아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)는 과학자의 신약 설계와 검증을 지원하는 AI 기반 애플리케이션 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다고 16일 밝혔다.

이번 플랫폼은 AI 기반 설계와 실험실 테스트를 연결하는 ‘lab-in-the-loop’ 구조를 통해 반복 실험 기반의 지속적 개선 사이클을 구현한 것이 특징이다.

아마존 바이오 디스커버리는 생물학 파운데이션 모델(bioFMs) 카탈로그에 대한 접근을 제공한다. 이를 통해 과학자들은 신약 후보 물질을 생성·평가하고, 특히 항체 치료제 연구 초기 단계의 효율을 높일 수 있다.

AI 에이전트 기능도 핵심이다. 연구자는 자연어 입력만으로 모델을 선택하고 변수 최적화, 후보 평가를 수행할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용한 추가 학습도 가능해 예측 정확도를 지속적으로 개선할 수 있다.

또한 후보 물질은 실험실로 전달돼 합성 및 테스트가 진행되며, 결과는 다시 시스템으로 환류된다. 이 구조는 설계–검증–개선의 반복 속도를 단축시키는 역할을 한다.

최근 생성형 AI 확산에도 불구하고, 연구 현장에서는 코딩 역량과 인프라 운영 부담, 모델 비교의 어려움 등이 도입 장벽으로 작용해 왔다. 전산생물학자 인력 부족도 주요 문제로 지적된다.

AWS는 이러한 한계를 해결하기 위해 벤치마크 라이브러리, AI 기반 실험 설계 지원, 실험실 파트너 네트워크를 통합 제공한다. 이를 통해 모델 평가부터 실험 수행까지 전 과정을 단일 환경에서 운영할 수 있도록 했다.

라지브 초프라 AWS 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨팅 전문 지식이 없는 연구자도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”며 “설계, 테스트, 학습이 반복될수록 더욱 정교해지는 연구 환경을 제공할 것”이라고 말했다.

플랫폼은 엔터프라이즈급 확장성과 보안 환경을 제공하며, 데이터는 완전 분리되고 지식재산권은 고객이 유지한다.

AI 모델 카탈로그에는 아페리스, 볼츠 등 파트너사의 모델이 포함되며, 바이오허브와 프로플루언트 등도 추가될 예정이다. 항체 후보 평가를 위한 벤치마크 데이터셋도 함께 제공된다.

실제 적용 사례도 제시됐다. 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)와의 협업에서 약 30만 개 신규 항체를 설계하고, 상위 10만 개를 실험 검증에 활용했다. 기존 최대 1년 소요되던 과정이 수주 내 완료됐다.

현재 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터, 보이저 테라퓨틱스 등이 초기 도입 기관으로 참여하고 있다.