"신약개발 '선택과 집중'도 AI로"…BIX 2026서 활용 전략 논의

줄기세포 오가노이드 분석·독성 예측
"AI 분석 토대로 개발 전략 조정해야"
연구 효율 높이고 실험 방식도 혁신

인공지능(AI)이 신약 후보물질 발굴을 넘어 개발 우선순위 결정, 약물 독성 예측, 실험 자동화 등 신약개발 전반으로 활용 범위를 넓히고 있다. 줄기세포로 만든 오가노이드에서 나오는 방대한 데이터를 분석하는 것은 물론 성공 가능성이 낮은 연구 과제를 가려내는 데도 AI를 적극 활용해야 한다는 제언이 나왔다.

28일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 '바이오플러스-인터펙스 코리아 2026(BIX 2026)'에서는 AI를 활용한 신약개발 전략이 주요 화두로 떠올랐다. 기조연사로 나선 샐리 템플 룩사 바이오테크놀로지 최고과학책임자(CSO)는 줄기세포와 AI의 결합이 질환 연구와 치료제 개발에 새로운 기회를 제공하고 있다고 강조했다.

28일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 '바이오플러스-인터펙스 코리아 2026(BIX 2026)' 기조연설에서 샐리 템플 룩사 바이오테크놀로지 최고과학책임자(CSO)가 발표하고 있다. 이성민 기자

템플 박사와 연구진은 줄기세포로 만든 3차원 오가노이드를 활용해 질환의 발생 기전과 치료 표적을 연구하고, 약물 후보물질을 선별하고 있다. 오가노이드는 실제 장기의 일부 구조와 기능을 모사한 실험 모델로, 연구 대상과 실험 규모가 확대될수록 분석해야 할 데이터도 늘어난다.

그는 "AI를 활용해 특정 표적의 우선순위를 정하고 약물의 안전성과 독성을 예측할 수 있으며, 임상 데이터 분석에도 AI를 사용하고 있다"며 "다양한 기술의 결합은 신약 개발 과정에서 지금을 가장 흥미로운 시기로 만들고 있다"고 평가했다.

이후 열린 '무엇을 개발하고 어디에 집중할까, AI가 바꾸는 바이오제약의 선택' 전문세션에서는 AI를 연구 보조 수단에 그치지 않고 개발 전략을 결정하는 데 활용해야 한다는 의견이 이어졌다.

크리스토퍼 리 바이오박스 최고경영자(CEO)는 "AI가 특정 신약개발 과제의 성공 가능성이 낮다고 예측하더라도 파이프라인이 한두 개뿐인 기업은 그 결과를 받아들이고 싶어 하지 않는다"며 "분석 결과를 수용하고 개발 전략을 조정할 수 있어야 한다"고 말했다.

그러면서 "대형 제약사 역시 과제 중단이 관련 조직과 인력에 영향을 미칠 수 있어 기존 판단을 바꾸기 어렵다"며 "과거의 의사결정이나 기존 주장을 AI가 반박하더라도 이를 받아들이고 연구를 개선할 수 있어야 한다"고 강조했다.

28일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 '바이오플러스-인터펙스 코리아 2026(BIX 2026)' 전문세션에서 패널 토론이 진행되고 있다. 이성민 기자

AI가 연구자의 전문성을 대체할 수 없다는 점도 분명히 짚었다. 리 CEO는 "과학자 100명에게 생산성을 10% 높이는 도구를 제공하기보다 뛰어난 과학자 5~10명의 역량을 AI로 크게 확장하는 것이 중요하다"며 연구자의 경험과 판단을 AI와 결합해야 한다고 설명했다.

김한돌 배리에이셔널AI 대표는 중소 바이오기업이 AI를 활용해야 하는 이유로 속도와 효율성을 꼽았다. 그는 "중소기업이 대기업보다 가질 수 있는 유일한 경쟁우위는 속도와 효율성"이라며 "AI가 이를 가능하게 한다"고 말했다.

실험 자동화 역시 기존 업무를 그대로 기계로 옮기는 데 그쳐서는 안 된다는 지적이 나왔다. 팔로마 프리에토 부사장은 "사람이 해오던 실험 절차를 그대로 로봇으로 대체하는 것은 자동화와 AI를 가장 효율적으로 활용하는 방법이 아니다"라며 "성공적인 사례들을 보면 기술 공급업체가 단순한 판매자를 넘어 제약사의 실질적인 협력 파트너가 돼 연구 목적에 맞는 기술을 함께 개발하고 있다"고 말했다.

좌장을 맡은 김소연 프로비던스헬스케어벤처스 디렉터는 "AI로 많은 일을 할 수 있지만 실제 개발을 진전시키려면 규제 요건에 부합하는 수준의 근거가 필요하다"며 AI 전문가와 생물정보학자, 생물통계학자 등 분야 간 협업을 주문했다.

이성민 기자 minute@asiae.co.kr