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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 기자

AI 신약개발 교육사업 고도화 방안 논의

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

2025.05.15 17:17조민규 기자

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 기자

'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 기자

[미래의료] "이제 신약은 AI로 설계될 겁니다"

정보통신 기술에 힘입어 보건의료 영역의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 전 세계는 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)를 통한 신종 감염병, 초고령화 시대, 지역 간 건강격차 해소 등 우리 앞에 놓인 적대적 환경을 극복하려는 노력을 기울이고 있다. 지디넷코리아는 국내·외 디지털헬스산업의 가장 정확한 전망을 제시할 것이다. [편집자 주] 석차옥 서울대 교수의 이름을 처음 들었던 때는 지난 2020년 5월이었다. 전 세계를 넘어 국내 코로나19로 1차 대유행으로 위기감이 고조되던 당시 기자는 이 생소한 감염병에 대한 정보를 얻기위해 매일 미국 질병통제센터(CDC)와 관련 논문을 뒤지고 있었다. 그때 접했던 석 교수의 연구는 인상적이었다. 그는 미국과 영국 연구진과 함께 코로나19(SARS-CoV-2) 바이러스의 스파이크 단백질에 대한 3차원 구조를 예측해냈다. 코로나19 바이러스의 우리 몸의 세포 침입 기전의 핵심이었던 스파이크 단백질의 구조를 예측할 수 있다는 것이 시사하는 바는 컸다. 바이러스 활동을 억제할 수 있다면 당시만 해도 상상 속에서나 가능했던 신속한 백신 개발이 아예 불가능한 일이 아니었기 때문이었다. 훗날 알았지만 석 교수의 3차원 구조 예측에는 서울대 화학부가 개발한 단백질 분자 모델링 프로그램 '갤럭시(GALAXY)'가 쓰였다고 한다. 석차옥 교수와 갤럭시. 이 이름은 곧 기억에서 사라졌지만, 어찌 된 일인지 인연은 이어졌다. 그로부터 3년이 지난 2023년 11월 16일. 광주행 열차를 탄 기자는 화순국제백신·면역치료포럼의 프로그램을 살펴보다 낯익은 이름 하나를 발견했다. 발제자 중에 석차옥 교수가 있었던 것이다. 화순에서 석 교수의 강연을 들었지만, 그와 만날 기회는 얻지를 못했다. 다시 볼 일 없을 것만 같았던 석 교수와의 재회는 2년이 더 지난 이달 18일 서울 관악구의 한 건물에서 이뤄졌다. 2호선 서울대입구역 8번 출구에서 걷기를 2분여. 왼쪽 건물을 올려다보자 'Galux 갤럭스 인공지능 신약개발'이라는 간판이 붙어 있었다. 엘리베이터가 4층에 도착하자 앞의 회의실 문이 반쯤 열려있었다. 석 교수는 무언가를 열심히 읽고 있었다. “쓰셨던 기사를 읽고 있었는데 무척 재미있네요.” 최근 제약바이오 업계에서 급부상하고 있는 인공지능(AI) 바이오 기업 '갤럭스'의 대표로 변신한 석 교수, 아니 석 대표와의 첫 만남이었다. 해외 AI 신약개발社 기술을 앞지르다 세상을 보는 관점은 저마다 다를 것이다. 기자는 세상을 사실과 사실이 아닌 것으로 볼 공산이 크고, 의학자는 건강으로, 예술가는 고차원의 예술적 감수성으로 사물을 바라볼 것이다. 그렇다면 화학자는? 석 대표의 말을 빌리자면, 화학자가 보는 세상은 분자로 이뤄져 있고, 분자의 성질에 따라 세상도 바뀐다. 석 대표는 “모든 것은 분자에서 시작한다”라고 했다. 분자를 더 잘 이해하려면 구조를 알아야 했다. 이는 현재 그와 회사가 집중하고 있는 생체 내 단백질에도 적용할 수 있었다. 갤럭스는 2020년 석 대표를 중심으로 박태용 부사장과 양진솔·원종훈 전무 등이 의기투합해 설립됐다. 석 대표에게 사업을 설득했던 임원 모두 그의 제자들이었다. 물론 글로벌 단백질 구조 예측 대회인 'CASP & CAPRI' 대회에서 연이어 우승, 기술 경쟁력을 증명했으니 이미 준비는 되어 있던 셈이었다. “제가 회사를 하리라고 생각하진 않았어요. 제자 중에 회사를 할 사람은 있을 것 같았죠. 같이 하자고 하는데 다들 똑똑하니까 같이 하면 재미있겠다 싶었어요. 우리 기술이 세계 최고이니, 무엇을 하든 하긴 하지 않겠느냐고 말이죠. 회사는 새로운 문제를 탐구하는 것과 비슷했어요.” 회사의 '실력'에 놀란 투자자들의 제안으로 260억 원의 투자가 이뤄지기도 했다. 석 대표는 “AI 신약개발에 주목한 투자자들이 단질 구조 예측 대회 우리 이름을 발견하고는 찾아와 투자를 제안했다”고 했다. 화학자인 석 대표는 사업까지 할 생각은 없었다고 손사래를 치지만 그의 연구는 갤럭스가 하고 있고, 앞으로 하려는 연구와 개발의 밑바탕이 되었다. 2004년 서울대 자연과학대학 화학부 교수로 임용되기 이전부터 석 대표는 단백질 구조에 대한 프로그램을 연구해 왔다. “세포의 생명현상은 분자 작용으로 일어나게 됩니다. 세포 내 분자가 어떤 일을 하는지 알면 질병의 발생 원인을 알 수 있고, 어떤 분자로 이를 조절할 수 있는지도 알게 되죠. 제 연구의 목적은 생체 내 분자의 작용을 이해하는 것이었습니다.” 2014년이 되자 석 대표는 분자 구조를 예측해 신약에 대한 디자인이 가능하다는 확신이 생겼다. 특히 미국의 AI 신약개발 기업 슈뢰딩거의 기술력을 능가한다는 자신감이 든 것도 이때부터였다. “미국과 영국의 여러 AI 신약개발 기업들의 낮은 기술 수준에도 빅파마와 협업하는 것을 보고 의아했습니다. 슈뢰딩거가 대형 제약사와 협업을 한 사례를 보면서 신약 후보물질 개발이 큰 사업이 되리란 확신이 들었죠.” AI를 통한 신약 개발이 기존에 투입된 천문학적인 비용과 시간 단축의 장점이 있으리란 전망은 많았지만 실제 왜 그렇게 되는지를 보여준 적은 없었다. 기존 개발 과정에서는 타깃 질환에 대한 신약 후보 물질을 발굴, 개발에 나서도 임상시험 과정에서 예상치 못한 안전성 이슈나 통계적 유의성을 갖지 못하는 효과성 등으로 개발이 좌절되는 경우가 부지기수였다. 반면, 갤럭스의 제안은 심플하다. “신약의 본질, AI로 설계한다”라는 회사의 목표 그대로다. 리스크를 최소화한 신약 후보 물질을 설계해 준다는 것이다. 이는 회사의 AI와 분자 기술 덕분이다. 회사가 최근 분석한 비만 치료 후보물질 설계를 예로 들면 더 이해가 빠를 것이다. “최근 출시된 비만치료제는 지방뿐만 아니라 근 손실을 초래한다는 단점이 있는데, 근육은 유지하되 지방만 타깃하는 물질 디자인에 성공했습니다. 이는 생물학적으로도 다루기 어렵고, 경쟁사도 이 정도로 설계하기란 어렵죠. 임상 실패 해결이 가능한 분자 설계 솔루션이 우리의 강점입니다. 국내외 투자사들이 저희를 찾아오는 이유죠.” 관련해 갤럭스의 수익 구조는 크게 물질 설계에 대한 착수금과 마일스톤이라고 보면 된다. 모델링을 의뢰한 제약기업이 갤럭스의 설계대로 개발을 진행, 이후 임상시험을 거치며 품목허가와 출시가 이어지면 갤럭스에 마일스톤을 건네게 된다. 이미 해외에서는 조원 단위의 마일스톤이 오간다. 아직 국내에서는 전례가 없어 갤럭스 사례가 향후 AI 신약 개발 후보물질 발굴 및 개발에 대한 계약 표준으로 받아들여질 가능성도 없지 않다. “단기간 내 블록버스터 신약 개발 보다 개발 저변을 넓혀야” 갤럭스는 설립 5년이 됐고, 직원은 40명으로 늘어났다. 서울 관악에 드라이랩이, 강서 마곡에 웻랩 등 2곳에서 업무가 이뤄진다. 국내외 기업 및 기관 14곳과 신약 후보 물질 설계에 대한 협력이 진행 중이다. 아직 회사는 성장 중이다. 석 대표는 회사가 분자를 다룰 기술이 있다는 점을 '강점'이라고 했다. “항체 신약 개발 붐에서 AI를 통한 물질 설계에 초점이 맞춰지겠죠. 타깃을 조절할 물질 설계는 분자 상호작용 모델링으로 더 큰 가능성을 가져올 겁니다. 우리가 분자에 대한 기술력이 있다는 것은 매우 큰 강점이죠.” 올해는 갤럭스에 중요한 한 해가 될 전망이다. 시작이 좋다. 지난 3월 '갤럭스 디자인(GaluxDesign)'을 통해 AI 기반 드노보(de novo) 항체 설계 가능성을 입증하는 연구 발표 덕분이다. 석 대표는 “글로벌한 주목을 받게 됐다”고 했다. “올해 시리즈B 펀딩으로 글로벌 확장을 위한 발판을 마련할 계획입니다.” AI를 활용한 신약 개발은 더 이상 미국 등 일부 국가의 전유물이 아니다. 석 대표는 임상 성공을 예상한 설계가 10년 내 가능할 것으로 전망했다. “디지털 생명공학 분야에서 우리가 분자 예측 및 설계에 기여할 수 있는 부분이 많을 것이라고 예상합니다. 기술 발전에 핵심적인 역할을 해서 임상 성공까지 내다보고 설계할 수 있는 날이 올 것으로 기대합니다. 10년 내 가능한 변화라고 봐요.” 인터뷰 말미 석차옥 대표에게 학자로서 조언을 요청했다. AI 신약 개발을 위한 정부 정책 방향을 듣고 싶었다. 그는 단박에 “인재 양성”이라고 했다. “단기간 내 블록버스터 신약을 개발하겠다는 것 보다 개발 저변을 넓혀야 합니다. 개발 수준이 올라가는데 많은 개발자가 필요하고, 이들을 키워낼 정책이 요구됩니다. 학문적 생태계도 더 무르익어야 합니다.” 세상에는 질환보다 치료제의 수가 턱없이 적다. 이러한 미충족 수요는 환자와 그 가족에게 씻을 수 없는 고통을 준다. 기자가 만난 화학자는 분자와 인공지능으로 신약이 될 물질을 설계하고 있었다. 이를 통해 훗날 누군가의 고통과 눈물을 닦아줄 신약이 나오리라 기대하면서. 화학자는 세상을 분자로 본다고 한다. 분자의 성질이 세상의 특성을 나타낸다고 믿는다. 미래의 신약이 세상에 나오기 이전, '희망'이라는 분자를 포함한 물질이 있었다. 그 물질의 구조는 이날 기자가 만난 화학자의 손 끝에서 설계된 것이길 기대해본다.

2025.04.21 17:05김양균 기자

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 기자

"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 기자

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 기자

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 기자

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