정부가 인공지능(AI)이 신약 후보물질을 찾고 자동화 실험실이 이를 검증한 결과를 다시 AI가 학습하는 'K-문샷' 신약개발 연구체계 구축에 나선다. 

첫 혁신연구거점은 대구에 마련해 AI 기반 신약개발의 새로운 모델을 본격 실증한다.

과학기술정보통신부는 12일 대구에서 개최한 '합성신약 분야 AIx바이오 혁신연구거점 조성 시범사업단 출범식'에 참석해 AI 기반 신약개발 혁신거점의 출범을 알리고 향후 사업 추진 방향을 공유했다고 전했다.

신약개발은 새로운 치료 후보물질을 발굴하고 검증하기까지 오랜 시간과 막대한 비용이 드는 대표적인 고위험 분야다.

그동안 연구자의 경험과 반복적인 실험에 기반한 방식을 주로 활용했으나, 최근 AI를 활용해 방대한 바이오데이터를 분석하고 새로운 후보물질과 실험조건을 예측·설계하는 방식으로 빠르게 전환하고 있다.

특히 글로벌 바이오 경쟁은 우수한 AI 모델 확보를 넘어 AI 모델과 실제 실험 환경을 연결해 지속해서 학습하고 개선하는 연구체계 확보 경쟁으로 확대하고 있다.

미국·영국 등 주요국은 AI 바이오 연구거점과 데이터 플랫폼, 자동화 실험 인프라 구축에 국가적 역량을 집중하며 미래 바이오 경쟁력 선점에 나서고 있다.

한국도 AI를 활용해 신약개발의 속도와 성공 가능성을 높이고 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 AI 기술, 바이오데이터, 첨단 실험 인프라, 산업 역량을 유기적으로 연계하는 혁신 생태계 조성이 필요하다.

이에 과기정통부는 K-문샷 AI 신약개발 분야의 주요 사업으로 AIx바이오 혁신연구거점 조성 시범사업을 추진하고, 산·학·연·병이 함께 참여하는 개방형 AI 바이오 혁신 생태계 조성에 나선다.

이번 사업은 정부가 추진하는 초혁신경제 선도프로젝트 중 하나인 'AI 바이오 산·학·연·병 오픈 생태계 조성'의 핵심 과제로, 대학·연구기관·병원·기업이 보유한 AI·데이터·실험 역량을 연결하고 연구성과와 데이터가 순환하는 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 한다.

'랩인더루프' 연구체계 구현…AI 모델·실험실 함께 학습

AIx바이오 혁신연구거점 조성 사업의 핵심은 AI와 실험실이 상호작용하며 함께 발전하는 '랩인더루프'(Lab-in-the-Loop) 기반 신약개발 체계 구현이다.

기존 신약개발 과정은 후보물질 발굴 이후 수많은 실험과 검증을 반복하는 방식으로 진행해 시간과 비용 부담이 컸다.

반면, 이번 사업은 AI 모델이 바이오데이터를 기반으로 새로운 후보물질과 실험조건을 제안하고, 자동화 기반 실험 플랫폼이 이를 신속하게 검증한 뒤 검증 결과를 다시 AI 모델 고도화에 활용하는 선순환 구조를 마련한다.

무엇보다 단순히 AI를 활용해 기존 연구 과정을 지원하는 수준을 넘어 AI 모델과 실험 시스템이 지속해서 상호작용하며 연구 과정에서 축적되는 데이터를 학습하고 성능을 개선하는 자율적·순환적 연구개발 체계로 전환한다.

이를 통해 신약 후보물질 탐색과 검증 과정의 효율성을 높이고, 연구자는 더욱 높은 수준의 가설 설정과 연구 의사결정에 집중할 수 있는 기반을 마련한다.

궁극적으로 AI 모델-자율 실험·검증-데이터 환류가 순환하는 '랩인더루프' 체계로 AI와 실험실이 함께 학습하고 진화하는 새로운 신약개발 패러다임을 제시할 계획이다.

대구 지역, 산·학·연·병 협력…AI 신약개발 거점 마련

'AIx바이오 혁신연구거점 조성 시범사업'은 합성신약 분야를 대상으로 추진하는 첫 번째 시범거점이다.

합성신약은 글로벌 의약품 시장의 핵심 분야이면서 AI 기술 적용 가능성이 높은 분야로, AI 모델과 자동화 실험 환경을 결합한 '랩인더루프' 체계를 우선적으로 검증하기에 적합하다.

사업 수행은 대구 컨소시엄이 담당하고 경북대학교, 경북대학교병원, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 유니바 등 대학·병원·연구기관·기업이 참여해 AI 신약개발에 필요한 핵심 역량을 결집한다.

경북대학교는 총괄주관기관으로 AI 기반 합성신약 '랩인더루프' 연구체계 운영과 사업 전반을 총괄하고, AI 모델 개발과 활용을 위한 AI 컴퓨팅 인프라 조성과 AI 바이오 융합인재 양성을 중점적으로 추진한다.

경북대학교병원은 데이터 중점 주관기관으로 참여한다. 

AI 신약개발의 성공을 위해서는 우수한 AI 모델뿐 아니라 양질의 의료데이터 확보와 활용 기반 마련이 필수다.

경북대학교병원은 약 200만 명 규모의 환자 기반 데이터를 활용해 AI 신약개발에 필요한 의료데이터 활용 체계 마련에 핵심적인 역할을 수행할 예정이다.

대구경북첨단의료산업진흥재단은 HLB생명과학, 아론티어, 몰큐브, 에이블랩스 등 기업과 협력해 고속검증 인프라 조성과 산학협력 체계 강화를 주도한다.

AI 모델이 제시한 후보물질과 연구 가설을 부분적 자동화(A2) 수준의 자동화실험실을 통해 신속하게 검증하고 성과로 연결할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.

A2 수준은 합성과 특성 분석의 여러 연속단계를 자동화하며 사람이 시스템을 설정, 유지하며 일부 합성과 특성 분석을 수행한다.

유니바는 AI 모델 개발을 중점적으로 수행한다. 신약개발 과정에 활용할 수 있는 파운데이션 모델을 개발하고, 데이터와 실험 결과를 지속해서 반영하는 AI 연구환경을 조성해 AI 기반 신약개발 플랫폼 고도화에 기여할 예정이다.

합성신약 시범거점 → AI 바이오 혁신 생태계 전 분야로 확산

사업단은 AI 컴퓨팅 인프라, 바이오데이터 활용체계, 고속검증 실험환경, AI 모델 개발 역량을 하나의 연구 생태계로 연계해 글로벌 수준의 AI 기반 합성신약 개발 체계를 마련할 계획이다.

시범거점 운영 과정에서 축적되는 AI 모델, 데이터, 실험 인프라 및 운영 경험을 기반으로 향후 추가적인 AI 바이오 분야로 거점을 확대해 나갈 예정이다.

이를 통해 AI가 연구자의 업무를 지원하는 수준을 넘어 AI와 실험실이 함께 학습하고 발전하는 새로운 바이오 연구 패러다임을 국내에 확산할 방침이다.

한편, 이날 개소식에서는 AIx바이오 혁신 연구거점의 비전과 추진 방향을 공유하는 비전 선포식과 함께 AI 신약개발 분야 전문가들이 참여하는 심포지엄을 열어 연구개발 방향과 협력 방안을 논의했다.

과기정통부는 AI 기반 신약개발 혁신 모델을 정립하고 산·학·연·병이 함께 성장하는 AI 바이오 개방형 혁신 생태계를 확대해 나갈 계획이다.

오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 "미래 신약개발 경쟁력은 AI 기술과 데이터를 실제 실험 환경과 얼마나 효과적으로 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"며 "AIx바이오 혁신 연구거점은 합성신약 분야에서 추진하는 시범거점으로, AI 모델과 실험·데이터가 선순환하는 Lab-in-the-Loop 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다"고 강조했다.

그러면서 "내년에는 시범거점 성과를 바탕으로 추가적인 AI 바이오 분야로 확장해 대한민국이 글로벌 AI 바이오 혁신을 선도할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

문의: 과학기술정보통신부 첨단바이오기술과(044-202-4554)

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