. 이어 K-BIC(Korea-BioHealth Innovation Center, 보건산업 분야 전주기 기술사업화를 목표로 컨설팅·기술평가·금융연계·네트워킹 등을 지원) 벤처카페를 개최한다. K-BIC 벤처카페는 국내 바이오헬스 창업기업의 투자 설명회, 상담(멘토링), 연계망 형성(네트워킹) 등을 위해 2023년부터 매월 개최하고 있다. 13일에는 에는 공동 주관기관인 한국제약바이오협회가 '국내 벤처 생태계 활성화를 위한 기업·기술동향 공유'를 주제로 '2025 KPBMA 오픈이노베이션 플라자'를 개최하며, 1:1 사업 협력 회의(비즈니스 파트너링 미팅)를 통해 18개 국내·외 기술 수요기업과 국내 104개 기업(국내 기업 187개사 792건 신청, 국내·외 기술수요 기업의 관심 분야와 매칭을 통해 최종 165건 선정)이 심도 있는 대화와 실질적인 협력 방안을 논의한다. 보건복지부 정은영 보건산업정책국장은 “최근 바이오헬스산업은 디지털헬스, AI 등 기술 발전에 따른 급격한 기술 융합과 경쟁 심화로 개별 기업의 역량만으로는 성장이 어렵다”라며 “이번 행사를 통해 공동 연구개발, 기술이전, 투자협력 등 다양한 방식의 협업을 위한 계기가 될 수 있기를 기대한다”라고 말했다. 차순도 한국보건산업진흥원 원장은 “올해 행사는 바이오헬스 전 분야 기업들이 글로벌 파트너와 직접 만나 기술 협력 가능성을 검토하고, 해외 진출의 발판을 마련하는 협력의 장이 될 것이다”라며 “국내 혁신 기업들이 글로벌 시장에서 성장할 수 있도록 지원 규모를 지속적으로 확대하겠다”라고 말했다.

2025.11.12 14:12조민규

삼진제약, '2025 K-AI 신약개발 전임상ᆞ임상 모델개발' 과제 참여

삼진제약이 정부 주도로 추진되는 인공지능(AI) 기반 신약개발 국가 프로젝트에 공동연구기관으로 참여한다. 이번 프로젝트는 AI로 전임상과 임상 데이터를 연계해 임상 진입을 가속화하고, AI 기술을 활용한 전주기 신약개발 생태계 구축을 목표로 한다. 이번 보건복지부가 주관하는 '2025년도 K-AI 신약개발 전임상ᆞ임상 모델개발 사업'은 총 371억원 규모의 대형 국가 연구개발(R&D)과제로, 국내 최초로 AI 기반 신약개발 임상시험 설계ᆞ지원 플랫폼을 구축하는 것을 주요 목표로 한다. 사업은 한국제약바이오협회 AI신약연구원이 총괄하며 국내 주요 산·학·연·병 기관이 함께 참여한다. 삼진제약은 서울대병원이 주관하는 '중개연구(Translational Research) AI 소프트웨어 개발' 분야에 공동기관으로 참여해 ▲전임상 멀티모달 데이터 생산 및 표준화 ▲AI 기반 임상시험 설계 활용 및 검증 ▲IND 승인 실증을 담당한다. 세부적으로 항암 및 대사질환 등 다양한 분야에서 축적한 전임상 데이터를 제공하고, 고품질 전임상-임상 멀티모달 데이터를 구축하는 역할을 맡는다. 또 전임상 단계에서 생성되는 다양한 실험 데이터를 활용하여 AI 모델 학습의 품질을 높이고, 실제 후보물질 임상 설계에 AI모델을 활용, 검증 결과를 바탕으로 모델의 정확도를 높이는데 힘을 모을 계획이다. 삼진제약은 이 과제를 통해 AI 예측과 실험 검증이 순환되는 '데이터 피드백형 연구체계'를 구축, 전임상과 임상 간의 데이터 간극을 줄이고 임상시험 성공 가능성을 크게 높이는 국내 AI 신약개발의 실질적 성과 창출에 기여할 방침이다. 삼진제약 이수민 연구센터장은 “이번 K-AI 사업은 예측 중심의 AI 신약개발이 실제 임상 설계 단계로 확장되는 전환점이 될 것”이라며 “삼진제약은 전임상 데이터와 연구현장을 잇는 구심적 역할을 통해 국내 AI 신약개발 생태계 발전에 기여하겠다”라고 전했다.

2025.11.12 11:39조민규

아이젠사이언스, 'AI 특화 파운데이션 모델' 프로젝트 공동연구개발기관 선정

아이젠사이언스는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 주관하는 '인공지능(AI) 특화 파운데이션 모델' 프로젝트의 공동연구개발기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 정부의 대규모 AI 생태계 구축 사업의 일환으로, 의료 등 주요 산업별로 도메인에 특화된 AI 모델을 개발해 국가 AI 경쟁력을 강화하기 위해 기획됐다. 아이젠사이언스는 루닛이 주관하는 '의과학' 분야 컨소시엄의 핵심 공동연구개발기관으로 합류한다. 루닛 컨소시엄은 '분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션 모델 개발'을 목표로 아이젠사이언스를 비롯해 트릴리온랩스, SK바이오팜, 카카오헬스케어 등 7개 기업과 한국과학기술원(KAIST) 및 서울대의 6개 교수 연구팀, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원, 경희의료원 등 9개 의료기관이 참여, 총 23곳의 산·학·연·병 기관이 협력해 AI 기반 의과학 연구개발 생태계 조성에 나선다. 아이젠사이언스는 이번 사업에서 루닛, 트릴리온랩스와 함께 신약 개발 및 의과학 R&D 전반에 활용될 '의과학 파운데이션 모델' 개발을 담당하며, 이 분야에서 축적해온 독보적인 기술력을 활용할 계획이다. 아이젠사이언스는 고려대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던(ICL)과 공동 연구를 통해 70~80억개 매개변수 모델 중 세계 최초로 미국 의사 면허시험(USMLE)을 통과한 의생명 특화 소형언어모델(sLLM) '미어캣-7B(Meerkat-7B)'를 개발한 바 있다. 최근에는 이 기술력을 더욱 발전시켜 14B 모델로 미국 의사 면허시험 벤치마크(MedQA) 89.3점과 한국 의사 면허시험 벤치마크(KorMedMCQA) 90.6점을 달성했으며, 나아가 32B 모델로는 MedQA 91.3점, KorMedMCQA 91.5점을 기록하며 동일 크기(scale) 모델 중 최고 수준의 성능을 연이어 입증했다. 이는 병원이나 기업 내부에 직접 설치(On-premise)가 가능해 데이터 보안이 중요한 의료 현장의 수요를 해결할 실용적인 기술력을 입증한 성과라고 회사 측은 전했다. 또 아이젠사이언스는 이번 사업에서 신약 개발의 핵심 단계별 가설 생성 및 검증을 자율적으로 수행하는 '의생명과학 AI 연구동료'(BMCS, Bio-Medical Co-Scientist) 에이전틱 플랫폼 개발도 담당한다. BMCS는 신약 개발 전주기 지식을 통합해 연구 가설을 자동 생성하고 검증하는 지능형 연구동료 시스템이다. 아이젠사이언스는 이미 내부적으로 자동화된 LLM 멀티 에이전트 시스템 기반의 플랫폼을 구축·운영한 경험을 보유하고 있으며, 이러한 기술력을 바탕으로 BMCS가 표적 발굴, 환자 하위군 정의, 약물 재창출, 임상 가설 생성 등 핵심 R&D 가설을 근거 인용과 함께 산출할 수 있도록 시스템을 고도화할 계획이다. 강재우 아이젠사이언스 대표는 “이번 'AI 특화 파운데이션 모델' 사업은 국내 AI 신약 개발이 진정한 '전주기 혁신'으로 나아가는 전환점이 될 것”이라며 “아이젠사이언스는 '미어캣' 개발 경험과 같은 의과학 특화 모델 기술력과 BMCS 에이전틱 시스템 구축 역량을 결합함으로써 데이터의 경계를 넘어 협력할 수 있는 새로운 R&D 패러다임을 제시하겠다”고 포부를 밝혔다.

2025.11.07 18:14조민규

목암생명과학연구소, K-AI 신약개발 연구기관 선정

목암생명과학연구소(이하 목암연구소)는 지난 5일 보건복지부가 주관하는 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'에 과제에 참여하는 연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'은 복지부가 주관하는 사업으로 혁신적 인공지능 기술을 활용한 AI 기반 신약개발 임상시험 설계·지원 플랫폼을 구축, 개발하고, 이를 기반으로 전임상-임상 단계 연계 및 진입 가속화를 통한 국내 AI 전주기 신약개발 생태계 조성을 목표로 한다. 목암연구소는 이번 과제에서 '중개연구(Translational Research) AI 소프트웨어 개발'을 주도한다. 본 연구는 전임상 단계에서 생성된 다양한 실험 데이터와 초기 임상 데이터를 연결해, 신약개발의 임상단계 전환을 지원하는 AI 기술을 개발하는 것으로 ▲전임상-임상 데이터 연계 약물 반응성·독성·용량 예측 AI 모델 개발 ▲약물 예측 모델 기반 임상 전환 성공률 예측하는 AI 추론 에이전트 개발 ▲연합학습을 통한 실증 기반 성능 고도화 등을 담당한다. 이번 과제를 통해 목암연구소는 AI 기술이 단순한 분석 도구를 넘어 임상 단계로의 이행을 촉진하는 실질적 AI 조력자로 기능할 수 있도록 중개연구 소프트웨어로써 구체적인 모델을 보여줄 예정이다. 신현진 목암연구소 소장은 “목암생명과학연구소는 중개연구 AI 소프트웨어를 통해 전임상과 임상 간의 데이터 간극을 줄이고, AI가 임상 전환 가능성을 스스로 판단할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며 “이번 연구는 AI 신약개발의 실질적 전환점이 될 것이며, 목암연구소는 앞으로도 국내 제약·바이오 산업의 혁신 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 전했다.

2025.11.06 14:51조민규

임상시험 지연 하루 50만 달러 손실…AI, '데이터 뉴노멀' 시대 해법 제시

인공지능(AI)이 데이터 뉴노멀 시대에 복잡해지는 임상시험 문제 해결을 위한 열쇠로 떠오르고 있다. 신약 개발 과정에서 임상시험은 필수 단계지만, 오랜 시간과 막대한 비용이 투입되는 병목 구간이기도 하다. 복잡한 데이터 관리와 변수로 인한 임상 지연, 프로토콜 변경 등이 초래하는 비용 손실은 제약업계 전반의 공통 과제다. R&D 지출은 증가하고 있지만 신약 승인 건수는 이에 비례하지 않는다. 이에 따라 임상시험에 인공지능(AI)을 통합하는 전략이 업계 경쟁력 확보의 핵심으로 부상하고 있다. 미국 바이오 전문 매체 피어스바이오테크(Fierce Biotech)에 따르면 임상시험 지연은 하루 약 4만 달러의 비용과 50만 달러의 매출 손실을 초래하는 것으로 나타났다. 반면 임상시험은 다양한 출처의 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하면서 점차 복잡해져 '데이터 뉴노멀(new data normal)' 시대에 진입했다. 터프츠대학 의약품 개발연구센터(Tufts CSDD)에 따르면, 3상 임상시험에서 수집되는 데이터 포인트는 평균 360만 건으로 20년 전 대비 7배 이상 늘어났다. 임상시험 분산화 확산으로 평가 변수와 절차는 더욱 복잡해지고 혁신적 시험 설계도 증가해 데이터량도 계속 늘고 있다. 이런 환경에서 AI는 임상시험 설계 기간을 평균 73일 단축하는 잠재력을 보여주고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey & Company)는 AI 도입이 개발 자산당 평균 6개월의 개발 기간을 줄일 수 있다고 분석, 환자들이 혁신 치료제에 더 빠르게 접근할 수 있을 것으로 전망했다. 메디데이터(Medidata)는 '임상시험에서의 AI 현황과 미래(The State of AI in Clinical Trials: Today and Tomorrow)' 보고서를 통해 AI가 임상 개발 환경을 어떻게 재편하고 있는지를 분석했다. 보고서는 ISR Market Research와 공동으로 전 세계 200명 이상의 임상 연구 전문가를 대상으로 AI 도입 현황과 효과, 미래 전망에 대한 설문을 진행한 결과를 담고 있다. 조사에 따르면 응답자의 56%는 조직이 이미 AI를 도입했다고 답했으며, 37%는 적극적인 활용 가능성을 평가 중이라고 밝혔다. 반면 향후 12개월 내 AI 활용 계획이 전혀 없다고 답한 비율은 7%에 불과해 업계 전반이 빠르게 AI 전환에 나서고 있음을 보여준다. AI를 사용하는 대다수의 조직이 실제로 혜택을 보고 있다고 밝혔다. AI 사용자 중 73%는 AI 도입이 기대에 부합하거나 그 이상이라고 답했다. 이러한 만족도는 눈에 보이는 성과에서 비롯된다. 사용자 중 70%는 데이터 정확도가 개선됐다고 답했으며, 61%는 데이터 수집 과정이 간소화됐다고 응답했다. 또 AI가 임상시험을 '보통' 또는 '큰 폭'으로 개선했다고 답했고, 특히 효과가 컸던 분야로는 ▲임상시험 결과보고서(CSR) 작성(73%) ▲이상값 및 이상 징후 탐지(70%) ▲시험기관 타당성 평가 및 선정(69%) ▲데이터 수집 및 품질관리(68%) ▲환자군 및 코호트 식별(68%) ▲개인 맞춤형 환자 커뮤니케이션 및 챗봇(66%)이 꼽혔다. 이는 향후 12개월 내 AI 도입 확대가 가장 기대되는 분야와도 크게 겹치는 것으로 나타났다. 다양한 분석을 통해 임상시험에서 AI는 더 이상 선택이 아닌, 비용 통제, 지연 최소화, 경쟁력 유지를 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 임상시험 전 과정에서 가시적인 성과를 만들어내며, 속도·비용·품질 측면에서 실질적인 개선 효과를 입증하고 있다. 또 AI 기반 모델링과 시뮬레이션은 다양한 임상 시나리오를 가상 검증함으로써 불필요한 프로토콜 수정 빈도를 줄이고, 평균 6개월의 개발 기간을 단축하며 성공 확률을 높이고 있다. 시험기관 운영 측면에서도 AI 자동화의 효과가 뚜렷하다. AI 계약 검토 및 결제 자동화 기능을 통해 협상·지급 프로세스를 최대 50% 단축하고, TrialGPT와 같은 환자 매칭 툴을 활용해 스크리닝 시간을 40% 줄였다. AI를 활용한 고효율 시험기관 식별률은 30~50% 향상되고, 환자 등록 속도는 10~15% 빨라진 것으로 나타났다. 이외에도 AI 기반 챗봇과 맞춤형 메시징 시스템은 환자 참여 유지율을 높이고 이탈 위험 환자를 조기에 식별·관리하며, 대규모 언어모델(LLM) 기반 스크리닝은 최대 42%의 시간 단축과 불필요한 탈락 감소를 이끌고, 다국어 지원과 개인 맞춤 커뮤니케이션으로 환자 신뢰와 참여도를 높인다. 메디데이터의 아시아·태평양 지역 마케팅 총괄 김혜지 상무는 “AI는 단순한 효율성 향상을 넘어, 임상시험 운영 전반에서 속도·품질·비용의 혁신을 이끌고 있다. 조기에 AI를 도입한 기업들은 확보한 시간과 비용 절감 효과를 후속 연구에 재투자하며 선순환 구조를 만들고 있고, 이는 곧 시장에서의 경쟁 우위로 이어지고 있다”며 “메디데이터는 AI를 단일 솔루션이 아닌 임상시험 전 과정을 뒷받침하는 플랫폼 전략이자 철학으로 보고 있다. 임상시험 기간 단축, 데이터 정확성 개선, 수백만 달러 규모의 비용 절감 등 효과는 이미 수치로 입증되고 있으며, 이를 통해 환자들이 혁신 치료제에 더 빠르게 접근할 수 있도록 지원할 것”이라고 강조했다. 한편 메디데이터는 AI를 적극 활용해 임상시험 전 과정에서 혁신적인 대안을 제시하고 있다. 25년간 전 세계 3만 6천 건 이상의 임상시험을 지원하며, 1100만 명 이상의 환자 데이터를 축적, 업계 최대 규모의 데이터베이스를 보유하고 있다. 이를 토대로 임상시험 설계, 환자 모집, 데이터 관리, 규제 제출까지 임상시험 전 주기(end-to-end)를 아우르는 통합 솔루션을 제공하고 있다. 특히 2024년 미국 FDA에서 승인된 신약 가운데 72%, 그리고 2015년 이후 전체 승인 사례의 62%가 메디데이터의 기술을 활용했다.

2025.11.02 17:18조민규

넷타겟, 스위스 디바이오팜과 AI 기반 이중 페이로드 ADC 공동개발 협력

넷타겟(NetTargets)은 스위스의 글로벌 바이오제약사 디바이오팜(Debiopharm)과 AI 기반 이중 페이로드 항체-약물결합체(dual-payload ADC) 공동개발 협약을 체결했다. 이번 협력은 넷타겟의 설명가능한 인공지능(Explainable AI) 기술과 디바이오팜의 MLINK Duo 링커 기술 플랫폼을 결합해 기존 항암제의 내성 한계를 극복하고 난치성 암을 정밀 타격할 차세대 치료제를 개발하는 것을 목표로 한다. 넷타겟의 AI 디지털 트윈 플랫폼은 멀티오믹스 데이터를 심층 신경망으로 분석해 수백만 개의 후보 조합 중 상호보완적 기전을 갖는 시너지 약물 조합을 찾아낸다. AI가 발굴한 이러한 페이로드 조합은 디바이오팜의 MLINK Duo 기술을 통해 하나의 항체에 두 약물을 동시에 탑재해 암세포 내부로 정밀하게 전달된다고 회사 측은 설명했다. MLINK Duo는 서로 다른 두 페이로드를 하나의 항체에 안정적으로 결합하고, 암세포 내에서 동시에 방출되도록 설계된 독자 링커 플랫폼으로 AI가 발굴한 이중 페이로드 조합을 실제 ADC 치료제로 구현하는 핵심 역할을 한다. 두 약물이 동시에 방출되어 시너지 효과를 극대화하고 전신 독성을 최소화하는 것이 이 기술의 핵심이다. 양사는 이번 협력을 통해 AI 신약개발과 ADC 기술의 융합이라는 새로운 패러다임을 열고, 내성 암에 대응하는 다중표적 치료제 개발의 글로벌 모델을 제시한다는 목표다. 송제훈 넷타겟 대표는 “넷타겟의 AI 기술은 단순 예측을 넘어 복잡한 생체 네트워크 내 약물 반응을 설명할 수 있는 수준으로 발전했다. 이번 협력은 AI가 발굴한 새로운 이중 페이로드 조합을 디바이오팜의 차세대 ADC 기술에 전략적으로 접목함으로써 암 치료의 새로운 장을 여는 계기가 될 것”이라고 말했다. 프레데릭 레비(Frédéric Lévy) 디바이오팜 CSO는 “치료 내성은 암 치료의 가장 큰 난제 중 하나로 AI와 ADC 기술의 결합은 이를 극복할 유망한 접근이며, 넷타겟과의 협력은 MLINK Duo 기술의 혁신성을 극대화하고 내성 발생을 전략적으로 억제할 수 있는 다중표적 치료제 설계로 이어질 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 협력을 통해 넷타겟은 AI가 도출한 복합 기전 기반 신약 후보를 글로벌 신약개발로 신속히 연결할 수 있는 기반을 마련, 이를 발판으로 AI 시스템생물학 플랫폼의 적용 영역을 확장하고, 디바이오팜과의 협력을 통해 글로벌 수준의 혁신 치료제 개발 역량을 한층 강화해 나갈 계획이다. 넷타겟은 2019년 KAIST에서 스핀아웃한 AI 신약개발 전문기업으로 설명가능한 인공지능과 시스템생물학 기반의 디지털 트윈 플랫폼을 활용해 시너지 복합 약물 조합을 발굴한다. 또 복잡한 생물학적 네트워크를 정밀하게 모델링하고 약물 기전 간 상호작용을 시뮬레이션함으로써 기존 예측 모델을 넘어서는 혁신적인 치료 전략을 제시하고 있다. 디바이오팜은 스위스 로잔에 본사를 둔 글로벌 제약사로 종양학 및 감염질환 분야에서 미충족 의료수요를 해결하기 위한 혁신 치료제 개발에 주력하고 있다. 대표적인 ADC 파이프라인으로는 CD37, HER2, HER3 등 주요 종양 표적을 기반으로 한 Debio 1562M, Debio 0532, Debio 2512 등이 있다.

2025.10.30 15:32조민규

우정바이오, 갤럭스와 AI 치료제 개발 맞손

우정바이오가 갤럭스와 인공지능(AI) 치료제 개발을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 앞으로 두 회사는 ▲AI 기반 신약 후보 물질의 신속 비임상 검증 체계 구축 ▲신규 타깃 발굴 및 혁신 신약 공동 연구개발 협력 ▲ 양사의 정보 및 네트워크 공유 ▲각 사 인프라 활용 공동 연구개발 수행 등을 추진하게 된다. 천희정 우정바이오 대표는 “협약을 통해 우정바이오 만의 독자적인 비임상 서비스 구축에 최선을 다할 것”이라며 “여러 기업과의 오픈이노베이션 프로젝트도 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 석차옥 갤럭스 대표도 “갤럭스는 AI로 완전히 새로운 항체를 설계하고 실제 비임상 단계까지 검증하는 연구로 단순한 기술적 가능성을 넘어 실제 치료제로 이어질 수 있는 기반을 다지고 있다”라며 “우정바이오와의 협력은 갤럭스가 가진 설계 역량과 우정바이오의 비임상 검증 역량을 결합해 AI 신약 개발을 더 빠르고 확실하게 임상으로 연결하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.

2025.09.30 13:24김양균

동아ST-그래디언트 바이오컨버전스, 오가노이드 기반 신약개발 공동연구

동아에스티는 그래디언트 바이오컨버전스와 AI 기반 오가노이드 및 유전체 분석을 활용한 신약개발 초기 단계 공동연구 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약은 양사의 기술력과 연구 역량을 결합해 예측 한계, 높은 비용, 장기 개발 기간 등 기존 신약개발의 구조적 문제를 극복하고 난치성질환 치료제 개발을 앞당기기 위해 마련됐으며, 예측 한계, 높은 비용, 장기 개발 기간 등 기존 신약개발의 구조적 문제를 해소하고, 전 주기에 걸쳐 정밀하고 효율적인 의사결정을 가능하게 하는 신약개발 협력체계를 마련했다는 점에서 의미가 크다. 협약에 따라 양사는 ▲AI 기반 오가노이드 및 유전체 빅데이터 분석을 통한 신규 타깃 발굴 및 신약개발 ▲환자 유래 오가노이드(PDO)를 활용한 다양한 암종의 약물 반응 분석 및 정밀의료 기반 약물 스크리닝 ▲역분화 줄기세포(hiPSC) 기반 뇌 오가노이드를 활용한 알츠하이머병, 타우병증 등 난치성 뇌 질환 후보물질 유효성 검증을 위해 협력한다. 구체적으로 그래디언트 바이오컨버전스는 자사의 핵심 플랫폼인 환자 유래 오가노이드(PDO)를 활용해 동아에스티의 항암 및 뇌질환 관련 신약 후보물질에 대한 전임상 약물 반응성 및 기전 검증을 수행한다. 이를 통해 기존 동물실험보다 환자 환경에 근접한 데이터를 확보해 후보물질의 임상 성공 가능성을 높이고, AI 분석과 PDO 기반 빅데이터를 바탕으로 신규 타깃 발굴 및 기전 연구도 병행할 계획이다. 양사는 그래디언트 바이오컨버전스가 보유한 약 1천종의 암 환자 유래 오가노이드와 NGS 기반 유전체 데이터를 바탕으로, 동아에스티의 항암 파이프라인에 대한 종양 특이적 약물 반응성을 정밀하게 평가하고, AI 분석을 통해 치료 효과가 높은 환자 집단을 예측함으로써 임상 설계 최적화에 기여할 계획이다. 또 그래디언트 바이오컨버전스의 역분화 줄기세포(hiPSC) 기반 뇌 오가노이드 모델을 적용해 알츠하이머병, 타우병증 등 주요 뇌질환의 병리 기전에 대한 정밀한 유효성 검증을 가능하게 함으로써, 동아에스티의 뇌신경질환 파이프라인 고도화에 기여할 전망이다. 이진근 그래디언트 바이오컨버전스 대표는 “그래디언트 바이오컨버전스의 오가노이드 플랫폼과 동아에스티의 신약개발 역량이 만나, 신약개발 초기 단계의 정밀성과 효율성을 크게 높일 수 있을 것”이라며 “양사의 기술력과 자원을 결합해 신약개발을 더욱 신속하고 효과적으로 이끌어가겠다”고 말했다. 동아에스티 김미경 연구본부장은 “양사가 보유한 기술력과 연구 역량이 결합되면 독자적인 약물 타깃 발굴과 효과적인 후보물질 선정이 가능해질 것”이라며 “그래디언트 바이오컨버전스와 긴밀히 협력해 혁신적인 연구 성과를 창출하고 글로벌 신약개발 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다.

2025.08.22 17:21조민규

"AI로 신약·의료기기 개발"…네이버, 제이앤피메디와 '맞손'

네이버(대표 최수연)는 양사 관계자가 참석한 가운데 '네이버-제이앤피메디 디지털 헬스케어 분야 포괄적 업무협약식'을 진행했다고 13일 밝혔다. 네이버는 소프트웨어, 인공지능(AI) 기술을 기반으로 신약, 혁신 의료기기 개발을 지원하는 제이앤피메디에 투자를 진행하고 향후 네이버의 AI 기술과 제이앤피메디의 임상시험 플랫폼 고도화에 협력할 예정이다. 제이앤피메디는 ▲제약 ▲바이오 ▲의료기기 기업을 대상으로 임상시험 데이터 플랫폼을 제공하고 ▲CRO(임상시험수탁기관) 서비스 ▲투자 지원 ▲라이선스 컨설팅 등을 지원하는 국내 디지털 헬스케어 기업이다. 이 밖에도 신약 및 의료기기 기술이전 전략 수립, 계약 협상 등 컨설팅 뿐만 아니라 자체 개발한 플랫폼을 통해 국제 표준에 기반한 ▲임상 데이터 관리 ▲운영 ▲임상시험 ▲품질관리 등 다양한 기능을 제공하고 있다. 네이버는 국가 전략 자산인 임상시험 데이터의 관리와 기술 자립을 실현하기 위해 제이앤피메디와 협업할 예정이다. 아울러, AI 기술을 결합해 글로벌 진출에 필요한 디지털 임상시험 역량을 구현하고 국내 헬스케어 생태계 전반의 디지털 전환 인프라 구축을 위해 노력할 계획이다. 네이버는 환자에 대한 병력 청취를 의료용어로 자동 변환해 EMR에 기록하는 스마트 서베이, AI 서머리 기술을 통해 과거 검진 결과를 정리·분석해주는 페이션트 서머리 등을 선보였다. 또 네이버 D2SF는 2017년부터 유망한 헬스케어 스타트업에 선제 투자하고 있고 올해 8월 기준 전체 투자 포트폴리오 중 약 18%가 헬스케어 스타트업이다. 최인혁 네이버 테크비즈니스 대표는 “이번 협업을 통해 양사가 국내외 유망 디지털 헬스케어 기업을 함께 발굴 및 투자하고 글로벌 시장 진출과 동반 성장을 지원할 계획”이라며 “네이버의 AI 기술을 제이앤피메디의 임상시험 플랫폼 노하우에 접목해 제품 고도화에도 기여할 것" 이라고 말했다.

2025.08.13 13:26박서린

빅파마 탐내는 中 AI 신약 기술 눈길

중국이 인공지능(AI) 신약 개발에서 괄목할 만한 성과를 내는 것으로 나타났다. 차이나 포스트 씨큐리티에 따르면, 중국 정부는 2025년 5개년 계획에서 AI 신약 개발을 우선순위로 지정했다. 현지 AI 기반 제약 회사인 XTalPi는 하버드대 기업가와 60억 달러 규모 라이선스 계약 체결한 것으로 알려졌다. XTalPi는 지난 5일 홍콩 증권거래소에 제출한 서류에서 하버드대 교수가 설립한 DoveTree와 6월 말 최종 협력 계약을 체결했다고 밝혔다. DoveTree는 XTalPi가 발견한 약물 후보를 개발 및 상용화할 수 있는 전 세계 독점권을 획득, 180일 이내에 XTalPi에 1억 달러를 지급하기로 합의했다. 이미 5천100만 달러가 지급된 상황. XTalPi는 후보물질이 규제 및 상업적 이정표를 충족할 시 연간 순 매출의 한 자릿수 비율에 따른 로열티 외에도 최대 58억9천만 달러를 받을 수 있다. 이에 대해 XTalPi는 “우리는 통합 AI + 로봇 공학 기술을 통해 엔드 투 엔드 AI 신약 발견 플랫폼을 사용해 주로 종양학, 면역 및 염증성 질환, 신경 장애 및 대사조절장애 분야에서 DoveTree가 선택한 여러 표적에 대한 저분자 및 항체 기반 약물 후보를 발견하고 개발할 것”이라고 밝혔다. 글로벌 빅파마도 중국 AI 신약 개발 회사와 AI 신약 개발 거래를 진행 중이다. 우선 지난 6월 아스트라제네카는 AI 플랫폼과 전임상 항암제 포트폴리오 확보를 위해 중국 CSPC 제약 그룹에 50억 달러 이상을 지불키로 합의했다. 화이자와 사노피도 중국 기업인 XtalPi와 AI 기반 신약 개발 협력을 진행 중이다. 특히 사노피는 중국 헬릭슨의 미국 자회사인 에렌딜 랩스와 독점 AI 플랫폼에서 발견한 자가면역 및 염증성 장 질환에 대한 두 가지 잠재적 항체 후보에 대한 라이선스를 부여하기 위해 17억 달러 규모의 계약을 체결했다. 글로벌 경영컨설팅기업 McKinsey & Company의 상하이 파트너인 Fangning Zhang은 “글로벌 제약사에게 있어 가장 큰 매력은 중국기업의 약물 라이선스 및 고급 AI 플랫폼 액세스에 대한 상대적으로 낮은 비용”이라며 “AI가 전 세계적으로 신약 개발을 위해 연간 150억 달러에서 280억 달러의 가치를 창출할 수 있을 것”이라고 전망했다.

2025.08.09 12:00김양균

"AI로 신약도 개발한다"…메가존클라우드, '이곳' 손잡고 시장 확대 나서

메가존클라우드가 인공지능(AI) 신약개발 기업 아이젠사이언스와 신약개발 분야의 디지털 전환을 추진한다. 양사는 지난 16일 서울 역삼동 메가존클라우드 연락사무소에서 양측 대표 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 'AI 기반 신약개발 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 17일 밝혔다. 아이젠사이언스는 고려대학교 기술지주회사를 통해 창업된 AI 기반 신약개발 전문기업으로, 자체 AI 플랫폼을 통해 난치성 질환 분야의 저분자 합성 신약을 효율적으로 개발하고 있다. 지난해에는 성장 가능성이 높은 유망 기업의 기술혁신과 글로벌 시장진출을 촉진하기 위해 중소벤처기업부와 민간 투자사가 함께 지원하는 스케일업 팁스에 선정되기도 했다. 이번 협약을 통해 양사는 신약개발사 및 임상시험수탁기관(CRO) 등 제약 분야 고객사를 대상으로 공동 영업을 추진하고, 클라우드 기반의 AI 활용을 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 아이젠사이언스의 AI 기반 신약개발 플랫폼 아이젠인사이트(AIGEN InSight) 및 아이젠켐테일러(AIGEN ChemTailor), 의생명 특화 언어모델 미어캣(Meerkat) 등이 원활히 운영될 수 있도록 고성능 GPU 중심의 클라우드 인프라를 제공하고 운영 지원과 기술 컨설팅을 지원한다. 아이젠사이언스는 자체 AI 기술을 기반으로 제약 분야 공동 사업 개발에 참여한다. 또 양사는 세미나, 컨퍼런스, 프로모션 등 다양한 공동 마케팅 활동을 전개하고 클라우드 운영 경험과 인프라 최적화 노하우를 공유하며 협력 범위를 점차 넓혀갈 계획이다. 강재우 아이젠사이언스 대표는 "AI 기반 신약개발의 성과를 높이기 위해서는 기술과 인프라가 함께 설계돼야 한다"며 "메가존클라우드와의 협력으로 산업 적용성과 효율성을 동시에 확보해 나가겠다"고 말했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 기술이 실제 산업을 변화시키는 사례 중 신약개발은 가장 가능성과 파급력이 큰 분야 가운데 하나"라며 "앞으로 아이젠사이언스를 비롯한 국내 신약개발 기업들이 안정적인 환경에서 최적의 기술을 구현하며 성장할 수 있도록 AI 기술 지원을 계속 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.07.17 11:30장유미

"AI, 의약품 제조역량 강화 도움"

인공지능(AI)이 우리나라의 의약품 제조역량 강화에 효과적이라는 전문가 분석이 나왔다. 제약바이오 비전 2030 실현 제2차 혁신포럼이 10일 오전 국회에서 열렸다. 포럼 주제는 '국민건강 안전망 구축을 위한 의약품 제조역량 강화 방안'. 서영석 더불어민주당 의원과 한지아 국민의힘 의원, 한국제약바이오협회가 공동주최했다. 이날 정진현 서울대 교수는 AI를 활용한 신약 제조혁신을 제안했다. 정 교수는 “지난 2018년부터 AI를 적용한 제조 표준이 발전했음에도 우리나라는 뒤처진 측면이 있다”라며 AI와 빅데이터 기술을 적용한 '바이오파마 4.0'의 해외 동향을 소개했다. 이러한 기술을 통해 후보물질 발굴 신약 연구개발이나 연속공정, 임상데이터 분석 등이 이뤄지고 있다는 것. 또 정 교수는 현재 우리나라의 의약품 제조 및 생산 과정의 혁신이 시급함을 강조했다. 그는 “제네릭과 바이오시밀러에 치중한 생산을 하다 보니 공정혁신에 대한 대비가 미비한 점이 있다”라며 “전 세계 3위 규모인 제약 파이프라인을 고려하면, 향후 혁신개발이 시급하다”라고 조언했다. 아울러 “우리나라는 중국과 인도 의존도가 매우 높아 수출 규제 등 글로벌 공급망 대응을 위한 국가적 대응이 절실하다”라며 “위기 상황 시 과연 우리가 글로벌 의약품 안전망에서 자유로울 수 있는지 따져봐야 한다”라고 덧붙였다. 한편, 이날 참석한 제약바이오 기업들은 정부에 민간의 원료의약품 생산시설 구축 지원 및 유럽, 일본, 미국 등과 같은 공동협력 체계 마련을 촉구했다. 이들은 국내산 원료를 사용하기 위한 계기 마련 및 원료의약품 원산지 표기 등도 필요하다고 강조했다.

2025.07.10 11:08김양균

"AI 기반 신약개발‧인재 양성‧생태계 활성화하자”

한국제약바이오협회 AI신약융합연구원이 다음 달 25일까지 'AI 신약개발 경진대회 JUMP AI'를 온라인 개최한다. 대회는 보건복지부와 한국보건산업진흥원의 '인공지능(AI) 신약개발 교육 및 홍보 사업 일환으로 마련됐다. 참가자들은 암‧당뇨‧퇴행성 뇌 질환 등 치료제 개발용 타깃 물질인 'MAP3K5 IC50' 데이터셋을 기반으로 Kinase IC50 활성 값을 예측하는 AI 모델을 개발하게 된다. 특히 대회 평가에 제공된 데이터셋은 유한양행이 신약 연구 현장에서 직접 생산‧검증한 실험 데이터를 기반으로 하고 있다. 대회는 AI 활용 신약개발에 관심이 있는 국내·외 연구자 누구나 참가할 수 있다. 대상인 복지부 장관상 상금은 500만 원이 수여된다. 또 최우수상(유한양행상) 400만 원, 우수상(협회장상·CAS상) 2점에는 각각 상금 300만 원이 수여된다. 시상은 오는 9월 25일 인공지능 신약개발 콘퍼런스에서 이뤄질 예정이다. 표준희 AI신약융합연구원 부원장은 “대회는 AI 기반 신약개발의 실질적 가능성을 확인할 기회”라며 “앞으로도 산업계, 학계, 스타트업 등과 생태계 확장에 기여하겠다”라고 밝혔다.

2025.07.07 15:02김양균

KAIST·삼성서울병원·네이버클라우드·히츠, 국내 첫 질병 진단 AI만든다

KAIST와 삼성서울병원, 네이버클라우드, (주)히츠가 의료·신약에 특화된 '한국형 챗GPT 플랫폼' 개발에 나선다. 국내선 처음이다. KAIST는 디지털바이오헬스AI연구센터(센터장 김재철AI대학원 예종철 교수)가 과학기술정보통신부 'AI 최고급 신진연구자 지원사업(AI 스타펠로우십)'에 선정됐다고 23일 밝혔다. 이 사업은 이달부터 오는 2030년 12월까지 총 115억 원을 들여 질병을 스스로 추론하고 판단하거나 신약을 발굴하는 AI 기술과 플랫폼을 개발한다. 주요 목표는 ▲의료 지식체계 통합, 진단 및 치료 위한 고성능 추론 모델 구축 ▲기호 기반 추론과 신경망 모델 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발 ▲'셀 온톨로지' 기반 신약 개발 및 바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등이다. 삼성서울병원, 네이버클라우드, ㈜히츠 등과는 ▲의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI ▲신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타겟 탐색 ▲지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼 상용화를 추진한다. 예종철 디지털바이오헬스AI연구센터장은 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화됐다"며 “과제가 종료될 7년 뒤에는 참여 신진연구자들이 연구 성과 면에서 세계 1위 수준에 도달할 것"으로 기대했다. AI 스타펠로우십은 박사후연구자 및 임용 7년 이내 교원이 프로젝트 리더(PL)로 참여해 주도적으로 연구를 이끄는 사업이다. 대학내 연구실과 수요기업이 컨소시엄을 구성, 운영된다.

2025.05.23 08:17박희범

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

'혁신과 협업, 함께 만들어가는 미래'… BIO KOREA 2025, 5월7일 개막

'혁신과 협업, 함께 만들어가는 미래'를 주제로 한 2025 BIO KOREA가 오는 5월7일부터 9일까지 서울 코엑스에서 한국보건산업진흥원과 충청북도 주최로 개최된다. 20년을 맞은 올해 행사는 기존과 달리 개막식에서 기조강연과 패널토론이 진행된다. 기조강연은 알렉스 자보론코프(Alex Zhavoronkov) 인실레코 메디슨 창립자이자 대표가 'Can AI and robotics create a drug and extend life?'(AI와 로봇공학, 신약 개발과 수명 연장의 미래)를 주제로 신약개발 패러다임 변화에 따른 AI활용 성과와 글로벌 혁신 사례를 제시할 예정이다. 이어 'AI 기반 신약개발: 기술 혁신에서 사업적 임팩트까지'를 주제로 한 패널토론에서는 ▲'AI와 로보틱스 기반 신약개발 기술의 한계와 극복전략' ▲'AI 신약개발 플랫폼의 산업화-Global Pharma 협업 사례와 한국의 대응 전략' ▲'AI가 노화 연구와 장수 산업에 미치는 영향' ▲'AI 신약개발의 규제, 윤리, 보안, 데이터 거보넌스-글로벌 대비 우리는 어디쯤인가' 등을 주요 논제로 다룰 예정이다. 표준희 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부위원장이 좌장을 맡고,▲송상옥 스탠다임 대표(생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼 3종 개발)▲석차옥 갤럭스 대표(갤럭스 디자인 플랫폼을 활둉해 항체 설계)▲정재호 연세대의대 교수(양자컴퓨터를 이용한 AI 신약개발)▲윤태영 프로티나 교수(AI기반 항체설례 플랫폼 SPID 개발) 등이 패널로 참여한다. 또 비즈니스 파트너링은 강화했는데 우선 전년 대비 미팅 공간이 21% 확대되고, 참가자 간 네트워킹의 자리로 파트너링 리셉션(5월8일)을 신설했다. 특히 해외 참가비율의 전체의 47%를 차지하고, 작년 대비 미팅 사전매칭은 4월28일 기준 25% 증가한 것으로 나타났다. 한국보건산업진흥원 관계자는 “바이오코리아는 전시 보다는 비즈니스 파트너링이 중심”이라며 “대형 제약바이오기업이 전시뿐 아니라 이러한 비즈니스 파트너링에 참여한다는 데 의미가 크다”라고 말했다. 인베스트 페어의 경우 크게 두 개의 주제로 7일과 8일 양일간 세션이 마련됐으며, 1대1 온리인 비즈니스 사전 미팅을 비롯해 중동·유럽 등 국가주도 투자기관도 참여할 예정이다. 세부적으로 7일 '중동과 아시아로의 투자 흐름 변화와 기회'를 주제로 열리는 세션에서는 ▲글로벌 바이오 투자 동향 ▲아시아권 진출 및 투자전략 소개 ▲사우디 생명공학 비전 2030 육선전략 소개 ▲한국 혁신 바이오 스타트업 피칭 등이 마련됐다. 8일은 '바이오 시장의 장벽을 극복하는 전략'을 주제로 ▲코리아 이노베이션 퀵파이어 챌린지 성과 및 사례 소개 ▲미국시장 진출 및 투자유치 전략 소개 ▲ 유럽시장 진출 및 투자유치 전략 소개 ▲학국 혁신바이오 스타트업 피칭 등이 진행된다. 컨퍼런스는 ▲혁신 바이오기술(신규 모달리티, 임상, 전임상-대체독성시험, 재생의료, 항노화와 역노화) ▲바이오 융합기술(AI 기반 신약개발, 디지털 융합기술, 우주바이오, 뇌-컴퓨터 인터페이스) ▲기술 비즈니스(글로벌 바이오 거버넌스, 오픈 이노베이션-제약) 등 3가지 주제로 14개 세션이 마련됐다. 우주바이오, BCI 등 기술 융합을 통한 새로운 바이오 기술을 소개하고, 글로벌 제약사와의 협업을 위한 글로벌 바이어 거버넌스, 오픈 이노베이션 등이 논의된다. 전시는 20개국 323개사가 참여를 확정했는데, 특히 캐나다·네덜란드·호주스·웨덴·미국·독일·태국·대만 등 9개국 70개사의 국가관 운영 및 AI, 디지털헬스케어 등 중소 유망 기업들로 구성된 라이징 특별관도 신설됐다. 다만 전시에 국내 대형 제약바이오기업의 참여가 부진한 모습이다. 이에 대해 보건산업진흥원 관계자는 “올해 셀트리온, 유한양행, 에스티팜 등 대형 기업이 참여하는 등 매년 국내 대기업의 참여가 미세하지만 조금씩 늘고 있다”며 “다만 행사가 열리는 5월 바이오USA 등 국제 행사가 많아 국내 제약바이오기업의 참여에 영향이 있는 것 같다”라고 설명했다. 한편 바이오코리아 2025는 약 20억원 규모의 행사로 한국보건산업진흥원과 경상북도가 각 2억7천500만원의 비용을 분담한다. 올해 메인 스폰서는 AMGEN, Johnson&Johnson, ACRO Biosystems, ST PHARM, sysmex, MSD 등 6개사가 참여했다.

2025.04.30 06:00조민규

[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

K-MELLODDY사업단, '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 사업설명회

한국제약바이오협회는 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)의 세부과제3(AI 모델 개발) 5개를 신규 선정한다고 밝혔다. 연합학습(Federated Learning)은 각 기관이 보유한 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술로 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 '보호'와 '활용'이 동시에 가능하다는 장점이 있다. 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트'는 한국보건산업진흥원과 한국연구재단이 사업단 운영을 지원하며, 한국제약바이오협회와 K-MELLODDY사업단이 주관한다. 해당 프로젝트는 연합학습 기반 ADMET(약물 흡수와 분포, 대사, 배설 및 독성 등 임상시험 성공의 가장 중요한 요소) 예측 모델인 'FAM(Federated ADMET Model)' 개발을 목표로 하며, 총 5년(2024.07.01.~2028.12.31.)에 걸친 프로젝트다. 미국 NIH 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 약 22%를 차지하며, 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상 비용의 대부분을 차지한다고 보고 있다. 앞서 지난해 세부과제1(플랫폼 구축 및 개발, 1개 과제), 세부과제2(데이터 공급 및 활용, 20개 과제)를 선정 완료했고, 세부과제3(플랫폼 활용 연합학습 모델 개발, 15개 과제)의 경우 1차(2024년), 2차(2025년), 3차(2026년)로 나눠 각 5개씩 신규 과제를 선정한다. 이에 사업단은 오는 4월30일 16시까지 범부처연구자통합지원시스템(IRIS)을 통해 2025년도 신규 과제 접수를 받는다. 평가를 거쳐 선정된 기관은 향후 2년 6개월 동안(2027년 12월 종료) 해당 사업을 수행하게 된다. 김화종 사업단장은 “세부과제 3은 AI 신약개발 가속화를 위한 연합학습 기반 신약개발 플랫폼(FDD)에서 운영될 ADMET 및 PK 파라미터 예측 AI 솔루션인 FAM(Federated ADMET Model) 개발을 지원하는 것”이라며 “연구개발계획서 작성시 연합학습 기술 동향과 프레임워크, 적용 사례, 그리고 1차년도 연구 내용 등을 참조해야 한다”고 설명했다. 신규과제 수행을 희망하는 주관연구개발기관은 산·학·연·병 모두 가능하며, 최종 산출물의 기술성숙도(TRL)를 기반으로 성과 목표 달성을 위한 전략과 최종적으로 어떤 모델을 개발할 것인지 등을 제안해야 한다. 한편 사업단은 오는 4월4일(금) 오후 2시 한국제약바이오협회 4층 강당에서 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업설명회'를 개최한다. 이번 설명회는 신규과제 참여 희망 연구자 및 연구기관, 기업, 의료기관 등을 대상으로 사업 이해를 제고하기 위해 마련됐다. 설명회는 사업 소개, 공고 과제 안내와 더불어 연구개발계획을 수립하는 데 있어 기존 수행 과제(2024년도 선정 과제)와의 차별성 등을 꾀하고자 2024년에 신규 선정되어 현재 과제를 수행 중인 5개 기관의 연구개발 현황 발표 시간도 준비되어 있다.

2025.04.01 11:10조민규

"AI 활용해 면역항암제 개발하자”…와이바이오로직스, 갤럭스 '맞손'

와이바이오로직스가 갤럭스와 인공지능(AI) 기술을 활용한 항암신약 개발 공동연구 계약을 체결했다. 향후 갤럭스가 AI 기반 신약 설계 플랫폼을 통해 신약 후보 물질을 도출하면, 와이바이오로직스는 이를 자체 항체 플랫폼과 결합해 차세대 면역항암제 개발을 추진하게 된다. 관련해 와이바이오로직스는 항체 디스커버리 플랫폼을 토대로 8건의 독자 및 공동 개발한 신약 후보 물질에 대한 기술이전 계약을 성사시켰다. 회사는 다수 신약 파이프라인을 개발, 여러 질환 신약 공동개발도 수행 중이다. 와이바이오로직스 관계자는 “갤럭스의 AI 기반 단백질 설계 기술과 당사의 항체 개발 역량을 결합해 경쟁력 있는 면역항암제를 개발하겠다”라며 “신약개발 과정의 혁신 개발이 이뤄지길 기대한다”라고 밝혔다. 갤럭스 측도 “AI 기술로 신약 개발의 시행착오를 줄이고 성공 확률을 높이겠다”라며 “이번 협력으로 혁신적인 면역항암제 개발에 참여해 기쁘다”라고 전했다.

2025.03.13 11:02김양균

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