“신의 영역 도전?” 글로벌 AI신약 시장 ‘출렁’...국내 기업들은?

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“신의 영역 도전?” 글로벌 AI신약 시장 ‘출렁’...국내 기업들은?

디지털데일리 발행일 2025-02-07 16:29:51

오병훈 기자

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(왼쪽부터) 배경훈 LG AI연구원장과 백민경 서울대 생명과학부 교수 [ⓒLG]

[디지털데일리 오병훈기자] 인공지능(AI) 기술을 활용한 신약개발 임상시험 결과가 공개되면서 제약 시장 내 관련 사업 성장 기대감도 높아지고 있다. 미국에서 AI 기술로 개발한 신약에 대한 유효성 확인 임상시험 결과가 발표되면서다. 신약 시장 AI 활약상이 가시화되는 분위기에 따라 국내에서 추진되고 있는 AI 신약 사업에도 관심이 모아지는 분위기다.

7일 제약 업계에 따르면, 미국 바이오기업 리커전은 최근 AI 기술을 활용해 개발한 신약 ‘REC-994’과 관련해 가능성을 입증한 임상 2상 결과 보고서를 국제뇌졸증학회(ISC)에서 공개했다. REC-994는 뇌혈관 기형 치료제다. 뇌혈관 기형은 극 희소 질환으로 현재까지 마땅한 치료제가 없는 상황이다.

이런 배경 속에서 AI 기술을 활용한 신약 개발 소식이 전해지면서 또 다른 난치·불치 질환 치료제 개발 가능성에도 관심이 쏠리고 있다. 복잡한 화학작용 및 임상효과 등을 학습한 AI를 동원해 지금까지 한계를 뛰어넘는 ‘신의 영역’에 도전할 수 있을 것이란 분석이다.

관련해 국내에서도 AI 신약 개발 연구를 위한 움직임이 한창이다. LG그룹 AI 연구 사령탑 ‘LG AI 연구원’은 전날(6일) 백민경 서울대 생명과학부 교수와 ‘차세대 단백질 구조 예측 AI’ 개발을 위한 공동 연구 계약을 맺었다고 밝혔다.

단백질 구조 예측은 신약개발의 핵심이 되는 분야다. 질병 원인을 알아내고 신약 치료제를 개발하는 전 과정에 활용할 수 있는 ‘디지털 세포 지도’를 만들기 위해서는 단백질 구조를 예측하는 기술이 필수적이기 때문이다. 백 교수는 단백질 구조 예측 분야에서 글로벌 학계 주목을 받고 있는 저명한 연구자다.

이에 활용될 수 있는 AI를 개발해 글로벌 시장에서 대세로 떠오르고 있는 AI 신약 개발 시장에 뛰어들겠다는 것이 LG그룹의 전략이다. LG AI 연구원은 백민경 교수 연구팀과 협력해 기존 기술 한계를 뛰어넘는 ‘단백질 다중 상태(Multistate)’ 구조 예측 AI를 연내 개발해 신약 개발은 물론 생명 현상 비밀을 풀 수 있는 연결고리를 찾을 계획이다.

LG에 앞서 바이오 분야에서 자리를 잡아온 삼성에서도 AI를 활용한 신약 개발 사업 확장이 한창이다. 삼성은 지난해 12월 생명과학 분야 신기술 및 사업 개발을 위해 조성한 ‘라이프사이언스펀드’를 통해 미국 바이오 벤처 기업 '제너레이트 바이오메디슨’에 투자를 실시한다고 밝힌 바 있다. 삼성 라이프사이언스펀드는 삼성물산, 삼성바이오로직스, 삼성바이오에피스가 공동으로 출자해 조성한 벤처 투자 펀드로 삼성벤처투자가 조합을 결성해 운용 중이다.

제너레이트 바이오메디슨은 생성형 AI 및 머신러닝 등을 활용한 단백질 디자인 기술 등을 보유하고 있으며, AI 모델 성능 고도화 및 신약개발 성공률을 높이기 위한 대규모 데이터 축적 역량도 구축하고 있다.

삼성은 이번 투자를 통해 다수 신약 후보물질 도출이 가능한 혁신 바이오 벤처 기업에 선제적으로 투자할 뿐 아니라 향후 개발 성공 시 위탁생산(CMO)등 전략적인 협력 파트너로서 생산 생태계 구축, 공동개발 등 다각적 협력 관계를 구축할 계획이다.

SK바이오팜에서도 최근 남미 제약사 유로파마와 미국 내 조인트 벤처(이하 JV)를 설립 계획을 발표했다. 이번 JV 설립은 SK바이오팜이 북미 시장에서 AI 기반 뇌전증 관리 플랫폼 사업화를 본격적으로 개시하기 위함이다.

SK바이오팜이 이번 JV 설립 등으로 구상 중인 디지털 헬스케어 주요 전략은 AI 기반 뇌전증 관리 플랫폼인 ‘제로(ZERO)’와 AI 기반 신약 연구 개발 플랫폼인 ‘허블(HUBLE) 플러스’ 두 축을 기반으로 추진되고 있다. SK바이오팜은 투 트랙 AI 전략을 통해 신약 개발 과정의 효율성을 높이고 신약 후보 물질을 빠르게 발굴하는 한편, 기존 출시된 자사 의약품과 최신 디지털 헬스케어 기술의 결합을 통해 의료 효율화를 지원할 계획이다.