SK바사, AI기반 백신 실험설계 시스템 구축

실험기간 단축·공정 개선으로 비용절감 기대

SK바이오사이언스(사진=안재용 대표이사 사장)는 백신 공정의 실험설계(DoE) 과정에서 AI를 기반으로 데이터를 분석하고 성공 가능성을 예측하는 IT 최적화 시스템 'ADO'를 구축했다.

SK바이오사이언스가 백신 연구개발(R&D) 영역에 인공지능(AI)을 선제적으로 도입하며 디지털 혁신에 박차를 가하고 있다.

SK바이오사이언스는 백신 공정의 실험설계(DoE) 과정에서 AI를 기반으로 데이터를 분석하고 성공 가능성을 예측하는 IT 최적화 시스템 'ADO(AI based Design space Optimization System)'를 구축했다고 21일 밝혔다. 국내에서 백신 개발 공정에 AI를 도입한 건 이번이 처음이다. 

ADO는 SK바이오사이언스가 SK디스커버리 그룹 내 AI·디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 전담 조직인 DX랩과 함께 약 1년 반에 걸친 연구를 통해 개발에 성공한 시스템이다. SK바이오사이언스는 지난달 ADO에 대한 최종 기술검증(POC)을 마친 후 본격 런칭해 다양한 실험설계 데이터를 구축 중이다.

ADO는 연구원이 직접 분석하기 어려운 공정 설계상 다양한 변수들을 AI를 활용해 예측함으로써 정확도를 높여주는 것이 특징이다. 이를 통해 실제 진행해야 하는 실험 횟수를 획기적으로 줄여 백신 개발 기간을 단축하고 연구 비용을 절감시켜 준다.

SK바이오사이언스 연구원들이 백신 공정의 실험설계(DoE) 과정에서 AI를 기반으로 데이터를 분석하고 성공 가능성을 예측하는 IT 최적화 시스템 'ADO'를 활용해 실험설계를 논의하고 있다. /사진=SK바이오사이언스

SK바이오사이언스는 세균 백신의 단백접합 개발 공정에 ADO를 도입한 POC 결과, 실험설계 기간이 3분의 1 수준으로 단축되는 효과를 확인했다. 전염성 병원균 표면에 있는 다당류 분자에 운반 단백질을 접합시키는 형태의 단백접합 백신 플랫폼은 병원균의 종류와 결합 조건 등이 다양해 사전 예측을 통한 공정 최적화가 어려웠다. 하지만 SK바이오사이언스는 AI를 활용해 변수들의 사전 분석을 통해 이를 예측 가능한 범위로 통제하고 성공 가능성이 높은 공정으로 설계함으로써 기존 한계를 획기적으로 개선했다.

SK바이오사이언스는 앞서 컴퓨터 기술로 설계된 단백질 디자인을 활용해 코로나19 백신인 '스카이코비원' 개발에 성공하기도 했다. 스카이코비원의 항원 디자인은 미국 워싱턴대가 개발한 소프트웨어를 사용해 개별 원자를 원하는 위치에 정확하게 배치할 수 있도록 정밀 설계됐다.

SK바이오사이언스는 향후 ADO를 단백접합 외 다양한 실험과 생산 공정에 확대 적용할 계획이다. 회사는 시스템이 R&D 뿐 아니라 생산 공정에도 정착될 경우 생산 기간이 단축됨은 물론 공정 개선을 통해 백신 수율도 향상될 것으로 기대하고 있다.

백신 조기 개발에 따른 시장 선점도 가능하다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지 보고서에 따르면 퍼스트 인 클래스(first-in-class, 세계 최초 혁신 신약)는 후속 제품이 개발되더라도 상위 1위와 2위가 70%가 넘는 점유율을 차지하고 있는 것으로 분석되고 있다.

또 ADO를 활용해 개발된 제품과 공정이 성공적으로 시장 경쟁력을 입증할 경우 시스템의 판매 또는 대여, 대행 등을 통한 신규 사업 확장도 가능하다.

SK바이오사이언스 황재선 디지털혁신실장은 "R&D, 생산, 사무 등 경영 전반에 걸쳐 선진화된 AI 시스템을 도입하고 있다"며 "한발 앞선 디지털 환경을 구축해 글로벌 경쟁력을 조기에 확보할 것"이라고 했다.

권미란 (rani19@bizwatch.co.kr)

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