이종호 장관 "디지털 바이오 R&D 지원 지속 강화"(종합)

나확진 2024. 3. 12. 16:22
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이종호 과학기술정보통신부 장관은 12일 인공지능(AI)을 활용한 차세대 신약 연구개발 현장을 방문해 "디지털 바이오 R&D(연구개발) 지원을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

이 장관은 이날 서울 강서구 LG사이언스파크 소재 LG화학 신약 연구 현장 시설을 둘러본 뒤 디지털 바이오 기술 분야 산학연 전문가들과 간담회를 열어 이같이 말했다.

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LG화학 신약 연구 현장 참관…디지털 바이오 전문가 간담회
디지털바이오 R&D 현장간담회 (서울=연합뉴스) 이종호 과학기술정보통신부 장관이 12일 오후 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 '디지털바이오 R&D 현장간담회'에서 기념 촬영하고 있다. 왼쪽 다섯 번째부터 이종구 LG화학 부사장, 이종호 과학기술정보통신부 장관, 이상엽 KAIST 연구부총장, 김장성 한국생명공학연구원장. 2024.3.12 [과학기술정보통신부 제공. 재판매 및 DB 금지] photo@yna.co.kr

(서울=연합뉴스) 나확진 기자 = 이종호 과학기술정보통신부 장관은 12일 인공지능(AI)을 활용한 차세대 신약 연구개발 현장을 방문해 "디지털 바이오 R&D(연구개발) 지원을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

이 장관은 이날 서울 강서구 LG사이언스파크 소재 LG화학 신약 연구 현장 시설을 둘러본 뒤 디지털 바이오 기술 분야 산학연 전문가들과 간담회를 열어 이같이 말했다.

그는 "바이오와 디지털 기술의 융합은 그야말로 바이오의 대전환기가 도래했다고 할 만큼 빠르고 급격한 기술적·사회적 변화를 이끌고 있다"며 "산학연 전문가들의 지혜를 모아 연구혁신, 전문인력 양성, 기술 사업화, 규제개선 등 우리 앞에 놓인 숙제를 함께 풀어나갈 것"이라고 밝혔다.

그러면서 "올해 상반기 중 합성 생물학 핵심 기술 개발 및 확산 전략을 확정해 합성 생물학의 6대 핵심 기술을 육성하기 위한 선도적인 프로젝트를 추진해 나갈 계획이며, 합성생물학 연구개발 촉진 및 생태계 조성을 위한 육성 법안도 제정될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

정부는 앞서 바이오와 디지털의 융합을 촉진하고 관련 기반 기술·인프라 혁신을 선도하기 위한 정책으로 2022년 12월 '디지털 바이오 혁신전략'을 수립했으며 지난해 6월 제4차 생명공학 육성 기본계획에서도 '디지털 융합을 통한 바이오 혁신'을 핵심과제로 정했다.

이를 위해 디지털 바이오의 기반이 되는 국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업에 2028년까지 6천66억원을, 바이오 파운드리 인프라 및 활용 기반 구축사업으로 내년부터 2029년까지 1천263억원을, 연합학습 기반 신약 개발 가속화 프로젝트로 2028년까지 348억원을, 인공지능 항체 은행 구축사업에 2026년까지 150억원을 투자할 예정이다.

디지털바이오 R&D 현장간담회 (서울=연합뉴스) 이종호 과학기술정보통신부 장관이 12일 오후 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 '디지털바이오 R&D 현장간담회'에서 발언하고 있다. 2024.3.12 [과학기술정보통신부 제공. 재판매 및 DB 금지] photo@yna.co.kr

이날 간담회에는 이 장관 외에 황판식 과기정통부 기초원천연구정책관, 이종구 LG화학 부사장, 이희봉 LG화학 생명과학연구개발부문장, 이영미 유한양행 부사장, 오경석 대웅제약 연구위원, 이상엽 한국과학기술원(KAIST) 연구부총장, 박웅양 성균관대 교수, 윤태영 서울대 교수, 김장성 한국생명공학연구원 원장, 박수준 한국전자통신연구원(ETRI) 디지털바이오의료연구본부장 등 산학연 전문가들이 참여했다.

박수준 ETRI 본부장은 "바이오의 특성상 단순히 AI를 안다고 이 분야를 바로 할 수는 없다. 융합형 AI 인력이 굉장히 부족한 게 현실"이라며 다른 기관, 기업과 ETRI의 AI 전문가 협업을 강화하는 방안을 제안했다.

박웅양 교수와 윤태영 교수는 유전체와 항원·항체 등 데이터의 중요성을 강조했다. 박 교수는 "옛날 데이터를 가지고는 더 이상 유용성이 없다. 미래에 제약기업들이 원하는 데이터를 생산해야 한다"고 역설했고, 윤태영 교수는 "현재 이미징 장비를 통해 암세포들이 만들었던 단백질 결합체를 검출하고 이에 대한 바이오 마커(생체 표지자)를 찾고 검증하는 것을 빅데이터화해 AI를 학습시키고 있다. 내년 상반기에는 이 AI를 세계에 내놓을 수 있을 것"이라고 말했다.

이 외에도 참가자들은 신약, 합성생물학, 유전자치료 등 첨단바이오 분야에서 디지털 기술의 활용 방안과 관련 유망 연구, 지원 필요 분야, 디지털 바이오 분야 인재 양성과 새로운 기업 비즈니스 모델 창출을 위한 산학연 협력 방안 등에 대해 의견을 나눴다.

rao@yna.co.kr

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