AI가 신약 찾고 로봇이 실험…'스스로 진화하는 실험실' 만든다

과기정통부, 대구에 AI 신약개발 혁신거점…200만명 환자 데이터 활용

인공지능(AI)이 신약 후보물질을 찾아내면 자동화 실험실이 이를 검증하고, 실험 결과를 다시 AI가 학습하는 '순환형 신약개발' 체계가 국내에 구축된다. 약 200만명의 환자 데이터와 AI, 자동화 실험실을 하나로 연결해 신약 후보물질 발굴과 검증에 걸리는 시간과 비용을 줄이는 것이 목표다.

과학기술정보통신부는 12일 대구에서 '합성신약 분야 AI×바이오 혁신연구거점 조성 시범사업단' 출범식을 열고 AI 기반 신약개발 혁신거점 구축에 착수했다고 밝혔다.

기사의 이해를 돕기 위한 자료 사진. 한 제약사 연구원이 AI 신약개발 시스템으로 통해 신약 후보 화합물질을 탐색하고 있다. 아시아경제DB

이번 사업은 정부의 'K문샷' AI 신약개발 분야에서 추진하는 첫 혁신연구거점이다. 경북대와 경북대병원, 대구경북첨단의료산업진흥재단, 유니바 등 대학·병원·연구기관·기업이 참여한다.

핵심은 AI 모델과 실제 실험실을 연결하는 '랩인더루프(Lab-in-the-Loop)'다. AI가 바이오데이터를 분석해 새로운 신약 후보물질과 실험 조건을 제안하면 자동화 실험 플랫폼이 이를 검증한다. 여기서 얻은 실험 데이터는 다시 AI에 입력돼 모델의 예측 성능을 높인다. 'AI 예측→자동화 실험→데이터 생성→AI 재학습' 과정이 반복되는 구조다.

기존에도 AI를 활용해 신약 후보물질을 발굴하는 연구가 진행돼 왔지만, 이번 사업은 AI의 예측을 실제 실험과 연결하고 결과를 다시 AI가 학습하도록 하는 폐쇄순환형 연구체계를 구축한다는 점에서 차이가 있다. AI를 연구자의 보조도구로 활용하는 데서 나아가 AI와 실험실이 지속적으로 상호작용하는 연구환경을 만들겠다는 것이다.

200만명 환자 데이터+자동화 실험실 연결

경북대는 사업을 총괄하면서 AI 기반 합성신약 랩인더루프 연구체계를 운영한다. AI 모델 개발을 위한 컴퓨팅 인프라를 구축하고 AI·바이오 융합인재도 양성한다.

경북대병원은 약 200만명 규모의 환자 기반 데이터를 활용해 AI 신약개발에 필요한 의료데이터 활용체계를 구축한다.

대구경북첨단의료산업진흥재단은 HLB생명과학, 아론티어, 몰큐브, 에이블랩스 등과 함께 고속검증 인프라를 구축한다. AI가 제시한 후보물질과 연구 가설을 'A2' 수준의 자동화 실험실에서 검증할 계획이다. A2는 합성과 특성 분석의 여러 연속 단계를 자동화하지만 시스템 설정과 유지, 일부 실험에는 사람이 참여하는 부분 자동화 단계다.

유니바는 신약개발에 활용할 수 있는 파운데이션 모델을 개발한다. 실험을 통해 새롭게 만들어지는 데이터가 지속적으로 AI 모델에 반영되는 연구환경을 구축하는 역할도 맡는다.

과기정통부는 우선 AI 기술을 적용하기 쉬운 합성신약 분야에서 랩인더루프 체계를 검증한 뒤 다른 AI 바이오 분야로 확대할 방침이다. 내년부터는 시범거점에서 확보한 AI 모델과 데이터, 실험 인프라, 운영 경험을 토대로 추가 거점 구축을 추진한다.

오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 "미래 신약개발 경쟁력은 AI 기술과 데이터를 실제 실험 환경과 얼마나 효과적으로 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"며 "내년에는 시범거점 성과를 바탕으로 추가적인 AI 바이오 분야로 확장해 대한민국이 글로벌 AI 바이오 혁신을 선도할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

김종화 기자 justin@asiae.co.kr