R&D 비용 낮추고 질병에 적합한 약 개발 돕는 'AI' 주목

"생산성으로 AI 효용성 확인"…신약 개발 성공 가능성↑
신약 개발 성공률 높아지면 비용 감소로 이어져
AI 파운데이션 모델 최적화…특정 타깃, 질환에 집중
높은 종양변이부담 예측하는 데 활용하는 게 사례

문근영 기자 (mgy@medipana.com)2025-09-26 05:58

(왼쪽부터) 신현진 목암생명과학연구소 소장, 박용민 LG AI연구원 리더. 사진=문근영 기자
[메디파나뉴스 = 문근영 기자] 신약 연구개발(R&D) 동향을 살피는 자리에서 인공지능(AI) 중요성이 강조됐다. 또한 AI 파운데이션 모델을 최적화하는 방식으로 신약 R&D를 지원할 수 있는 방법이 공유됐다.

25일 한국제약바이오협회는 서울시 삼성동 코엑스에서 'AX 제약·바이오 : 가치 창출로, 미래로'를 주제로 'AI 파마 코리아 컨퍼런스'를 개최했다. 이번 행사는 산·학·연 관계자들이 모여 신약 R&D 전략 등을 확인하는 자리였다.

이날 발표자로 나선 신현진 목암생명과학연구소 소장은 'AI 그 너머를 향해: 차세대 치료제 개발을 위한 신약 R&D의 새로운 정의'를 주제로 발표하며 신약 연구개발에서 AI가 필요한 이유를 설명하고 인공지능 역할을 언급했다.

발표 내용에 따르면, AI 효용성은 생산성 향상에 있다. 신약 개발 과정에선 임상시험을 포함해 생물·화학 실험 등 여러 활동으로 비용이 발생하는데, 인공지능을 활용하는 경우 신약 개발 성공률을 높이고 비용 감소가 나타날 것으로 보여서다.

신 소장은 이와 관련해 "우리가 신약 개발에서 AI에게 바라는 단 하나는 제가 보기엔 비용 절감"이라며 "만약 인공지능을 활용한 신약 R&D들이 성공한다면, 개발 성공률이 기존 대비 2배 정도 높아질 것으로 예상한다"고 말했다.

그러면서 신 소장은 AI가 신약 R&D에서 담당할 수 있는 일을 3가지로 요약했다. 그가 발표에서 언급한 3가지는 예측(Prediction), 최적화(Optimization), 생성(Generation)이다.

신 소장은 "인공지능으로 어떤 신약 후보물질을 분석해 생물학적 또는 화학적 성질을 추측하고, 여러 후보물질 가운데 어떤 게 가장 적합한 물질인지 확인할 수 있다"고 설명했다.

이어 "어떻게 조합해서 더 좋은 물질을 만들 수 있는지 고민하는 과정에서 AI를 활용할 수 있고, 세상에 존재하지 않는 그 무언가를 만드는 데 인공지능이 쓰인다"고 부연했다.
AI 파운데이션 모델 최적화로 특정 질환 타깃하는 의약품 개발 지원

이번 컨퍼런스는 임상 등 신약 R&D에서 인공지능 파운데이션 모델을 활용하는 방법도 살폈다. 박용민 LG AI연구원 리더는 행사에서 'AI Foundation model의 동반 진단과 중개 연구 적용 사례'를 발표하며 관련 내용에 대해 얘기했다.

이날 박 리더 발표에 따르면, LG AI연구원은 특정 타겟이나 질환에 집중하기 위해 AI 파운데이션 모델을 최적화하는 작업을 진행 중이다. AI 파운데이션 모델은 다양한 데이터를 학습해 여러 작업에 쓰일 수 있는 범용 인공지능 모델을 가리킨다.

박 리더는 "AI 파운데이션 모델을 임상시험이나 신약 개발에 활용하지 못하면 다분히 인공지능다운 것만 만들 수 있는 위험이 있다"면서 "AI 파운데이션 모델을 제약사 R&D에 활용할 수 있다는 걸 보여주기 위한 포트폴리오를 만들었다"고 말했다.

그러면서 "일반적으로 상상할 수 있는 AI 파운데이션 모델 포트폴리오를 만들어 놓고 실제로 신약 개발 등 작업에 적용할 수 있는 모델을 개발하고 있다"며 AI 파운데이션 모델을 활용한 분자 바이오마커 예측(Molecular Biomarker Prediction)을 사례로 들었다.

분자 바이오마커 예측은 데옥시리보핵산(DNA), 리보핵산(RNA) 등 생체 분자 표지자를 통해 암, 질병 등 발생 가능성을 짐작하는 걸 가리킨다. 이는 암, 질병 등 진행 가능성이 높은 환자에 의약품이 효과적인지 확인하는 데 쓰일 수 있다.

이와 관련, 박 리더는 병리 조직 이미지를 분석해 암, 질병 등 진단이 가능한 '엑사원 패스(LG AI연구원이 개발한 의료 AI 모델)'에 파인 튜닝 기법을 활용해 엑사원 패스 종양변이부담(Tumor Mutational Burden, TMB) 모델을 구축했다고 밝혔다.

그는 "이런 모델을 만든 건 제약사에서 표준화된 TMB 실험 방법 같은 게 없어서 AI로 한 번 더 검증하고 사전에 확인할 수 있는 게 있으면 좋겠다는 얘기를 들었기 때문"이라며 "해당 모델은 높은 종양변이부담을 예측하는 데 활용할 수 있다"고 설명했다.

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