[뉴스토마토 김형준 기자] 제약·바이오 연구개발(R&D) 분야에서 AI(인공지능) 활용이 확대되고 있습니다.
28일 서울 강남 코엑스에서 열린 바이오플러스-인터펙스 코리아(BIX)에서는 △공정 개발 △제제 설계 △임상시험 데이터 관리 등에서 AI 도입 사례를 확인할 수 있었습니다.
28일 서울 강남 코엑스에서 바이오플러스-인터펙스 코리아(BIX) 2026이 열렸다.(사진=뉴스토마토)
항체-약물 접합체(ADC) 개발에는 자율실험실 플랫폼이 활용됩니다. AI가 공정 목표에 맞춰 실험을 설계하고 실행합니다. 결과를 분석해 다음 실험 조건도 제안합니다. 공정 단계별 병목과 시료 대기 시간도 파악합니다. 약물 결합 비율(DAR) 등 주요 품질 지표를 분석해 목표에 맞는 공정 조건을 찾습니다.
의약품 제제 설계에도 AI가 쓰입니다. 원료와 대조약 정보를 입력하면 첨가제 종류와 배합 비율 등을 고려한 처방이 제안됩니다. 목표 용출 프로파일과 경도 등 품질 기준을 충족할 가능성이 높은 후보를 찾는 방식입니다. 최적 조건을 찾고 유효성을 검증합니다.
임상시험 데이터 관리에서는 문서 작성 업무를 지원합니다. AI가 임상시험 계획서를 분석해 평가 항목과 투약 정보, 안전성 보고 기준 등을 파악합니다. 이를 토대로 증례기록서(CRF) 설계와 문서 초안을 작성합니다. 이후 전문가가 검토하고 승인합니다.
다만 AI 도입 효과가 기대에 미치지 못할 가능성도 있습니다. 자율실험실의 병목 해소와 처리량 개선 수준이 예상과 다를 수 있기 때문입니다. 기업의 기대와 실제 기술 수준 사이의 차이를 줄이려면 기술 공급기업과 제약사가 협력해야 합니다. 활용 목적을 구체화하고 성과를 평가할 기준도 마련해야 합니다.
연구개발 단계별로 적합한 AI를 선택하는 것도 중요합니다. 분자 설계와 실험, 임상시험 설계는 필요한 기술과 전문성이 서로 다릅니다. 각 분야별로 협력 파트너를 검토해야 합니다.
팔로마 프리에토 캐나다 텔레스코프 이노베이션스 부사장은 “기업들이 AI 시스템에 대한 이해도를 높이고 효과적으로 활용할 수 있도록 교육을 계속해야 한다”고 밝혔습니다.
김형준 기자 joon0116@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 강영관 산업2부장이 최종 확인·수정했습니다.
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