|
과기정통부는 12일 대구에서 열린 ‘합성신약 분야 AIx바이오 혁신연구거점 조성 시범사업단 출범식’에 참석해 AI 기반 신약개발 혁신거점의 출범을 알리고 향후 사업 추진 방향을 공유했다.
신약개발은 새로운 치료 후보물질을 발굴하고 검증하기까지 오랜 시간과 막대한 비용이 소요되는 대표적인 고위험 분야다. 그동안 연구자의 경험과 반복적인 실험에 의존해 왔으나, 최근에는 AI로 방대한 바이오데이터를 분석해 후보물질과 실험 조건을 예측·설계하는 방식으로 전환되고 있다. 글로벌 바이오 경쟁 역시 단순히 우수한 AI 모델을 확보하는 단계를 넘어, AI 모델과 실제 실험 환경을 연결해 지속적으로 학습하고 개선하는 연구체계 확보 싸움으로 확대되는 추세다. 미국과 영국 등 주요국도 AI 바이오 연구거점과 데이터 플랫폼, 자동화 실험 인프라 구축에 국가적 역량을 집중하고 있다.
이에 과기정통부는 K-문샷 AI 신약개발 및 초혁신경제 선도프로젝트의 일환으로 ‘AI 바이오 산·학·연·병 오픈 생태계 조성’을 추진한다. 대학·연구기관·병원·기업이 보유한 AI·데이터·실험 역량을 유기적으로 연결해 연구성과와 데이터가 순환하는 협력 생태계를 구축하는 것이 목표다.
|
사업의 핵심은 AI와 실험실이 상호작용하며 함께 발전하는 ‘Lab-in-the-Loop’ 기반 신약개발 체계 구현이다. 기존 신약개발 과정은 후보물질 발굴 이후 수많은 실험과 검증을 반복해 시간과 비용 부담이 컸다. 반면 동 사업은 AI 모델이 바이오데이터를 기반으로 새로운 후보물질과 실험 조건을 제안하면, 자동화 기반 실험 플랫폼이 이를 신속히 검증하고, 그 결과가 다시 AI 모델 고도화에 환류되는 선순환 구조를 갖춘다.
이를 통해 신약 후보물질 탐색과 검증 과정의 효율성을 극대화하고, 연구자는 보다 높은 수준의 가설 설정과 연구 의사결정에 집중할 수 있는 기반을 마련한다. 궁극적으로 단순히 AI를 활용해 연구를 보조하는 수준을 넘어, AI 모델과 자동화 실험 시스템이 지속적으로 상호작용하며 데이터를 학습하고 진화하는 자율적·순환적 바이오 연구 패러다임을 제시할 계획이다.
첫 시범거점 대상은 글로벌 의약품 시장의 핵심이자 AI 기술 적용 가능성이 높아 체계 검증에 적합한 합성신약 분야다. 사업 수행은 대구 컨소시엄이 담당해 분야별 핵심 역량을 결집한다.
대구 컨소 중심 역량 결집…200만 환자 데이터 및 자동화 인프라 연계
기관별 역할을 보면 총괄주관기관인 경북대는 연구체계 운영과 사업 전반을 총괄하며 AI 컴퓨팅 인프라 조성과 AI 바이오 융합인재 양성을 추진한다. 데이터 중점 주관기관인 경북대병원은 약 200만 명 규모의 환자 기반 데이터를 활용해 AI 신약개발에 필수적인 의료데이터 활용 체계를 구축한다.
대구경북첨단의료산업진흥재단은 HLB생명과학, 아론티어, 몰큐브, 에이블랩스 등 기업과 협력해 고속검증 인프라를 마련한다. AI가 제시한 후보물질과 연구 가설을 합성 및 특성 분석의 여러 연속단계를 자동화하는 ‘A2(부분적 자동화) 수준’의 자동화실험실을 통해 신속히 검증하고 성과로 연결할 계획이다. 유니바는 신약개발 과정에 활용 가능한 파운데이션 모델을 개발하는 등 AI 연구환경 조성을 담당한다.
사업단은 축적되는 AI 모델, 데이터, 실험 인프라 및 운영 경험을 바탕으로 향후 추가적인 AI 바이오 분야로 거점을 확대할 방침이다.
오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 “미래 신약개발 경쟁력은 AI와 실제 실험 환경을 얼마나 잘 연결하느냐에 달려 있다”며 “이번 시범거점을 통해 AI와 실험·데이터가 선순환하는 ‘Lab-in-the-Loop’ 기반을 구축하고, 내년에는 이를 다른 AI 바이오 분야로 확장해 글로벌 혁신을 선도하겠다”고 강조했다.
