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'AI 신약'통합검색 결과 입니다. (21건)

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"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

KIST, 신약 발굴 AI 기술로 세계 최상위 팀에 뽑여

한국과학기술연구원(KIST)은 천연물시스템생물연구센터 박근완 박사팀이 제3회 '캐쉬'(CACHE) 챌린지의 코로나19 바이러스 표적 신약 후보 발굴 부문에서 세계 최상위 4개 팀에 선정됐다고 16일 밝혔다. 신약 후보 예측 대회인 '캐쉬'(CACHE) 챌린지에서는 가장 성능이 좋은 AI 기술을 발표한다. 대회에서 얻어지는 모든 데이터는 일반에 공개한다. '캐쉬'는 신약 후보 물질을 발굴하는데 있어 AI 방법론의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해 2021년 조직된 국제적인 컨소시엄이다. 아스트라제네카, 바이엘, 베링거인겔하임 등 글로벌 제약사들과 협력 중이다. 캐나다 정부와 미국 국립보건원(NIH)은 후원한다. 이번 '캐쉬' 챌린지에서는 코로나19 바이러스와 같은 치명적인 감염병 억제 약물 개발을 목표로 11개국 23개 본선 진출 팀이 약 2년간 경쟁하며 진행됐다. 참가팀들은 컴퓨터 기반 AI 예측 기술을 활용해 총 1천739개의 신약후보물질을 제안했다. 본선 참가팀은 2023년 1월 선정됐다. 최상위 4개 팀은 KIST외에 오타와대학교(캐나다), 브리티시 컬럼비아 대학교(캐나다), 베를린자유대학교(독일) 연구팀으로 선정됐다. KIST 연구팀은 이번 대회에서 코로나19 바이러스에 대응하는 혁신적인 저분자 화합물을 제시했다. KIST 연구팀은 이 화합물 제조에 천연물 신약 개발을 위해 자체 개발한 '진화적 화합물 결합 유사성'(ECBS)이라는 AI 모델을 활용했다. 'ECBS'는 질병 표적 단백질의 진화 정보를 활용해 화합물 예측 정확도를 높인 새로운 AI 모델이다. 천연물시스템생물연구센터 박근완 책임연구원은 “AI가 코로나바이러스와 같은 치명적인 감염병 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 보여줬다"며 "향후 글로벌 경쟁력을 갖춘 신약 개발 연구를 수행할 계획"이라고 밝혔다.

2025.01.16 12:00박희범

AMD, 제약회사에 투자…"우리 AI칩으로 신약 개발"

미국 반도체 회사 AMD가 제약회사에 투자했다. AMD는 생명과학 기업 앱사이 상장 지분에 사모투자하는 방식으로 2천만 달러(약 290억원)를 투입했다고 미국 월스트리트저널(WSJ)이 지난 8일(현지시간) 보도했다. WSJ은 경쟁사 엔비디아처럼 AMD도 생명과학 분야에서 인공지능(AI) 칩으로 입지를 다지려 한다고 평가했다. 마크 페이퍼마스터 AMD 최고기술책임자(CTO)는 “다른 시장으로 시야를 넓히고 있다”며 “사회에 곧바로 영향을 미칠 의료 분야를 우선한다”고 말했다. 숀 매클레인 앱사이 창업자는 “앱사이는 AI 칩을 470개 넘게 쓰고 있다”며 “대부분 엔비디아 GPU”라고 설명했다. 하지만 “AMD의 GPU로 바꾸기 시작한다”며 “신약을 개발하기 위해 엄청난 양을 계산하는 데 필요한 비용이 줄어들 것”이라고 기대했다. 엔비디아도 2023년 생명과학 업체 리커전파마슈티컬스에 5천만 달러를 투자하고 AI를 기반으로 신약을 개발하기 위한 하드웨어를 지원했다.

2025.01.10 10:42유혜진

"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

CJ바이오사이언스, 'AI 기반 마이크로바이옴 글로벌 혁신기업' 비전 선포

CJ바이오사이언스가 'AI 기반 마이크로바이옴 글로벌 혁신기업'으로의 비전 발표와 함께, 디지털에서 인공지능으로 전환해 성장 속도 내겠다는 포부도 밝혔다. 이를 통해 향후 3년 내 기술수출 3건을 달성하겠다는 목표다. CJ바이오사이언스는 최근 전 임직원이 참석한 가운데 '2024 뉴 비전(New Vision) 선포식'을 열고 이 같은 목표를 내걸었다고 밝혔다. 새 비전 'AI 기반 마이크로바이옴 글로벌 혁신기업(A global innovator in healthcare through AI-powered microbiome science)'은 AI 기반 마이크로바이옴 과학기술을 통해 신약개발, 웰니스 사업 분야에서 혁신을 선도하겠다는 의미를 담았다고 한다. 또 '온리원(ONLYONE) 치료제와 솔루션을 통해 인류의 건강에 기여한다'는 새로운 미션도 발표하며, 치료부터 예방에 이르기까지 생애 전 주기에 걸친 인류의 건강에 기여하겠다는 포부도 밝혔다. 천종식 CJ바이오사이언스 대표는 “CJ바이오사이언스는 지속적인 임상 데이터 확보 및 분석을 통해 마이크로바이옴 데이터와 AI 관련 역량을 오랜 기간 축적해 왔다”며 “새로운 AI 시대를 맞아 디지털에서 인공지능으로의 전환(AX)을 통해 마이크로바이옴 기반 글로벌 혁신 기업으로의 성장에 더욱 속도를 낼 것”이라고 밝혔다. CJ바이오사이언스는 비전 선포와 함께 AI기술이 집약된 '이지엠(Ez-Mx) 플랫폼'을 고도화해 신약 개발을 가속화하고 신사업을 발굴할 계획이다. 마이크로바이옴 빅데이터를 기반으로 하는 이지엠 플랫폼은 신약후보 및 바이오마커(생체 지표) 발굴에 활용되며, 임상의 모든 단계에서 예측 정확도를 높일 수 있어 연구개발 비용을 절감하고 임상 성공률을 제고할 수 있을 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 핵심 파이프라인인 CJRB-101은 키트루다와의 병용요법으로 폐암‧두경부암 등을 적응증으로 하며, 국내에서 1‧2상을 동시에 진행 중이다. 미국에서는 올해 3분기부터 임상을 시작해 다국가 임상을 개시할 예정이다. 회사는 CJRB-101로 약 56조원에 달할 것으로 예상되는 폐암 시장을 우선 공략할 계획이며, 퇴행성 뇌질환(CJRB-302), 염증성 질환(CJRB-201) 등 관련 후속 파이프라인까지 개발해 2026년까지 기술수출 3건을 달성한다는 목표를 제시했다. 또 설립 이래 지속적으로 AI 기술에 대한 역량을 키우면서 핵심 요소인 양질의 데이터를 축적하는 데도 노력한 결과 업계 최고 수준의 마이크로바이옴 빅데이터와 의료기관과의 공동연구 및 코호트(Cohort, 비교대조군 방식 질병연구) 연구를 통해 쌓아온 임상 데이터, 인체 유래 시료 분석 데이터를 보유하고 있다며, 향후 AI 전문가를 추가 영입하고 글로벌 AI 전문가 네트워크를 확대하는 등 AI 역량을 더욱 강화할 방침이라고 전했다. CJ바이오사이언스 관계자는 “보유하고 있는 미생물 기반 과학 기술과 AI 기반 플랫폼 역량은 미래 CJ그룹 웰니스 사업의 한 축이 될 것으로 기대한다”며 “올해 안에 식품 및 건강기능식품과 연계된 사업 구체화도 논의하는 등 CJ제일제당과의 시너지도 강화할 것”이라고 말했다.

2024.06.20 09:01조민규

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

JW중외제약-온코크로스, AI 활용 항암‧재생의학 분야 혁신신약 공동연구 확대

JW중외제약은 인공지능(AI) 신약개발 벤처기업 온코크로스와 AI 기술 기반의 혁신신약 개발을 위한 공동연구 계약을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 이번 계약에 따라 JW중외제약이 개발하고 있는 항암, 재생의학 분야의 '퍼스트 인 클래스(계열 내 최초, First-in-class)' 혁신신약 파이프라인에 대해 AI를 이용해 신규 타깃 질환(적응증)을 탐색하고 개발 가능성을 검증한다. 이를 위해 온코크로스의 신약후보물질이나 기존 개발된 약물에 대한 최적의 적응증을 스크리닝하는 AI 신약개발 플랫폼 '랩터(RAPTOR) AI'를 활용한다. '랩터 AI'는 제약회사의 신약 개발에 필요한 AI 역량을 지원함으로써 전통적인 약물 발굴 방식에 비해 높은 정확도와 낮은 비용으로 빠르게 결과를 도출할 수 있도록 하는 역할을 한다. 앞서 양사는 2022년 AI 기술을 이용한 신규 적응증 발굴을 위한 공동연구 계약을 체결한 바 있다. JW중외제약은 온코크로스와의 해당 연구를 통해 자체 개발 중인 신약후보물질의 면역질환 적응증 확장에 긍정적인 데이터를 확보하고, 후속 개발계획을 수립하고 있다. JW중외제약은 1차 면역질환 적응증 탐색에서 확인한 랩터 AI의 기술력을 이번 공동연구에도 적용해 항암 및 재생의학 신약 파이프라인의 새로운 적응증 탐색 기간을 단축하고 임상 성공 확률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김이랑 온코크로스 대표는 “이번 계약은 랩터(RAPTOR) AI의 효용성과 상업적 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “이번 연구가 국내 AI 혁신신약 개발 영역에서 대형 제약회사와 바이오텍 사이의 모범적인 협업 사례가 될 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다. 박찬희 JW CTO(최고기술책임자)는 “JW가 집중하고 있는 혁신신약 개발은 신약후보물질 발굴과 적응증 확장 연구에 높은 R&D 역량과 막대한 비용, 시간이 요구되는 분야”라며 “앞으로도 신기술을 보유하고 있는 국내외 바이오텍과의 다각적인 연구 협력을 통해 혁신신약 파이프라인을 확대해 나갈 것”이라고 말했다. 한편 JW중외제약은 AI 기반의 데이터 사이언스 플랫폼(주얼리, 클로버)를 통해 Wnt, STAT 등을 타깃으로 하는 항암‧재생의학‧면역질환 분야의 신약후보물질을 지속 창출하고 있다. 이와 함께 자체 플랫폼과 바이오텍의 AI, 오가노이드 플랫폼 등을 결합해 자체 신약후보물질의 새로운 적응증을 탐색하고 개발 가능성을 검증하기 위한 오픈 이노베이션 전략(개방형 혁신)도 활발히 펼치고 있다.

2024.05.22 15:27조민규

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

제약바이오협, K-멜로디 사업단 구성…AI 신약개발 물꼬

한국제약바이오협회가 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성하고, 국내 인공지능(AI) 신약개발 추진을 본격화했다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(이하 K-멜로디)' 신임 사업단장으로, 김화종 제약바이오협 AI신약융합연구원장을 선임했다. 이에 따라 제약바이오협은 다음 달부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 추진할 예정이다. K-멜로디는 AI 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 방지하고, 각 기관이 보유한 데이터를 실제 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업이다. 사업기간은 오는 2028년까지로, 총사업비는 348억 원이다. 사업단은 ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용·품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등을 진행할 계획이다. 협회는 이미 4년 전 AI신약개발지원센터를 설립했다. 작년 1월 12일에는 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임했다. 노연홍 제약바이오협회장은 “다수 기업·기관이 보유한 실험 데이터를 공유·활용하는 AI 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것”이라며 “선진국과의 격차가 크지 않은 AI 기반 신약개발 분야에서 우리나라가 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 AI 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 김화종 원장도 “국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업 간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것”이라고 자신했다.

2024.03.12 12:55김양균

제약바이오협, AI신약융합연구원 설립…"AI 신약개발·디지털 융합 허브”

한국제약바이오협회가 지난 12일 AI신약융합연구원(CAIID)을 설립했다. AI신약융합연구원은 기존 AI신약개발지원센터를 확대·개편해 격상시킨 조직. 초대 원장은 김화종 강원대 교수가, 부원장은 그동안 AI신약개발지원센터장 역할을 수행한 김우연 카이스트 교수가 맡는다. 조직은 연구사업본부 아래 융합연구팀과 교육운영팀으로 구성됐다. 협회는 연구원을 통해 AI 신약 융합연구 촉진을 통한 제약바이오산업의 혁신 생태계 조성과 글로벌 경쟁력을 높인다는 계획이다. 연구원은 ▲AI 신약개발 과제 발굴·기획·집행 사업 ▲전문 인력 양성 교육 홍보 사업 ▲AI 신약개발 포럼 및 경진대회 등을 추진할 예정이다. 노연홍 회장은 “AI 기술이 신약개발의 패러다임을 빠르게 바꾸고 있다”며 “제약바이오협회는 AI신약융합연구원이 AI 기술과 바이오 기술 융합을 통해 혁신신약 개발을 앞당기는 대표적 연구기관이 되도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

2024.01.16 11:29김양균

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