정부가 인공지능(AI)을 활용한 신약개발을 확대하기 위해 내년 총 1838억원 규모의 관련 연구개발사업을 추진한다. AI로 설계한 신약 후보물질을 자동화된 실험시설에서 검증하는 연구거점을 구축하고, 기존에 분산된 연구개발 역량을 연결해 실제 신약개발 성과로 이어지도록 지원한다는 구상이다.

 

11일 열린 '2026 바이오미래포럼' 정책소개 세션에서는 과학기술정보통신부의 미래 바이오 전략과 'K-문샷' AI 신약개발 미션의 구체적인 추진계획이 공개됐다. 정부는 AI와 자동화 기술을 활용해 신약개발 속도를 높이는 동시에 연구개발 성과가 임상과 산업화로 이어지는 과정의 한계를 개선하는 데 정책 역량을 집중할 방침이다.

 

정부, AI 신약개발 산업화 지원 확대

 

이날 이주헌 과기정통부 첨단바이오기술과장은 '미래 바이오 전략' 발표에서 AI와 자동화 기술의 발전으로 바이오 연구개발 방식이 빠르게 바뀌고 있다고 설명했다.

 

기존 바이오 연구가 관찰과 분석, 시행착오를 중심으로 이뤄졌다면 앞으로는 AI를 활용해 결과를 예측하고 필요한 기술을 설계한 뒤 자동화된 시스템으로 검증하는 방향으로 전환되고 있다는 것이다.

 

이 과장은 "기존에 관찰과 분석, 시행착오 중심의 연구를 해왔다면 이제는 AI와 결합되면서 예측하고 설계하고 또 자동화하는 방향으로 가고 있다"고 말했다.

 

다만 국내 바이오산업은 그동안 연구개발 투자를 통해 기술 역량을 축적했지만, 이를 실제 제품과 사업화로 연결하는 체계는 여전히 부족하다는 진단을 내놨다.

 

특히 AI 학습과 검증에 필요한 데이터 활용, 연구개발 성과의 실증과 제조 연계 등이 개선해야 할 과제로 제시됐다.

 

이 과장은 "우리나라가 그동안 꾸준한 R&D 투자를 통해 바이오 기술 역량을 축적해 왔지만 여전히 선도국과의 격차가 있고, 특히 AI를 학습시키고 검증하기 위한 데이터 활용 부분에서 약점이 있다고 생각한다"고 설명했다.

 

이에 정부는 첨단바이오를 차세대 성장동력으로 육성하는 '7대 SEED' 전략을 통해 연구개발과 인프라, 사업화 지원을 연계할 계획이다.

 

첨단바이오 분야에서는 AI 신약개발을 비롯해 뇌 미래산업, 유전자·세포치료, 바이오제조, 오가노이드 등 5개 분야를 중심으로 이행전략을 마련하고 있다.

 

특히 AI 신약개발은 K-문샷을 통해 핵심 기술을 확보하는 동시에 7대 SEED 전략을 통해 산업화 과정에서 필요한 지원까지 연계하는 방향이다.

 

이 과장은 "K-문샷은 R&D를 통한 혁신적인 기술 개발에 중점이 있다면 7대 SEED에서는 K-문샷을 포함해 산업화로 가기 위한 부분까지 내용들이 추가될 예정"이라고 밝혔다.

 

다만 7대 SEED의 첨단바이오 분야 이행전략은 현재 관계부처 협의가 진행 중인 초기 구상 단계로, 세부 추진과제는 향후 조정될 수 있다.

 

내년 24개 사업 연계…자율실험 연구거점 구축

 

정부의 AI 신약개발 전략을 구체화하는 사업도 내년부터 추진된다.

 

남진우 한양대학교 생명과학과 교수는 'K-문샷 AI 신약개발 미션' 발표에서 신규 핵심사업과 기존 연구개발사업을 연계한 추진계획을 소개했다. 남 교수는 현재 K-문샷 AI 신약개발 미션의 프로그램 디렉터(PD)를 맡고 있다.

 

남 교수가 공개한 사업계획안에 따르면 내년 AI 신약개발 관련 연계사업은 총 24개로, 예산은 1838억원 규모다.

 

기존 연계사업 19개와 정부출연연구기관 전략연구사업 3개, 신규 핵심사업 2개를 연결하는 구조다. 개별적으로 추진돼 온 AI 신약개발 연구와 데이터, 실험 인프라를 연계해 연구개발 성과를 높이겠다는 취지다.

 

남 교수는 "과거에는 누가 더 많은 자본과 시간으로 더 많은 시도와 실험을 했는가라는 규모의 게임이었다면, AI가 접목되면서 누가 더 적은 실험으로 더 정확한 결정을 내리는가에 초점이 맞춰지고 있다"고 설명했다.

 

새롭게 추진하는 핵심사업은 'AI 자율실험 기반 차세대 신약 연구거점 구축'과 '암 면역 미세환경 파운데이션 모델(TIME-FM) 구축'이다.

 

두 사업은 내년부터 2030년까지 추진할 계획으로, 총사업비는 각각 855억원과 940억원 등 1795억원 규모다. 이는 다년도 총사업비로, 내년 전체 연계사업 예산 1838억원과는 구분된다.

 

AI 자율실험 기반 차세대 신약 연구거점 구축사업은 AI가 설계한 후보물질을 실제 실험으로 검증하는 체계를 마련하는 데 초점을 맞췄다.

 

AI가 후보물질을 설계하면 로봇 기반 실험시설이 이를 검증하고, 실험 결과를 다시 AI 모델에 반영하는 방식이다. 이를 통해 기존에 연구자가 반복적으로 수행하던 실험과 검증 과정을 자동화하고, 후보물질의 효능과 안전성을 확인하는 데 걸리는 시간을 줄인다는 구상이다.

 

올해 저분자 신약 분야에서 연구혁신거점이 선정된 데 이어 내년에는 차세대 신약 분야로 연구거점을 확대한다. 특히 총괄 주관기관을 중심으로 자율실험실 인프라를 구축해 관련 연구를 지원할 계획이다.

 

또 다른 신규사업인 TIME-FM은 암 조직과 면역세포 사이의 상호작용을 분석하고 예측하는 AI 모델을 개발하는 사업이다.

 

분자부터 세포, 조직 수준에 이르는 생물학적 정보를 통합해 암 면역 미세환경을 이해하고, 신약개발 과정에서 필요한 다양한 질문에 답할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것이 목표다.

 

2035년 후보물질 발굴 10배 가속 목표

 

K-문샷 AI 신약개발 미션은 장기적으로 신약 후보물질 발굴에 걸리는 시간을 크게 줄이고 임상 성공률을 높이는 것을 목표로 한다.

 

현재 평균 약 7년이 걸리는 신약 후보물질 발굴 과정을 2035년까지 약 8개월로 단축하고, 임상 성공률도 기존 대비 2배 이상 높이겠다는 계획이다.

 

이를 위해 신약 설계 가속화, 실험·검증 자동화, 혁신신약 개발 등 세 가지 방향으로 연구개발을 추진한다.

 

우선 2029년까지 세포와 조직 수준의 AI 파운데이션 모델과 신약개발 데이터 기반을 확보하고, AI를 활용한 후보물질 설계 기술을 고도화한다.

 

2032년까지는 AI가 실험을 설계하고 로봇이 이를 수행한 뒤 결과를 다시 AI 모델에 반영하는 'Lab-in-the-Loop' 체계를 구축한다.

 

남 교수는 "이미 신약개발을 위한 많은 사업들이 추진되고 있고, 특히 AI 신약 관련 사업들도 많이 있다"며 "이러한 사업들과의 연계를 통해 미션을 달성하고자 한다"고 말했다.

 

신약개발 성과를 실제 제품화로 연결하기 위한 규제지원 협력도 추진된다.

 

같은 세션에서 김희성 식품의약품안전평가원 사전상담과장은 혁신제품의 연구개발부터 상용화까지 관계부처 협력이 중요하다고 강조하면서, 과기정통부의 K-문샷과 7대 SEED 등 정부 사업과의 협력 방향을 소개했다.

 

식약처는 혁신제품 사전상담을 통해 개발 초기부터 시험계획과 제출자료의 적절성을 검토하고, 규제 관련 시행착오를 줄일 수 있도록 지원하고 있다.

 

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