"암 면역·비만치료 신약 후보물질 빠르게···바이오데이터 활용 길 열어야"

[이데일리 강민구 기자] 암이나 비만은 여전히 인간의 삶을 위협하는 핵심 질병 중 하나다. 하지만 신약 개발의 길은 결코 쉽지 않다. 국제학술지 ‘네이처 리뷰 드럭 디스커버리(Nature Reviews Drug Discovery)’에 따르면 1개의 신약 개발에 평균 14년의 기간과 약 2조 4000억원(17억 8000만 달러)가 소요될 정도로 많은 예산과 개발 기간이 요구된다. 인공지능(AI)과 자율실험실을 기반으로 신약 후보 물질을 빠르게 찾고 검증하는 체계를 구축해 2035년까지 후보물질 발굴을 8개월로 줄이고, 임상성공률을 2배 이상 높이기 위한 국가 프로젝트가 추진돼 관심이 쏠린다. K-문샷 프로그램 신약 분야 임무를 통해 오는 2029년을 목표로 암면역 미세환경 구축을 위한 바이오 AI모델을 구축하고, 2030년까지 신약 AI 자율실험실을 통해 신약 개발을 위한 설계·검증이 추진된다. 남진우 K-문샷프로그램 AI 신약 미션 총괄지휘자(PD·한양대 생명과학과 교수)는 최근 한양대서 진행한 인터뷰에서 “국내 신약 파이프라인은 양적으로 세계 상위권이지만, 임상 성공률과 퍼스트인클래스 신약(새로운 작용기전으로 질병을 치료하는 신약) 창출 역량은 여전히 부족하다”며 “AI 파운데이션 모델과 자율실험실을 결합해 암면역치료제와 비만치료제 등 혁신신약 후보물질 발굴을 가속할 계획”이라고 말했다. 남진우 K-문샷프로그램 AI 신약 미션 총괄지휘자.(사진=이데일리 강민구 기자)AI가 표적·후보물질 설계하고, 자동화 실험으로 검증 K-문샷 추진단은 신약 분야 임무를 통해 AI로 신약개발의 속도와 성공률을 동시에 끌어올릴 계획이다. 핵심은 기존의 ‘발견 중심’ 신약개발에서 AI가 표적과 후보물질을 설계하고, 자동화 실험체계가 이를 빠르게 검증하는 ‘AI 설계 중심’ 패러다임으로의 전환이다. 남 PD가 이번 미션에서 가장 먼저 짚은 지점은 후보물질 발굴 단계였다. 신약개발은 표적 발굴, 후보물질 도출, 비임상·임상 평가로 이어지지만, 초기에 임상 진입 가능성이 높은 후보를 얼마나 많이 확보하느냐가 이후 성공률과 개발 비용을 좌우한다. 그는 “AI가 설계한 후보물질은 수백~수천 개가 나올 수 있다”며 “컴퓨터상 점수가 높다고 끝이 아니라, 실제 효능과 독성을 검증해 임상에 갈 후보를 골라내야 한다”고 설명했다. 이를 위해 K-문샷은 AI 기반 설계 가속과 자율실험실 기반 검증에 속도를 낼 계획이다. 실제 업계에서 AI 플랫폼을...