AI의 역할과 중요성
인공지능(AI)은 신약개발의 패러다임을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 제약·바이오 산업에서 시간과 비용 절감은 경쟁력의 핵심 요소로, AI는 이를 효과적으로 달성할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 글로벌 빅파마들이 구글, 엔비디아, 메타, 마이크로소프트 등 빅테크 기업과 협업하여 AI를 활용한 신약개발에 박차를 가하고 있는 것은 이러한 변화의 증거입니다. 국내 제약사들도 다양한 AI 기업과 협력하고 있으며, 일부 기업은 회사 내 AI 신약센터를 구축하기도 했습니다.
여성생명과학기술포럼의 연수강좌
여성생명과학기술포럼은 19일 '차세대 바이오 핵심기술: AI 기반 신약개발과 오가노이드 활용'을 주제로 연수강좌를 개최했습니다. 이 포럼은 2001년 창립되어 국가 생명과학 경쟁력을 강화하고, 여성 생명과학기술인의 능력 제고와 양성평등적 활용을 지원하고 있습니다.
포럼의 백자현 회장은 "AI는 신약개발의 기간과 비용을 혁신적으로 줄일 수 있어서 매우 중요해졌다"고 강조했습니다. 또한, 줄기세포를 3차원으로 배양하는 오가노이드가 전임상 플랫폼의 대세로 자리 잡고 있으며, 이는 동물실험을 대체할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.
대웅제약의 AI 신약개발 방법
대웅제약의 신약센터 AI 신약팀 신승우 팀장은 AI를 활용한 신약개발의 4가지 주요 단계를 소개했습니다:
1. 가상탐색(VS): AI를 활용해 목표하는 단백질 등 타겟을 탐색합니다. 여기에는 8억 종의 화합물질 분자 모델 DB '다비드(DAVID)'가 활용됩니다.
2. 도킹 시뮬레이션: 후보물질을 발견한 후, 목표 타겟과의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 구조를 예측합니다.
3. 분자 동역학: 생체 내 최적의 분자 구조를 예측하고, 약물의 결합 안정성을 검증합니다.
4. ADME/T 예측: 약물의 독성과 흡수·대사·배출 등을 확인합니다.
신 팀장은 "AI를 활용하면 전임상 단계를 2년 만에 끝낼 수 있으며, 투입 비용은 7000억원까지 줄일 수 있다"고 설명했습니다.
고려대학교 전민지 교수의 발표
고려대 의과대학 전민지 교수는 AI를 활용한 약물 스크리닝 사례를 소개했습니다. 전 교수는 "AI를 활용하면 스크리닝 대비 발굴 유효물질이 크게 증가한다"고 설명했습니다. 예를 들어, 전통적인 방법으로는 9개월이 소요되던 스크리닝 과정이 AI를 활용한 'ReSimNet' 모델을 통해 1개월로 단축되었으며, 유효물질 발굴 비율도 0.26%에서 14.29%로 대폭 증가했습니다.
결론
AI 기술은 신약개발의 시간과 비용을 절감하고, 성공률을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 제약산업의 R&D 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로도 AI와 오가노이드 같은 혁신적인 기술들이 신약개발의 미래를 주도할 것으로 기대됩니다.
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AI의 역할과 중요성
인공지능(AI)은 신약개발의 패러다임을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 제약·바이오 산업에서 시간과 비용 절감은 경쟁력의 핵심 요소로, AI는 이를 효과적으로 달성할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 글로벌 빅파마들이 구글, 엔비디아, 메타, 마이크로소프트 등 빅테크 기업과 협업하여 AI를 활용한 신약개발에 박차를 가하고 있는 것은 이러한 변화의 증거입니다. 국내 제약사들도 다양한 AI 기업과 협력하고 있으며, 일부 기업은 회사 내 AI 신약센터를 구축하기도 했습니다.
여성생명과학기술포럼의 연수강좌
여성생명과학기술포럼은 19일 '차세대 바이오 핵심기술: AI 기반 신약개발과 오가노이드 활용'을 주제로 연수강좌를 개최했습니다. 이 포럼은 2001년 창립되어 국가 생명과학 경쟁력을 강화하고, 여성 생명과학기술인의 능력 제고와 양성평등적 활용을 지원하고 있습니다.
포럼의 백자현 회장은 "AI는 신약개발의 기간과 비용을 혁신적으로 줄일 수 있어서 매우 중요해졌다"고 강조했습니다. 또한, 줄기세포를 3차원으로 배양하는 오가노이드가 전임상 플랫폼의 대세로 자리 잡고 있으며, 이는 동물실험을 대체할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.
대웅제약의 AI 신약개발 방법
대웅제약의 신약센터 AI 신약팀 신승우 팀장은 AI를 활용한 신약개발의 4가지 주요 단계를 소개했습니다:
1. 가상탐색(VS): AI를 활용해 목표하는 단백질 등 타겟을 탐색합니다. 여기에는 8억 종의 화합물질 분자 모델 DB '다비드(DAVID)'가 활용됩니다.
2. 도킹 시뮬레이션: 후보물질을 발견한 후, 목표 타겟과의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 구조를 예측합니다.
3. 분자 동역학: 생체 내 최적의 분자 구조를 예측하고, 약물의 결합 안정성을 검증합니다.
4. ADME/T 예측: 약물의 독성과 흡수·대사·배출 등을 확인합니다.
신 팀장은 "AI를 활용하면 전임상 단계를 2년 만에 끝낼 수 있으며, 투입 비용은 7000억원까지 줄일 수 있다"고 설명했습니다.
고려대학교 전민지 교수의 발표
고려대 의과대학 전민지 교수는 AI를 활용한 약물 스크리닝 사례를 소개했습니다. 전 교수는 "AI를 활용하면 스크리닝 대비 발굴 유효물질이 크게 증가한다"고 설명했습니다. 예를 들어, 전통적인 방법으로는 9개월이 소요되던 스크리닝 과정이 AI를 활용한 'ReSimNet' 모델을 통해 1개월로 단축되었으며, 유효물질 발굴 비율도 0.26%에서 14.29%로 대폭 증가했습니다.
결론
AI 기술은 신약개발의 시간과 비용을 절감하고, 성공률을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 제약산업의 R&D 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로도 AI와 오가노이드 같은 혁신적인 기술들이 신약개발의 미래를 주도할 것으로 기대됩니다.
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