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KT클라우드, AI 파운드리 본격화…기업 디지털 전환 새 대안 될까
[이코노믹데일리] KT클라우드가 업스테이지, 디노티시아, 폴라리스오피스, 리벨리온과 손잡고 ‘AI 파운드리’ 사업을 본격 추진한다. 생성형 AI 모델, RAG(검색 기반 생성), 추론용 인프라를 통합 제공하는 플랫폼을 통해 전 산업의 AI 활용을 가속화하며 기업 디지털 전환의 새로운 대안으로 주목받고 있다. 지난 17일 kt cloud 본사에서 공용준 본부장, 권순일 업스테이지 부사장, 노홍찬 디노티시아 CDO, 이해석 폴라리스오피스 부사장, 오진욱 리벨리온 CTO 등이 참석한 가운데 AI 파운드리 협약식을 열었다. 공용준 kt cloud 본부장은 “kt cloud는 업스테이지, 디노티시아, 폴라리스오피스, 리벨리온와 협력을 시작으로 AI 개방형 플랫폼인 AI 파운드리 사업을 본격화한다”며 “향후 수준 높은 AI 역량을 보유한 다양한 파트너사들과 협력을 지속 확대하며 고객이 실제로 필요로 하는 AI 서비스를 제공하는 하나의 AI 생태계를 만들어 나갈 것”이라고 말했다. 파트너십 기반 통합 플랫폼…기업 AI 도입 문턱 낮춰 KT클라우드의 AI 파운드리는 △폴라리스오피스와 업스테이지의 문서 파싱 및 OCR(광학문자판독) 기술 △업스테이지의 임베딩(문맥 기반 데이터 압축) △디노티시아의 벡터DB △Llama 4 Scout·Mistral 7B·Solar 등 최신 AI 모델 △엔비디아 GPU 및 리벨리온 NPU 기반의 추론 인프라를 통합 제공한다. 기업은 이 플랫폼을 활용해 자체 데이터를 정제하고 신뢰도 높은 AI 시스템을 빠르게 구축할 수 있다. 사용량 기반 과금 방식으로 초기 비용 부담을 줄이면서도, 다양한 산업군에서 AI 기반 업무 자동화와 맞춤형 서비스 개발이 가능하다. 예를 들어 금융사는 매일 수천 건의 투자 리포트를 자동 분석하거나, 지식 기반 상담 시스템을 구축하는 데 AI 파운드리를 활용할 수 있다. 고객 참여형 파일럿 도입…AI 생태계 확장 속도 가속화 전망 KT클라우드는 올 2분기 중 대기업과 스타트업을 대상으로 고객 참여형 파일럿 프로그램을 무상으로 제공할 계획이다. 이를 통해 기업들이 AI 프로토타입 모델을 직접 개발·검증할 수 있도록 지원하고, 기술 도입 초기의 불확실성과 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 전문가들은 KT클라우드의 AI 파운드리가 단순한 솔루션 공급을 넘어 ‘AI 전용 플랫폼’으로 자리매김할 가능성이 크다고 본다. RAG, AI 모델, 인프라를 원스톱으로 제공함으로써 SI(시스템 통합) 비용과 개발 기간을 동시에 절감할 수 있기 때문이다. 다수 기업이 공통 인프라를 활용하게 되면 생태계 확장도 더욱 빨라질 것으로 예상된다. 향후 KT클라우드는 파운드리 참여 파트너사를 추가 유치해 AI 모델의 다양성과 기술 고도화를 추진할 방침이다. 또한 고객 수요에 맞춘 AI 솔루션 라이브러리를 정교하게 구성하고, 산업별 특화형 서비스를 출시함으로써 국내 AI 시장의 경쟁 구도에도 변화를 불러올 것으로 보인다.
2025-04-18 16:41:34
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삼성물산, 송파 한양3차 재건축 시공사로…'래미안 비아채' 통합단지 첫 선
[이코노믹데일리] 삼성물산이 송파구 방이동 한양3차 아파트 재건축 시공사로 최종 선정됐다고 24일 밝혔다. 인근 대림가락 재건축 단지와의 통합 운영이 핵심인 이번 사업은, 삼성물산이 제시한 새로운 재건축 모델을 현실화하는 사례로 주목받는다. 삼성물산은 지난 22일 개최된 송파 한양3차 아파트 재건축 조합 총회에서 시공사로 낙점됐다. 사업 대상지는 송파구 방이동 225번지 일대 2만81㎡ 규모로, 지하 3층~지상 33층 6개 동 총 507가구가 들어설 예정이다. 공사비는 약 2595억원이다. 단지명은 ‘래미안 비아채’로 확정됐으며, 기존 대림가락 재건축 단지(857가구)와 하나의 통합 단지처럼 운영할 수 있도록 설계됐다. 단지명을 통일하고, 조경과 커뮤니티 시설 등을 공유하는 방식이다. 삼성물산은 조합이 제시한 커뮤니티 면적보다 약 20% 확대한 3905㎡ 규모의 커뮤니티 시설을 계획했다. 프로그램도 기존 11개에서 휴식·운동·교육 중심의 22개로 확대 구성해 입주민의 이용 편의성을 높인다. 특히 중층부에 마련되는 오픈 라이브러리에는 프라이빗 독서실, 그룹 스터디룸, 세미나룸 등이 들어서며, 썬큰 커뮤니티에는 피트니스, 라운지 카페, 미팅룸 등 다채로운 공간이 조성된다. 연도형 상가 역시 함께 조성돼 단지에 고급감을 더한다. 세대 내부 설계는 거실과 주방을 하나로 연결해 공간 개방감을 높이고, 전망형 다이닝 공간, 5베이 특화 평면 등 최신 수요 트렌드를 반영했다. 고성능 층간소음 저감 기술도 적용될 예정이다. 삼성물산은 이번 수주가 단순한 시공권 확보를 넘어, 향후 재건축 시장에서 ‘통합 단지’라는 새로운 모델을 선도하는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 김명석 삼성물산 주택사업본부장은 “기존에 없던 통합 단지 운영이라는 새로운 재건축 모델을 제시한 데 큰 의의가 있다”며 “앞으로도 입주민 주거 가치를 높일 수 있는 차별화된 제안을 지속적으로 마련하겠다”고 말했다.
2025-03-24 07:58:35
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조선·해운사 손잡고 '선박용 3D프린팅 시스템' 실증…"최신 기술 개발에 적극"
[이코노믹데일리] 조선·해운 업계가 '선박용 3D프린팅 시스템' 실증을 본격화하고 있다. 17일 업계에 따르면 HD현대중공업은 운항 선박 내 긴급 유지·보수·정비(MRO)를 위한 3D프린팅 신기술 개발·실증을 마치면서 국적 해운사 HMM에게 바톤터치했다. 이에 HMM은 이 기술을 탑재한 실제 선박을 운항하며 성능을 평가할 계획이다. 선박용 3D프린팅 시스템은 선박 운항 중 필요 부품에 대해 3D프린팅을 활용, 자체 제작하는 기술이다. 선박의 다양한 운항환경에서 작동할 수 있도록 특수 제작됐으며 볼트, 너트부터 플렌지(연결 파이프)까지 350여 종의 다양한 중소 부품을 즉시 생산할 수 있다. 이 기술을 위해 지난 2023년 산업통상자원부의 지원을 받아 울산광역시 및 산하 기관들, 씨에스캠, HD현대중공업, HD한국조선해양, HMM, 한국선급(KR) 등이 컨소시엄을 구성, '3D프린팅 디지털 워크샵' 과제에 착수한 바 있다. HD현대중공업은 이번 실증을 통해 실제 선상에서 3D프린팅 장비를 운용하는 것과 함께 선박 운동 및 진동 저감 장치에 대한 기술도 함께 검증했다. 물 위를 항해하는 선박은 연속적으로 움직임이 발생하기 때문에 3D프린터가 안정적으로 작동할 수 있도록 운동 및 진동을 저감하는 기술이 필수적이다. HD현대중공업은 향후 3D프린팅 기술에 대한 상업화를 본격 시작할 예정이다. 다양한 부품에 대한 디지털 라이브러리를 구축하고, 항구와 선박 간 네트워킹을 구성해 필요한 부품을 원격으로 주문, 인근 항구에서 손쉽게 공급받을 수 있도록 할 계획이다. 또한 HD한국조선해양과 조선용 탄소강 분말소재 개발 등 소재의 다변화를 위한 기술개발에도 박차를 가하고 있다. 이를 통해 3D프린팅이 가능한 부품의 폭을 확대하는 동시에 가격 절감 등의 효과도 가져올 수 있을 것으로 보고 있다. HD현대중공업 관계자는 "이번 실증을 통해 조선산업에서의 3D프린팅 기술의 경쟁력을 확인할 수 있었다"며 "지속적인 연구개발을 통해 선박 MRO 분야에서 혁신을 주도하겠다"고 말했다. HD현대중공업의 기술을 활용해 HMM은 이번 실증을 9000TEU급 컨테이너선 'HMM 그린호'에서 진행할 계획이다. HMM은 실제 운항 환경에서 시스템의 원활한 작동, 선박 부품 조달 가능 여부 등을 면밀히 점검한다. 특히 기존 선박용 3D 프린팅은 플라스틱 소재를 사용한 데 반해 이번 시스템은 금속분말을 사용해 스테인레스 소재의 부품을 생산할 수 있어 충분한 내구성을 확보했다. HMM 관계자는 "최신기술의 다양한 연구개발에 적극적으로 참여하고, 새로운 기술 도입을 통해 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.
2025-03-17 15:35:52
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AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도
[이코노믹데일리] “AI는 제약 바이오 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다고 생각합니다. 국내 산업이 선진국과 격차를 줄이기 위해선 대한민국만의 차별화 된 전략이 필요합니다.” 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 ‘국내 AI 신약개발 현황과 전망’을 주제로 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 이같이 강조했다. 첫 번째 연사로 나선 김 단장은 '국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향'이란 주제의 발표에서 바이오산업 선도국이 될 수 있는 차별화 전략으로 두 가지를 제시했다. 첫째는 공공 예산이 투입된 연구 데이터와 국민이 생산한 바이오 데이터를 공공재로 활용해야 하며, 연합학습 기술을 도입해 데이터 공개 없이도 협력할 수 있는 생태계를 구축해야 한다는 것이다. 둘째는 단순 기초, 직무교육이 아닌 첨단산업을 선도할 디지털 바이오 전문 융합 인재 양성이 필요하며, 이를 위해 대학, 기업, 연구소, 정부가 협력해 창업중심의 프로젝트형 인재양성 프로그램을 운영해야 한다는 것이다. 김 단장은 실현 방안으로 국가 연구 데이터 및 국민 바이오 데이터의 공익적 활용을 제안했다. 그는 "원시 데이터를 직접 공개하기보다 연합학습 의무화를 통해 협력 연구를 촉진하고, 공공 연구비가 투입된 사업에서는 데이터 활용이 필수화 돼야한다"고 강조했다. 또한 "논문·특허처럼 데이터 활용도를 연구 평가에 반영하고 타 연구에 기여한 데이터를 평가하는 제도 마련이 필요하다"고 덧붙였다. 두 번째로 '내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구'를 주제로 발표에 나선 김미현 가천대 약학과 교수는 “AI 기반 신약 개발의 미래는 기술 발전뿐만 아니라 연구 생태계 구축에 달려 있으며, 한국도 이에 맞는 정책적 대응이 필요하다”고 제안했다. 김 교수는 "현재 산업계에서는 엔비디아의 '바이오네모'와 슈뢰딩거의 '라이브 디자인 클라우드'가 가장 주목받고 있다"며 "한국이 경쟁력을 갖추려면 해외 기술 활용을 넘어 독자적 인 AI 모델과 연구 인프라 구축이 필수적이며 이를 위한 국가 차원의 지원과 정책적 접근이 필요하다"고 강조했다. 또한 “연구 데이터 공유 및 연합학습 활성화, 인프라 기업 육성, 연구 인력 고용 안정성 확보 등 신약 개발 과정에서 연구자들이 지속적으로 연구할 수 있는 환경 조성을 위한 정책이 필요하다”고 덧붙였다. 세 번째 발표자인 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 'AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례‘를 소개했다. 신 팀장은 “AI 사용 시 효율성과 효과성 그리고 가장 중요한 비용 절감이 큰 장점”이라며 “AI는 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어나 신약 개발 과정에서 속도와 품질을 높이고 비용을 절감하는 핵심기술로 자리잡고 있다”고 말했다. 그러면서 “신약 개발은 보통 10년 이상의 기간과 2~3조원의 비용이 소요되지만 성공 확률도 낮다”며 “그러나 AI를 활용하면 개발 기간을 1~2년으로 단축하고 비용을 7000억원 수준으로 절감할 수 있어 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것”이라고 전망했다. 그러나 “바이오·제약 지식과 AI 기술을 겸비한 전문 인력이 필수적인데 현재 국내에서는 AI 신약 개발 전문 인력이 절대적으로 부족하다”며 “이를 해결하기 위한 제도적 지원과 교육 프로그램 강화가 시급하다”고 강조했다. 이어 'AI 기술 활용 경구용 비만 치료 후보물질 발굴 사례'를 주제로 발표에 나선 이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무는 “최근 AI 기반 신약 개발이 각광받고 있지만 여전히 기존 연구자들의 회의적인 시각과 데이터 품질 문제로 인해 혁신적 성과가 부족한 상황”이라고 꼬집었다. 이어 “현재 AI가 제공하는 신약 후보물질은 기존 화학자들이 예상 가능한 범위를 벗어나지 못하는 경우가 많다”며 “이는 데이터의 한계, 공개되지 않은 실패 사례 부족, 신뢰성 있는 대규모 데이터의 부재 때문”이라고 진단했다. 그는 “AI를 활용한 신약 개발이 성공하기 위해 기존 데이터를 효과적으로 활용해 신약 개발의 성공률을 높이고 연구 효율성을 극대화하는 것이 중요하다”고 강조했다. 마지막 연사로 나선 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 ’신약 후보물질 발굴을 위한 AI 신약개발 혁신 플랫폼‘이란 주제의 발표에서 “AI를 활용해 개발된 신약은 환자 개인별 맞춤 치료제 및 치료법 적용에 도움이 될 것”이라고 전망했다. 그는 “기존 신약 개발은 '타깃 선정 → 물질 탐색 → 실험 검증 → 개발 → 임상' 총 5단계로 이뤄지며 AI는 각 단계에서 연구 효율을 높이고 실패 확률을 낮추는 데 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 특히 단백질 구조 예측과 신약 후보 물질 탐색에서 AI의 활용이 두드러진다고 강조했다. 신 팀장은 “신약 개발이 점점 복잡해지고 난도가 높아지고 있다”며 “AI를 활용한 신약 발굴이 해결책이 될 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 모든 신약 개발 과정을 대체할 순 없지만 물질 발굴 단계에서는 큰 도움이 된다”며 “AI를 활용하면 기존보다 훨씬 많은 후보 물질을 탐색할 수 있다”고 설명했다. 그러면서 “AI 신약개발에 대한 정부의 역할로 '컨트롤 타워'를 구축해 코로나 19와 같이 사회적 팬데믹 상황을 대비한 신약개발을 위해 데이터를 공유해 집중적으로 개발해야 한다”고 제언했다. 양규현 이코노믹데일리 대표는 “정부의 지원과 업계의 투자에 힘입어 AI 신약개발 플랫폼이 구축되고 있으며 다양한 기업들이 AI 기반 신약개발에 참여하고 있다”며 “이번 포럼이 제약바이오 업계의 AI 생태계를 키워나가는 촉매제가 되기를 기대한다”고 전했다. 포럼을 공동개최한 이개호 국회의원은 개회사를 통해 "AI는 신약개발 과정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 새로운 치료 패러다임을 제시하며, 맞춤형 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다"며 “국내 AI 신약개발을 돕기 위한 제도 개선과 정책 지원 방안을 고민할 것”이라고 밝혔다. 김주영 국회의원은 축사에서 "제약바이오 분야에서도 AI를 통해 빠르고 안전하게 더 다양한 신약이 개발될 것으로 기대된다"며 "이번 포럼에서 전문가들이 함께 지혜를 모아 AI가 제약·바이오 산업의 미래 먹거리가 되기를 기대한다"고 전했다. 이승규 한국바이오협회 상임부회장은 "집중력 있고 아웃풋을 낼 수 있는 연구 개발을 하고, 그 과정에서 이를 돕는 규제와 법안이 동반돼야 한다"며 "업계 전문가, 학계, 정부 부처가 지혜를 모아 단결하고 집중된 전략을 만들어야 할 시기"라고 강조했다. 박주민 국회 보건복지위원장은 축사에서 "혁신 기술들이 국민 건강 증진과 산업 경쟁력 강화에 미칠 긍정적 영향을 기대하며, 국회 보건복지위원장으로서 관련 법·제도 개선 및 예산 지원 등을 통해 AI 기반 신약개발 분야의 성장에 도움이 될 수 있도록 하겠다"고 했다. 강선우 국회의원(더불어민주당, 서울 강서갑)은 "이번 포럼이 국내 AI 신약개발의 방향을 모색하고 제약·바이오 산업의 새로운 도약을 이끄는 뜻깊은 시간이 되기를 바란다"며 "보건복지위원회 간사로서 제약·바이오 산업에 혁신이 지속돼 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다. 엄태영 국회의원(국민의힘, 충북제천시·단양군)은 "국회 예산결산특별위원회 위원으로서 AI기반 신약 개발이 고부가가치를 창출하는 미래형 신사업으로써 우리 경제 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하도록 최선을 다하겠다"고 전했다. 이정석 한국바이오의약품협회 회장은 "AI 신약 개발은 기존 컴퓨터 데이터 분석 및 통계, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야 전문가들의 협력과 협업이 필요한 분야인만큼 정부차원의 기술지원을 위한 정책개발이 필요하다"고 말했다.
2025-02-25 22:30:05
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신승우 대웅제약 AI 신약개발팀장 "AI로 신약개발 시간·비용 획기적 절감"
[이코노믹데일리] AI 신약개발은 향후 글로벌 제약 시장에서 중요한 경쟁력 요소가 될 것이라며, 정부와 기업이 협력해 연구개발 지원을 강화해야 한다는 지적이 나왔다. 신승우 대웅제약 AI 신약개발팀장은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼에서 ‘AI in Drug Discovery and Development’를 주제로, AI 기술이 신약개발 과정에서 어떻게 활용되고 있는지와 그 미래 가능성을 조명하며 이같이 내다봤다. 신 팀장에 따르면 전통적인 신약개발 방식은 평균 10년이 소요되며, 개발비용 또한 3조원에 달하지만, AI 기술을 활용하면 이 과정을 2년 이내로 단축할 수 있으며, 비용도 6500억원 수준으로 절감할 수 있다. 신 팀장은 AI 기반 신약개발이 실제로 성과를 내는 사례로 Insilico Medicine을 언급하며, 해당 기업이 AI 기술을 통해 단 46일 만에 신약후보 물질을 발굴한 사례를 소개했다. 또 신 팀장은 “AI는 신약개발 전반에서 혁신적인 역할을 하고 있다”며 “신약후보 물질 탐색, 임상시험 최적화, 환자 맞춤형 치료 전략 개발 등의 영역에서 기존보다 높은 효율성을 보이고 있으며, 이를 통해 신약개발의 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다”고 밝혔다. 특히 AI 기반의 가상탐색(Virtual Screening, VS) 기술은 8억개 이상의 화합물 라이브러리를 분석해 최적의 후보물질을 선별하고, 결합 친화도(Binding Affinity) 예측 정확도가 92% 이상을 기록하는 등 높은 성과를 보인다. AI 도킹 시뮬레이션(Docking Simulation) 기술을 통해 단백질-리간드 결합 구조를 분석하고, AI 기반 모델인 DiffDock과 DynamicBind를 활용해 신약 후보물질의 효율성을 극대화할 수 있다. 또한, 신 팀장에 따르면 분자 동역학(Molecular Dynamics, MD) 분석을 통해 신약 후보물질과 단백질 간의 상호작용을 시뮬레이션하고 안정성을 검증하는 과정도 AI를 통해 더욱 정밀하게 진행되고 있다. 특히 ADME/T 예측(약물 동태 및 독성 예측) 기술을 활용하면 신약의 흡수, 대사, 배출 과정과 독성을 예측하여 임상시험 단계에서의 실패율을 낮출 수 있다. 이러한 AI 기반 기술들은 신약개발의 성공 가능성을 높이며, 글로벌 제약사들이 AI 신약개발에 적극적으로 투자하는 이유가 되고 있다. 신 팀장은 마지막으로 “현재 글로벌 제약사들은 AI 기술을 활용한 신약개발에 대규모 투자를 진행하고 있으며, 국내 바이오산업도 이에 발맞추어 AI 신약개발 역량을 강화해야 한다”고 당부했다. 그러면서 “AI 신약개발은 향후 글로벌 제약 시장에서 중요한 경쟁력 요소가 될 것”이라며, “정부와 기업이 협력해 연구개발(R&D) 지원을 강화해야 한다”고 덧붙였다.
2025-02-25 16:37:19
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국내 AI 신약개발 현황과 전망
[이코노믹데일리] 인공지능(AI) 기술이 미래 제약바이오 산업의 핵심 동력으로 떠오르는 가운데 '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 관련기관, 학계, 업계 전문가가 참여하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'이 개최된다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 이코노믹데일리가 공동주최하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'에는 △김화종 K-MELLODDY 사업단장 △김미현 가천대 약학과 교수 △신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 △이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 △신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장이 발표자로 나선다. 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있다. 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망된다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요하다. 이날 포럼에서 발표자들은 한국의 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다. ◆AI 주도 신약개발, 한국의 미래를 위한 혁신 전략 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 ‘국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향’이라는 주제 발표를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 AI 기술을 바탕으로 바이오 헬스 산업을 주도하고 있는 현실을 지적하며, 한국도 혁신적인 정책을 통해 바이오 산업 선도국으로 도약해야 한다고 주장한다. 김 단장은 K-MELLODDY 사업을 소개하고, 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼 구축 현황을 소개한다. K-MELLODDY는 33개 제약기업, 연구소, 대학, 병원, 공공기관, 벤처가 참여하는 사업으로, 데이터 활용 가속화를 통해 AI 신약 개발을 선도하고 신뢰 기반의 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 한국이 AI 기반 신약 개발 선도국으로 도약하기 위해서는 데이터 공유 활용 촉진과 바이오 융합 데이터 사이언티스트 양성이 필요하며, K-MELLODDY 사업이 이러한 목표 달성에 크게 기여할 것이라는 설명이다. ◆연합학습(Federated Learning) 기반 신약 개발의 필요성 김미현 가천대 약학대학 교수는 ‘내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구’라는 주제 발표에서 희귀골격 약물 라이브러리를 활용해 데이터 보안을 유지하면서도 신약 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 제시한다. 김미현 교수는 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 연합학습 기반의 신약 개발에 대해 소개한다. 연합학습은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 김 교수는 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼인 K-MELLODDY가 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 수 있다고 설명한다. 또한 글로벌 R&D 인프라 변화에 대응하기 위한 정책, AI 기반 신약 개발을 위한 정책, 인력 양성을 위한 정책 등을 제안한다. 김 교수는 2028년까지 희귀골격 데이터를 활용한 FDD 구축, FAM 태스크 고도화, 키나아제 및 GPCR 데이터 기반 태스크 등을 수행할 계획이다. 이를 통해 국내 신약 개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. ◆대웅제약, 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI in Drug Discovery and Development’라는 주제발표를 통해 인공지능(AI)이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 있다고 강조한다. 전통적인 신약 개발 과정은 최대 10년까지 소요되며 2조원이 넘는 비용이 발생하지만, AI를 활용하면 이를 최대 2년까지 단축하고 6500억원까지 비용을 절감할 수 있다는 설명이다. 대웅제약은 8억 개의 리간드 라이브러리를 활용한 AI 기반 가상 탐색 기술을 통해 신약 후보 물질 발굴에 속도를 내고 있다. 특히 참조 리간드가 없는 경우에도 AI를 이용해 새로운 리간드를 생성하는 기술을 개발했으며, 기존 가상 탐색 기술을 고도화해 약물의 결합 친화도 예측 정확도를 92%까지 높였다. 대웅제약의 AI 기반 신약 개발의 주요 기술은 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자 동역학 시뮬레이션 △ADME/T 예측 등이 있다. 자체 개발한 AI 기반 가상 탐색 플랫폼은 92%의 정확도로 후보 물질을 예측하고 있으며, 다양한 AI 기반 도킹 시뮬레이션 도구를 활용해 단백질과 리간드의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 모드를 예측한다. 분자 동역학 시뮬레이션은 단백질과 리간드의 결합 안정성을 평가하고, 약물의 효과와 안전성을 예측한다. 또한 약물의 흡수, 분포, 대사, 배출 및 독성을 예측하는 ADME/T 예측 도구인 ADAPT를 자체 개발해 약물의 특성을 정확하게 예측하고 있다. ◆Dx&Vx, AI 기반 경구용 비만 치료제 개발 선도 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 신약연구본부 상무는 AI를 활용한 신약 연구의 장점과 단점, 그리고 자사의 AI 기반 신약 개발 전략을 소개한다. Dx&Vx는 경구용 비만 치료제 후보물질 발굴에 AI 기술을 적용해 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있다. Dx&Vx는 AI 기술을 활용해 기존 GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제) 의 한계점을 극복한 경구용 비만 치료제 후보물질을 발굴하고 있다. 이를 통해 환자 순응도를 높이고 부작용을 줄인 효과적인 비만 치료제를 제공한다는 목표다. Dx&Vx는 데이터 효율성을 극대화하는 전략을 통해 AI 신약 개발을 추진하고 있다. ‘작은 성공 공유 성공사례’라는 슬로건 아래, 작은 성공을 반복하며 Docking, ADME 등의 개별 예측을 수행한다. 또한 Scaffold hopping, Pose prediction 등의 기술을 활용해 유망한 후보물질을 발굴한다. ◆신테카바이오, AI 신약 개발 혁신 플랫폼으로 신약 후보물질 발굴 가속화 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 AI 기반 신약 개발의 혁신 플랫폼을 소개하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 새로운 패러다임을 제시한다. 신테카바이오는 딥러닝 기반의 AI 신약 개발 플랫폼인 DeepMatcher를 개발해 신약 후보물질 발굴에 활용하고 있다. DeepMatcher는 단백질 구조 기반 결합 화합물 선별 및 최적화, 화합물 물성 예측, 다중 대상 단백질 결합 가능성 확인 등 다양한 기능을 제공한다. 신테카바이오는 DeepMatcher를 활용해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 치료제 후보물질을 발굴하고, 55일 만에 화합물 1차 검증까지 완료했다. 또한 AI를 기반으로 다수 약물 개발 대상에 대한 동시 발굴을 진행하고 있다. 이처럼 신약 후보물질 발굴의 효율성을 높이고, 신약 개발의 새로운 가능성을 제시하는 AI 기술의 발전은 난치병 치료제 개발과 환자 맞춤형 치료 시대를 앞당길 것으로 기대를 모으고 있다.
2025-02-25 06:00:00
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