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모더나 mRNA-1083, 국내 임상 돌입...국내 출시 초읽기
모더나가 개발한 코로나19·독감 콤보백신의 국내 도입 윤곽이 뚜렷해졌다. 24일 식품의약품안전처에 따르면 지난 20일 모더나의 'mRNA-1083'이 임상 3상 승인을 받았다. 이 백신은 코로나19 백신 후보물질 'mRNA-1283'과 독감 백신 후보물질 'mRNA-1010'을 혼합해 개발됐으며 미국 임상 3상 결과 개별 백신 접종보다 높은 예방 효과를 보였다. 모더나는 이를 바탕으로 지난해 미국 식품의약국(FDA)에 허가를 신청했으며 올해 상반기 중 결과가 나올 것으로 예상된다. 국내 임상 3상은 가교임상으로 진행되며 한국파렉셀이 주관하고 분당서울대병원, 동아대병원, 강남성심병원, 인하대병원, 아주대병원, 고려대안산병원, 고려대구로병원, 세브란스병원 등이 임상 실시기관으로 참여한다. 가교임상이란 해외에서 임상을거친 약물이 국내 허가를 위해 기존임상결과가 국내에서도 동일하게 나타나는지 국내 환자를 대상으로 임상을 진행하는 것을 뜻한다. 국내 임상에서는 만 50세 이상 성인을 대상으로 백신의 면역원성, 반응원성, 안전성을 평가할 예정이며 임상 기간을 고려할 때 국내 상용화는 2027년경 가능할 전망이다. 업계에 따르면 콤보백신은 65세 이상 고령층과 소아에게 효과적일 것으로 기대되지만 국가필수예방접종 포함 여부와 가격이 시장 안착의 핵심 변수로 작용할 것으로 보인다.
2025-02-24 09:23:06
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야놀자, OpenAI와 손잡고 글로벌 여행 AI 확산… '초개인화' 서비스 시대 연다
글로벌 트래블 테크 기업 야놀자가 인공지능(AI) 연구 개발 기업 OpenAI의 AI 에이전트 ‘Operator’의 한국 시장 출시를 지원하며 글로벌 여행 산업의 AI 혁신을 주도하는데 본격적으로 나선다. 24일, 야놀자는 OpenAI와의 협력을 통해 AI 기반의 초개인화된 여행 경험을 제공하고 글로벌 여행 시장에 AI 기술을 확산시키는 데 앞장설 계획이라고 밝혔다. ‘Operator’는 OpenAI가 개발한 AI 에이전트로 사용자를 대신하여 웹 검색, 정보 입력, 클릭, 스크롤 등 다양한 온라인 작업을 수행한다. 이를 통해 여행 예약, 온라인 쇼핑 등 사용자의 번거로운 온라인 활동을 자동화하는 것이 가능하다. 지난 1월 북미 지역에서 리서치 프리뷰 서비스 형태로 처음 공개된 ‘Operator’는 최근 한국을 포함한 글로벌 시장으로 서비스 영역을 확장했다. 야놀자는 이번 한국 론칭 파트너로 참여하여 프리뷰 단계에서 수집되는 사용자 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 서비스 고도화에 기여할 예정이다. 야놀자는 자체 보유한 방대한 여행 정보와 클라우드 기반 데이터 인프라를 적극 활용하여 AI 서비스 개발에 속도를 낼 방침이다. 야놀자의 AI 기술은 사용자의 개별적인 취향과 선호를 분석하여 맞춤형 여행 계획을 자동으로 생성하고 실행하는 것을 목표로 한다. 특히 실시간 객실 예약 현황, 가격 변동 추이, 날씨 정보, 지역별 특성 등 다양한 최신 데이터를 융합하여 사용자에게 최적화된 초개인화 여행 경험을 제공하는 데 집중할 계획이다. 야놀자는 이미 전 세계적인 여행 데이터 인프라를 구축하고 있다. 206개 국가, 133만 개 이상의 호텔 및 여행 사업자에게 운영 솔루션을 제공하고 있으며 2만 개 이상의 여행 판매 채널을 빅데이터 기술로 연결하는 데 성공했다. 이러한 글로벌 데이터 인프라를 기반으로 야놀자는 자체 개발한 생성형 AI 모델과 연동하여 여행 사업자들에게도 다양한 AI 솔루션을 제공하고 있다. 여기에는 실시간 재고 및 가격 예측, 리뷰 자동 요약, 맞춤형 여행 계획 추천, AI 컨시어지 서비스 등이 포함된다. 야놀자는 이러한 AI 기술력을 바탕으로 여행 준비 단계부터 여행지에서의 경험에 이르기까지 여행의 전 과정에서 고객 만족도를 높이고 동시에 공간 사업자의 운영 효율성을 극대화하는 ‘AI 토탈 패키지 서비스’ 시대를 열어가겠다는 비전을 제시했다. 야놀자 관계자는 “야놀자는 여행 특화 생성형 AI를 통해 전 세계 여행객에게 여정 전반에 걸친 초개인화 경험을 제공하고 여행 사업자의 고객 서비스 및 운영 자동화를 실현하는 AI 토탈 서비스 시대를 가속화하고 있다”고 강조했다. 더불어 “OpenAI와의 협력뿐만 아니라 다양한 글로벌 기업과의 파트너십을 통해 전 세계 모든 고객이 혁신적이고 개인화된 여행 경험을 누릴 수 있도록 지속적으로 노력할 것”이라고 덧붙였다.
2025-02-24 09:12:57
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AI 신약 개발 시장, 2027년 5조원 전망…글로벌 경쟁 가속
최근 3년간 제약바이오 업계는 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발에 적극 나서며 연구개발(R&D) 효율성 극대화에 총력을 기울이고 있다. AI기술은 신약 개발에 바탕이 되는 후보물질 발굴에 대표적으로 적용되고 있다. 기존 신약 개발은 평균 10~15년의 시간과 막대한 비용이 투입되지만 AI 기술 도입으로 후보물질 발굴 및 임상 과정이 크게 단축되고 있다. 지난해 한국제약바이오협회가 발표한 ‘AI 뉴노멀 시대의 도래와 신약 개발’ 보고서에는 AI 신약 개발 세계 시장 규모는 2022년 6억980만 달러(약 8000억원)에서 매년 연평균 45.7% 성장해 2027년에는 40억350만 달러(약 5조원)에 이를 것으로 전망된다. 특히 국내 제약사와 바이오 기업들은 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 구축하고 다양한 글로벌 협업을 통해 혁신적인 성과를 거두기 위한 노력을 이어가고 있다. 대웅제약은 2023년 자체 AI 신약개발 시스템 '데이지'를 구축해 8억종 이상의 화합물 데이터베이스를 활용한 신약 후보물질 발견을 진행하고 있다. 8억종이라는 수치는 지난 40여년 간 대웅제약이 신약연구를 통해 확보한 화합물질과 현재 신약 개발에서 이용할 수 있는 거의 모든 화합물질의 결합체다. 이 데이터들은 AI 학습 성장을 위한 자양분으로 실제 신약 개발에 즉각 쓰일 수 있으며, 분자 모델 데이터베이스(DB)에 붙인 이름은 ‘다비드'다. 대웅제약은 향후 전임상, 임상, 시판 등 신약개발 전주기에 데이지의 활용을 확대한다는 계획이다. JW중외제약은 지난해 8월 AI 기반 신약 연구개발 통합 플랫폼 '제이웨이브'를 가동했다. 제이웨이브는 기존에 운영하던 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 ‘주얼리’와 ‘클로버’를 통합한 플랫폼으로 500여종의 세포주와 다양한 생물·화학 정보 빅데이터를 활용해 항암, 면역, 재생 분야 신약 개발을 가속화하고 있다. 제이웨이브는 JW중외제약 신약연구센터와 C&C신약연구소 연구진이 AI 기술을 활용해 질병관련 단백질에 작용하는 유효 약물을 신속 탐색하고 선도물질 최적화 및 신약후보물질 발굴까지 전 과정에 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 신약후보물질의 발굴과 기존 약물의 새로운 적응증 발견 과정에서 연구 기간 단축과 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 또한 500여종의 세포주, 오가노이드, 각종 질환 동물 모델의 유전체 정보와 4만여개 생물·화학 정보 빅데이터를 인공지능 학습에 활용하며 적응증 탐색 및 최적화, 표적 단백질 구조, 약물 디자인, 약물의 활성 및 ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 예측을 위한 20여개의 자체 개발 AI 모델을 적용해 신약 개발 호율을 높이고 있다. 유한양행은 지난해 12월 온코마스터, 휴레이포지티브와 함께 공동연구 협력계약을 체결하며 인공지능 모델을 이용한 신약개발에 박차를 가하고 있다. 온코마스터와 휴레이포지티브는 AI 기반 치료 반응성 예측 플랫폼을 활용해 새로운 바이오마커 발굴, 타깃 암종과 환자군 선별, 병용요법 개발 등을 진행하며 이를 통해 유한양행이 보유한 혁신 신약 파이프라인들의 개발 성공률을 높이는 것이 목표다. 유한양행은 이번 협력을 통해 AI와 멀티오믹스 기반의 신약 개발 방법론을 본격 도입함으로써 연구개발의 효율성을 극대화하고 기존 기술로는 확보하기 어려웠던 ‘의미 있는 임상적 통찰(clinically actionable insights)’을 얻는 것을 목표로 하고 있다. SK케미칼은 2019년 AI 신약개발사 스탠다임과의 협력을 시작으로 디어젠, 닥터노아에 이어 최근 심플렉스와도 신약 공동개발 계약을 체결하며 신약 물질 탐색을 확대했다. 심플렉스의 AI 기반 신약 개발 플랫폼 ‘CEEK-CURE’는 단순한 신약 후보물질 도출뿐만 아니라, 그 과정을 저장해 추적·수정·보완할 수 있는 설명 가능한 AI(Explainable AI) 기술을 적용한 것이 특징이다. 이를 통해 신약 후보물질을 보다 빠르고 정확하게 발굴할 수 있다. 개발 과정에서 심플렉스가 CEEK-CURE를 활용해 신약 후보물질을 도출하면 SK케미칼이 이를 검증하고 임상 및 상용화 절차를 진행한다. 도출된 신약 후보물질의 지적재산권은 양사가 공동 소유하며 판권 및 라이선스는 SK케미칼이 독점적으로 보유하게 된다. 한편 본지는 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 공동으로 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'을 개최한다. '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 개최되는 이날 포럼에서는 관련기관, 학계, 업계 전문가들이 참여해 국내 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다.
2025-02-24 09:00:00
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한화생명e스포츠, 젠지 꺾고 LCK컵 초대 우승…풀세트 혈투 끝 '짜릿한 승리'
한화생명e스포츠가 젠지와의 치열한 풀세트 접전 끝에 초대 LCK컵 우승을 차지하며 e스포츠 팬들에게 짜릿한 승리를 선사했다. 지난해 LCK 서머 우승팀인 한화생명은 지난 23일 서울 종로구 롤파크에서 열린 2025 LCK컵 결승전에서 젠지를 세트 스코어 3대2로 격파하며 LCK컵 초대 우승팀의 영예를 안았다. 이날 결승전에는 한화생명e스포츠에서 ‘제우스’ 최우제, ‘피넛’ 한왕호, ‘제카’ 김건우, ‘바이퍼’ 박도현, ‘딜라이트’ 유환중이 선발 출전했다. 이에 맞서는 젠지는 ‘기인’ 김기인, ‘캐니언’ 김건부, ‘쵸비’ 정지훈, ‘룰러’ 박재혁, ‘듀로’ 주민규를 내세워 우승을 향한 의지를 불태웠다. 양 팀은 5세트까지 가는 혈투 끝에 명경기를 펼쳐 현장을 찾은 팬들과 온라인 시청자들에게 손에 땀을 쥐는 긴장감을 선사했다. 1세트는 초반부터 팽팽한 난타전으로 전개됐다. 한화생명은 젠지의 세 번째 드래곤을 저지하는 과정에서 위기를 맞았으나 이어진 드래곤 교전에서 젠지의 핵심 딜러인 ‘룰러’ 박재혁을 잡아내는 데 성공하며 승기를 잡았다. 1세트에서 한화생명은 카밀, 세주아니, 요네, 카이사, 알리스타를 선택했고 젠지는 모데카이저, 니달리, 암베사, 이즈리얼, 레오나를 골랐다. 초반 ‘기인’ 김기인의 모데카이저를 집중 공략하며 유리하게 시작했으나 젠지의 반격 또한 만만치 않았다. 하지만 18분경 드래곤 교전에서 대승을 거두며 유리한 고지를 점했고 마지막 드래곤 교전에서 ‘룰러’를 잡아내며 31분 만에 1세트를 승리로 장식했다. 2세트는 젠지의 압도적인 승리였다. 젠지는 럼블, 바이, 탈리야, 코르키, 노틸러스 조합으로 한화생명은 크산테, 신 짜오, 아지르, 애쉬, 뽀삐 조합으로 맞붙었다. 경기 초반부터 젠지가 주도권을 잡고 오브젝트를 독점하며 격차를 벌려나갔다. 한화생명은 킬 교환을 시도하며 반전을 꾀했지만 젠지의 노련한 운영에 막혀 좀처럼 기회를 잡지 못했다. 결국 젠지는 26분경, 네 번째 드래곤 교전에서 대승을 거두며 2세트를 가져갔다. 3세트는 다시 한화생명의 차지가 됐다. 한화생명은 아트록스, 마오카이, 아리, 미스 포츈, 렐을, 젠지는 베인, 리 신, 갈리오, 제리, 라칸을 선택했다. 한화생명은 초반부터 ‘기인’ 김기인의 베인을 집중적으로 공략하며 격차를 벌리는 전략을 택했다. 초반 두 번의 킬을 통해 앞서나간 한화생명은 ‘기인’의 베인을 계속해서 압박하며 성장을 방해했다. 젠지는 초반 열세를 극복하지 못하고 한화생명에게 아타칸과 내셔 남작까지 내주며 무너졌다. 결국 30분 만에 한화생명이 3세트를 승리하며 다시 앞서나갔다. 4세트에서는 젠지가 다시 승리하며 승부를 최종 5세트로 끌고 갔다. 젠지는 사이온, 카서스, 비에고, 바루스, 바드, 한화생명은 나르, 자이라, 사일러스, 진, 판테온을 선택했다. 초반부터 킬이 쏟아지는 난타전이 벌어졌고 팽팽한 접전 끝에 젠지가 조금씩 우위를 점하기 시작했다. ‘쵸비’ 정지훈의 비에고가 성장하며 팀을 캐리했고 젠지는 아타칸과 내셔 남작 버프를 획득하며 승기를 굳혔다. 결국 젠지는 30분 만에 4세트를 승리하며 세트 스코어 2대2, 승부를 원점으로 돌렸다. 운명의 5세트, 한화생명은 그웬, 오공, 빅토르, 케이틀린, 카르마를, 젠지는 오른, 트런들, 아우렐리온 솔, 징크스, 룰루를 선택했다. 한화생명은 초반부터 ‘기인’ 김기인의 성장을 억제하며 유리하게 시작했다. ‘제우스’ 최우제의 그웬은 사이드 라인에서 젠지를 압박하며 격차를 벌려나갔다. 젠지는 오브젝트와 골드 획득량에서 뒤처지지 않으려 노력했지만 한화생명의 기세를 꺾지는 못했다. 30분이 넘도록 킬은 거의 나오지 않았지만 30분경 한화생명이 내셔 남작을 획득하며 균형을 깼다. 이후 33분 정글 교전에서 대승을 거두며 승기를 잡았고 다시 한번 내셔 남작을 가져온 한화생명은 39분 만에 5세트를 승리하며 최종 우승을 확정지었다. 결승전 MVP는 ‘제우스’ 최우제에게 돌아갔다. 최우제 선수는 “이적 후 첫 대회라 힘들 것이라 생각했는데 5세트까지 가는 접전 끝에 우승하게 되어 기쁘다. 좋은 기회를 얻은 만큼 3월에 열리는 퍼스트 스탠드에서도 꼭 우승할 수 있도록 하겠다”라고 우승 소감을 밝혔다. 반면 젠지의 김정수 감독은 경기 후 인터뷰에서 “3세트 밴픽이 가장 아쉬웠다. 정규리그에서 더 좋은 모습을 보여드리겠다”고 말했다. ‘룰러’ 박재혁은 마지막 5세트에 대해 “두 번째 코어 아이템 선택이 아쉬웠다. 정규리그에서 더 잘하겠다”고 각오를 다졌다. 한편 한화생명e스포츠는 이번 LCK컵 우승으로 오는 3월 10일부터 16일까지 서울 롤파크에서 개최되는 국제 대회 ‘퍼스트 스탠드’에 LCK 대표로 출전한다. LCK컵 우승을 발판 삼아 국제 대회에서도 좋은 성적을 거둘 수 있을지 팬들의 기대가 모아지고 있다.
2025-02-24 08:35:57
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유튜브, '반값' 프리미엄 요금제에도 한국만 '차별'… "국내 소비자 차별 논란"
유튜브가 광고 없이 영상을 시청할 수 있는 저가 요금제 출시를 준비 중인 가운데 한국이 또다시 1차 출시 대상국에서 제외될 것으로 예상돼 국내 소비자 차별 논란이 재점화될 조짐이다. 유튜브는 이미 미국, 인도, 유럽 등 주요 국가에서 일반 요금제보다 저렴한 가족, 학생 요금제를 운영하고 있지만, 한국에는 유독 1만 4900원의 단일 요금제만 적용하고 있어 국내 소비자들의 불만이 고조되어 왔다. 23일(현지 시각) 블룸버그 보도에 따르면 유튜브는 현재 ‘프리미엄 라이트’ 요금제 공식 출시를 앞두고 있다. ‘프리미엄 라이트’는 기존 프리미엄 요금제의 절반 가격으로 광고 제거 기능을 제공하지만 유튜브 뮤직 무료 이용 및 오프라인 저장 기능은 제외될 것으로 보인다. 해당 요금제는 유튜브가 차등 요금제를 시범 운영 중인 호주, 독일, 태국과 더불어 미국 등 일부 국가에 우선적으로 출시될 가능성이 높은 것으로 알려졌다. 유튜브의 저가 요금제 출시 계획에도 한국이 초기 출시국에서 배제될 것으로 예상되면서 국내 소비자들은 “또다시 한국만 홀대하는 것 아니냐”는 비판을 쏟아내고 있다. 현재 유튜브는 미국, 인도, 유럽 등 경제 수준이 유사한 국가들에 비해 한국에서 유독 비싼 가격 정책을 고수하고 있다. 실제로 4인 가구가 유튜브 프리미엄을 이용할 경우 한국에서는 월 5만 9600원을 지불해야 하지만 일본은 2만 2000원(2280엔), 독일은 3만 6000원(24유로) 수준으로 훨씬 저렴하다. 이처럼 한국 소비자들이 해외에 비해 높은 요금을 부담하는 상황은 수년째 지속되고 있으며 국회 국정감사에서도 꾸준히 문제점으로 지적되어 왔다. 그러나 유튜브 운영사인 구글 측은 “학생, 가족, 라이트 요금제 도입을 검토 중”이라는 원론적인 답변만 되풀이하며 소극적인 태도로 일관하고 있다. 특히 구글 코리아는 요금제 설정 권한이 본사에 있다는 점을 강조하며 책임 회피성 발언을 한다는 비판도 제기된다. 한편 공정거래위원회는 지난해 8월 구글 측에 유튜브 프리미엄 요금제에 유튜브 뮤직 외 음원 스트리밍 서비스 제외 상품을 추가하라는 의견을 전달한 것으로 알려졌다. 이는 유튜브가 소비자 선택권을 제한하고 있다는 지적에 따른 것이다. 공정위는 구글 측의 의견서를 검토 후 최종 제재 수위를 결정할 예정이다. 유튜브의 차별적인 가격 정책과 불통 행보가 지속될 경우 국내 소비자들의 반발은 더욱 거세질 것으로 전망된다.
2025-02-24 07:58:57
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