검색결과 총 56건
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배터리 산업, 용어만 알아도 흐름이 보인다
[이코노믹데일리] #김인규의 기분상승은 '기업분석'을 통해 주가가 '상승'하는 흐름을 짚어보고 산업군을 읽는 맥락과 용어 그리고 기업 분석 상식을 제공합니다. 산업군을 보는 새로운 시각과 깊이있는 분석을 통해 독자 여러분의 '기분도 자산도 상승'하도록 돕겠습니다. <편집자 주> 자산을 불리고 더 나은 미래를 꿈꾸기 위해 많은 사람이 투자에 관심을 쏟고 있는 요즘입니다. 그런데 바쁜 일상을 살면서 여러 기업에 대해 구체적으로 공부하긴 어렵고, 그러다보면 내가 투자한 기업의 주가가 왜 올랐는 지도 알기 어려울 때가 많습니다. 취업과 이직, 성공적인 커리어를 위해서라도 유관 산업 분석은 필요해 보이지만 경제신문은 봐도 무슨 말인지 잘 모르겠고, 재무 재표는 어렵기만 하죠. 그래서 주말마다 일주일간 주식시장에서 이슈가 됐던 기업, 산업군의 맥락·용어·재무재표 등을 살펴보려고 합니다. 오늘은 어려운 상황에서도 지난주 개최된 '인터배터리 2025' 박람회에서 희망적인 전망과 신기술을 보여준 배터리 업계에서 자주 등장하는 용어를 정리해보겠습니다. ◆삼원계 vs LFP···뭔데 그렇게 난리야? 삼원계 배터리는 그 이름대로 세가지 원소가 들어간 배터리로 희귀 금속이 많이 사용되는 배터리입니다. 리튬코발트산화물(LCO)를 바탕으로 니켈(Ni)과 망간(Mn)을 결합하면 NCM 배터리, 니켈과 알루미늄(Ai)을 결합하면 NCA 배터리라 부릅니다. 니켈이 많이 포함돼 '하이니켈 배터리'라는 이름으로 표현하기도 하죠. 니켈 함량이 높으면 에너지 밀도가 높아져 1회 충전 당 주행 거리가 길어집니다. 희귀 금속이 많이 들어가 배터리 재활용이 용이하지만 그만큼 비싸다는 단점이 있죠. 인천 청라 전기차 화재의 경우 이 배터리가 탑재됐다고 알려지면서 안정성 강화가 필요하다는 목소리가 나오기도 했습니다. 그 대안으로 등장한 배터리가 리튬인산철(LFP) 배터리입니다. 리튬에 인산철을 더한 구조로 가격이 저렴하고 열폭주 현상이 없어 화재 사고에 강하다는 장점이 있어 인기를 끌었죠. 게다가 가격이 훨씬 저렴해 비야디(BYC)를 비롯한 중국의 중저가 전기차에 탑재되고 있습니다. 하지만 삼원계 배터리에 비하면 에너지 밀도가 낮아 1회 충전 시 주행거리가 짧고 재활용이 어려워 문제가 되고 있습니다. 전기차에 쓰이는 LFP 배터리는 500㎏이 넘거든요. 최근에는 LFP 배터리를 재활용하는 기술도 개발 중이지만 전문가들은 해외처럼 생산책임제(생산 업체에서 폐기 비용을 지불하거나 본국으로 가져가는 제도)를 도입해야 한다고 주장하고 있어요. 지난해 전세계 배터리 시장 점유율은 전년 대비 11%p 증가한 가운데 중국이 74%로 가장 높았고, 국내 3사(삼성SDI·LG에너지솔루션·SK온)는 기존 24%에서 10%p 하락했습니다. 그 중심에 가격 경쟁력이 높은 LFP가 있었죠. 전기차 수요 부진(캐즘)현상과 맞물려 저렴한 전기차가 있기를 끌고 있기 때문이에요. ◆차세대 배터리는 미드니켈·LMR·전고체 국내 배터리 업계는 서둘러 LPF 배터리 생산을 늘리고 있기도 하지만 앞으로의 미래 경쟁력 확보를 위해 차세대 기술에도 많은 여력을 기울이고 있어요. 그 중 고전압 미드니켈 배터리는 기존 삼원계 배터리에서 가격이 비싼 니켈의 함량을 줄여 가격 경쟁력을 확보한 제품이에요. 하이니켈 대비 떨어지는 에너지 밀도는 고전압으로 보완했다고 해요. 배터리 기업들은 앞으로 프리미엄 라인업에 하이니켈(삼원계), 중저가 라인업으로는 미드니켈, 저가 라인업은 LFP 등 가격대별로 라인업을 다변화해 경쟁력을 확보할 계획이에요. LFP의 대항마로 리튬망간리치(LMR)도 주목받고 있어요. 니켈과 코발트의 비중을 낮추고 가격이 저렴한 망간 함량을 높인 신제품으로 LPF 대비 에너지 밀도가 30% 높은 데다 재활용 가능성까지 고려하면 LFP와 유사한 가격대의 경쟁력을 확보할 수 있거든요. 전고체 배터리는 전해질이 고체인 배터리를 말해요. 배터리가 누액돼서 액체가 흘러나온 경험이 한 번쯤 있으실텐데요. 고체 전해질은 충격이나 온도에 강해서 누액 염려 없이 안전하고 배터리 효율도 훨씬 높아서 장점이 있어요. 하지만 기술 장벽이 높아서 '꿈의 배터리'라고 불리기도 해요. 빠른 시일 내에 대중화가 어렵다보니 젤 형태를 사용한 반고체 배터리를 먼저 시도하는 기업들도 있어요. 이외에도 기업들은 배터리의 모양과 형태(폼팩터)에 따라 각형, 원통형, 파우치형으로 나누고 다양한 기술을 테스트 중이에요. 에너지 밀도가 높으면서도 저렴하고 안전하기까지 한 배터리를 만드려는 거죠. 어때요, 이제 경제신문 더 쉽게 읽을 수 있겠죠?
2025-03-15 06:00:00
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조기 발견 어려운 난치성 암, 담관암의 모든 것
[이코노믹데일리] <편집자 주> 건강은 개인의 문제가 아닌 사회 전체의 문제입니다. 쉴 새 없이 돌아가는 바쁜 일상 속에서 우리의 몸과 마음이 어떻게 병들어가고 있는지, 우리를 괴롭히는 다양한 질병들을 어떤 것들이 있는지 살펴보고, 건강한 미래를 위한 해답을 찾아 보는 '생활속의 병병병'이 매주 1회 독자들을 찾아갑니다. 담관암은 간에서 소장으로 연결되는 담관(담즙을 운반하는 관)에 발생하는 희귀하고 난치성이 높은 암이다. 때문에 조기 발견이 어렵고 진행 속도가 빠르며 치료가 까다로운 것이 특징이다. 14일 국가암등록통계에 따르면 담낭 및 담도에서 발생하는 암은 전체 암의 2.7%를 차지하며 남성 암 발생률 10위, 여성은 9위로 보고됐다. 특히 고령화로 인해 환자도 점차 증가하고 있어 각별한 주의가 필요하다. 담관암은 발생 부위에 따라 △간내 담관암 △간문부 담관암 △간외 담관암 세 가지로 분류된다. 간내 담관암은 간 내부의 작은 담관에서 발생하는 암으로 간암과 유사한 특징을 가지고 있다. 간문부 담관암은 간에서 담즙이 빠져나오는 간문부(담관의 중앙)에서 발생하며 황달과 같은 증상이 초기에 나타날 수 있어 비교적 조기 발견이 가능하다. 간외 담관암의 경우 간 외부의 담관에서 발생하는 암으로 담즙의 흐름이 차단되면서 황달 증상이 뚜렷하게 나타나는 특징이 있다. 특히 간내 담관암은 병기가 꽤 진행된 후에야 증상이 나타나 조기 발견이 어렵다. 담관암의 발생 요인으로는 반복적인 담관 염증, 담석, 간디스토마 감염, 원발성 경화성 담관염, 바이러스성 간염, 흡연, 담낭용종 등이 꼽힌다. 담관암은 5년 생존율이 29%에 불과해 예후가 나쁜 암으로 분류된다. 초기 증상이 뚜렷하지 않지만 진행되면 체중 감소, 피로, 식욕부진, 황달, 복통, 오심, 구토, 담관 폐색으로 인한 간 기능 저하 등이 나타날 수 있다. 진단을 위해서는 혈청 종양표지자 검사, 초음파, CT, MRI, PET-CT, 내시경적 담췌관조영술, 내시경 초음파 검사 등이 활용된다. 초기 담관암은 주요 혈관 침범과 원격 전이가 없을 경우 수술적 절제를 우선적으로 고려한다. 발생 위치에 따라 간절제술, 담도절제술, 유문보존 췌십이지장 절제술 등이 시행될 수 있다. 진행된 담관암의 경우 항암화학요법이나 방사선치료 등 내과적 치료가 주로 이뤄지며 내시경적 고주파 소작술 및 담관 스텐트 삽입술을 병행하기도 한다. 최근 도입된 내시경적 고주파 소작술은 담관암으로 인한 악성 담관 폐색을 개선하고 스텐트 유지 기간을 연장할 뿐 아니라 종양을 직접적으로 괴사시키는 효과가 있다. 또한 담관암 치료방법으로 ‘키트루다’와 ‘임핀지’가 기존 항암치료와의 병합요법 시 효과가 높은 것으로 알려져 난치성 담관암의 치료에 선택적 옵션으로 고려될 수 있다. 이재민 고려대 안암병원 소화기내과 교수는 “담관암은 조기 발견이 어렵고 예후가 불량한 만큼 금연, 절주, 적절한 체중 유지, 정기적인 혈액검사 및 복부 초음파 검사를 통해 예방과 조기 발견을 위해 노력해야 한다”고 강조했다. 또한 “항암치료와 내시경 중재술 등으로 치료 가능성을 높일 수 있다”고 덧붙였다.
2025-03-14 18:17:16
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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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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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위메이드 '레전드 오브 이미르' 금일 정식 출시...박관호 회장 경영 복귀 후 첫 야심작
[이코노믹데일리] 위메이드가 신작 MMORPG '레전드 오브 이미르'를 20일 국내 시장에 정식 출시하며 5년 연속 최대 매출 도전에 나선다. 특히 이번 신작은 위메이드 창업주 박관호 회장의 경영 복귀 후 처음으로 선보이는 게임이라는 점에서 업계의 이목이 집중되고 있다. '레전드 오브 이미르'는 PC와 모바일에서 모두 플레이 가능한 크로스 플랫폼 MMORPG로 위메이드엑스알에서 개발을 맡았다. 위메이드는 이 게임을 통해 MMORPG 본연의 재미를 극대화하는 동시에 블록체인 기술을 융합, 차세대 MMORPG 시장을 선도하겠다는 포부를 밝혔다. 석훈 PD(위메이드엑스알 총괄 디렉터)는 "레전드 오브 이미르는 MMORPG의 핵심 가치인 게임 완성도, 경제적 가치, 본질적 재미를 모두 충족시키는 것을 목표로 개발됐다"며 "시스템 설계를 통해 MMORPG 본연의 가치를 지켜나가겠다"고 강조했다. '레전드 오브 이미르'는 9천 년마다 반복되는 세상의 종말 ‘라그나로크’ 직전의 세계를 배경으로 북유럽 신화를 기반으로 한 웅장하고 깊이 있는 세계관을 자랑한다. 언리얼 엔진 5를 활용하여 세계수 협곡, 캐릭터 복장 등 게임 내 모든 요소를 극사실적인 그래픽으로 구현, 몰입감을 높였다. 이용자는 △도끼와 방패를 사용하는 '버서커' △미니 하프로 아군을 지원하는 '스칼드' △적을 제압하는 '볼바' △창을 사용하는 '워로드' 등 4가지 클래스 중 하나를 선택하여 플레이할 수 있다. 각 클래스는 고유한 전투 스타일과 스킬을 가지고 있으며 이용자는 자신의 취향에 맞는 클래스를 선택하여 다채로운 전투를 경험할 수 있다. 특히 '레전드 오브 이미르'는 속도감보다는 타격감과 전투 과정의 재미를 강조한 '후판정 시스템'을 도입했다. 이는 공격 적중 여부를 먼저 판정한 후 피해를 적용하는 방식으로 이용자는 회피, 돌진 스킬 등 수동 조작을 통해 더욱 역동적인 전투를 즐길 수 있다. 또한 스킬 성장 시스템을 통해 스킬 능력치 상승에 따라 사냥 패턴과 시각 효과가 변화하여 클래스별 전투의 깊이를 더했다. 위메이드는 '레전드 오브 이미르'에 블록체인 기술을 활용한 주화 시스템을 도입, 아이템 가치 하락 방지 및 안정적인 게임 경제 시스템 구축에 힘썼다. 장비 생산 및 거래에 필요한 주화의 총 발행량을 제한하여 희소성을 유지하는 것이 핵심이다. 주화는 일반 주화와 시즌 주화로 구분되며 각 주화는 획득 경로 및 사용처가 다르다. 일반 주화는 희귀 등급 이상 아이템 및 제련석 조합 또는 일반 콘텐츠를 통해 획득 가능하며 시즌 주화는 시즌 한정 아이템 제작에 사용된다. 획득한 시즌 주화는 시즌 한정 장신구로 교환할 수 있다. 더불어 위메이드는 블록체인 기술을 투명한 아이템 운영에도 활용한다. 최고 등급 아이템은 위변조 불가능한 NFI(Non-Fungible Item, 대체불가능아이템) 형태로 제작되며, 아이템 고유 번호, 역대 소유주 정보, 생성일자 등의 정보가 블록체인 기반 데이터베이스 '원장'에 기록되어 투명하게 공개된다. 이용자는 '원장'을 통해 아이템 정보를 직접 확인할 수 있다. 이용자 참여형 거버넌스 시스템 또한 '레전드 오브 이미르'의 특징이다. 이용자는 게임 플레이를 통해 획득하는 '거버넌스 주화'를 활용하여 게임 운영 관련 투표에 참여할 수 있다. 투표를 통해 게임 내 이벤트, 콘텐츠 정책, 서버 매칭, 서버 대표자 선출 등 주요 의사 결정 과정에 직접 참여 가능하다. '레전드 오브 이미르'는 위메이드가 글로벌 시장에서 흥행시킨 '미르4', '미르M', '나이트 크로우'에 이어 선보이는 네 번째 블록체인 MMORPG다. 박관호 회장은 "레전드 오브 이미르를 통해 위메이드가 게임 회사를 넘어 혁신 기업으로 도약하는 신호탄을 쏘아 올릴 것"이라며 "올해 게임 및 블록체인 사업 역량 강화를 통해 글로벌 시장 경쟁력을 더욱 키워나가겠다"고 밝혔다. 한편 위메이드는 지난해 연간 매출 7120억원, 영업이익 81억원을 기록하며 흑자 전환에 성공, 4년 연속 최대 매출 기록을 경신했다. '레전드 오브 이미르'의 흥행 여부에 따라 위메이드의 성장세가 더욱 가속화될 수 있을지 귀추가 주목된다.
2025-02-20 13:30:02