산업 / 제약·바이오
'AI 기반 신약개발 기술 스케일업 ',바이오벤처 기술고도화 핵심 전략 부상
AI를 중심으로 한 기술 융합이 신약개발 산업 전반 패러다임을 바꾸며 AI 기반 기술 스케일업이 바이오벤처 기술고도화를 위한 핵심 전략이라는 진단이 나왔다.한국생명기술연구조합(이사장 박미영)과 한국생명공학연구원 국가전임상시험지원센터(센터장 고경철)가 5월 9일 경주 한화리조트에서 ‘AI BIO 기반 테크 스케일업을 통한 바이오기업 기술고도화 전략’ 주제로 연 ‘제3회 감염병과 디지털 헬스케어 연구회 세미나’에서 바이오ˑAI 융합 산업이 성장하고 있음에도 불구하고, 실제 산업 현장에서는 ‘연결 고리(bridge) 역할’을 할 융합형 인재와 인프라 부족이 심각하다는 지적이 제기됐다. 실제 AI기반 바이오 기술 스케일업을 위해서는 최적 인적 역량을 확보하는 것이 무엇보다 중요함에도 아직은 AI와 신약개발 역량을 모두 갖춘 융합인력이 턱없이 부족한 상황이다. 특히, 바이오벤처 기업들이 AI기반 신약개발 접근이 어려운 이유는 고품질 데이터 부족, AI-실험 전문가 간 협업 단절, AI 인프라 구축 비용 부담, 개방형 AI 툴 사용 기술 장벽 등 여러 구조적 요인이 복합적으로 작용하고 있다고 지적됐다.첫 번째 발제자인 성균관대학교 권오석 교수는 바이오 파운드리 기반 자동화 시스템이 AI 기술과 접목될 경우, 백신ˑ치료제 개발 대량화, 신속화가 가능해질 것이라 전망했다. 특히, 바이오벤처 스케일업 전략에 있어 AI 시뮬레이션 기반 후보물질 선별 → 자동 분석 및 전처리 → 생산 및 QC 통합이라는 일관된 파이프라인이 필요하다고 주장했다. 실제로 과거 1세대 AI 신약개발 기업들이 R&D 효율성이 가장 낮은 후보물질 발굴 서비스에 초점을 맞췄다면 현재 2세대는 자체 신약 개발이나 파운드리 사업까지 영역을 확장하고 있다. 두 번째 발제자인 성균관대학교 강승구 교수는 미국 IBM 왓슨 연구소 경험을 바탕으로 AI가 어떻게 신약개발의 전주기 상 스케일업할 수 있는지를 상세히 분석했다.강 교수에 따르면 AI는 현재 신약개발에서 ▲타겟 식별 및 검증, ▲저분자 설계 및 최적화, ▲백신/항체 설계, ▲독성/안전성 예측 등에 주로 활용되고 있다. 특히 인실리코 메디신, 리커젼, 익사이언시아 등과 같은 AI-first 기업들과 빅파마 간 파트너십이 2017년 이후 점차 확대되면서 AI 조기 도입 여부가 기술 고도화와 경쟁력의 핵심 변수로 작용하고 있다. 강 교수는 독자적인 신약개발 플랫폼을 기반으로 AI주도 자동화 프로세스를 통해 혁신적으로 시간과 비용을 단축한 인실리코 메디신 사례를 소개하며, “AI가 단순 예측 알고리즘을 넘어서, 약물 결정 단계의 ‘의사결정 보조자(decision maker)’로 진화하고 있다”고 강조했다.이어진 전문가 토론에서는 국가전임상시험지원센터 고경철 센터장을 좌장으로, AIˑ바이오 관련 학계ˑ연구계 전문가가 모여 AI 기반 바이오기업 기술고도화 전략에 대해 논의했다.권 교수는 “AI기반 첨단 자동화 시스템 구축”이 바이오텍 기술 스케일업을 위한 선결 조건이라고 강조했다. 강 교수는 “AI 도입 초기 단계에서는 작고 정형화된 문제부터 PoC(Proof of Concept)를 시도해야 하며, 이후에야 대규모 임상 설계로 확대될 수 있다”고 제언했다. 또 AI의 적용은 현재 '디스커버리 및 저분자 기반 설계'에 초점이 맞춰져 있다고 지적하며, 한국은 경쟁이 과열된 이 영역보다 오히려 ‘단백질 설계, 백신 디자인, 독성 예측’ 등 고난이도 바이오로직스 기반 영역에 전략적으로 진입할 것을 권고했다. 마지막으로 참석자들은 “이미 AI신약개발 산업생태계 지형구조가 후발 주자는 단기간에 따라잡기 어려운 구조로 진입하고 있음에 따라 바이오벤처에게 AI기반 기술 스케일업은 반드시 필요하다”고 입을 모았다. 이를 위해 국내에서도 선도적 투자와 바이오벤처의 AI기술 내재화가 시급하다는 데 의견을 모았다.
이권구
2025.05.13