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| 대기업 집단에 속한 바이오 기업들이 신약 개발에 인공지능(AI)을 활용하기 위해 분주히 움직이고 있다. SK바이오사이언스 연구원들이 ADO(AI based Design space Optimization System)를 활용해 실험 설계를 논의하고 있다. (사진제공=SK바이오사이언스) |
대기업 집단에 속한 바이오 기업들이 신약 개발에 인공지능(AI)을 활용하기 위해 잰걸음을 놓고 있다. 최근 각 산업계가 연구개발(R&D), 생산, 사무 등 경영 전반에 걸쳐 선진화된 AI 시스템을 도입하고 있는 가운데 한발 앞선 AI 환경을 구축, 글로벌 경쟁력을 확보한다는 전략이다.
24일 관련 업계에 따르면, SK·CJ 등 대기업에 속한 바이오 기업들이 R&D 영역에 AI를 선제적으로 도입하며 혁신에 박차를 가하고 있다.
기업별로는 SK바이오사이언스가 백신 공정의 실험 설계(DoE) 과정에서 AI를 기반으로 데이터를 분석하고 성공 가능성을 예측하는 IT 최적화 시스템 ‘ADO(AI based Design space Optimization System)’를 구축, R&D 인프라를 개선했다. 백신 개발 공정에 AI가 도입된 건 이번이 국내 최초다.
ADO는 연구원이 직접 분석하기 어려운 공정 설계상의 다양한 변수들을 AI를 활용해 예측함으로써 정확도를 높이는 것이 특징이다. 실제 진행해야 하는 실험 횟수를 획기적으로 줄여 백신 개발 기간을 단축하고 연구 비용을 절감시켜 준다.
SK바이오사이언스는 세균 백신의 단백접합 개발 공정에 ADO를 도입한 POC 결과, 실험 설계 기간이 1/3 수준으로 단축되는 기대 효과를 확인했다. 전염성 병원균 표면에 있는 다당류 분자에 운반 단백질을 접합시키는 형태의 단백접합 백신 플랫폼은 병원균의 종류와 결합 조건 등이 다양해 사전 예측을 통한 공정 최적화가 어려웠다.
회사 관계자는 “AI를 활용한 변수 사전 분석을 통해 이를 예측 가능한 범위로 통제하고 성공 가능성이 높은 공정으로 설계함으로써 기존 한계를 획기적으로 개선했다”고 설명했다.
SK바이오사이언스는 향후 ADO를 단백접합 외 다양한 실험과 생산 공정에 확대 적용할 계획이다. 시스템이 생산 공정에 정착될 경우 생산 기간이 단축됨은 물론, 공정 개선을 통해 백신 수율도 향상될 것으로 기대하고 있다.
CJ바이오사이언스는 AI 기술이 집약된 ‘이지엠 플랫폼’을 고도화해 신약 개발을 가속화하고 신사업을 발굴할 계획이다. 마이크로바이옴 빅데이터를 기반으로 하는 이지엠 플랫폼은 신약 후보물질과 바이오마커 발굴에 활용되며, 임상의 모든 단계에서 예측 정확도를 높일 수 있어 R&D 비용을 절감하고 임상 성공률을 제고할 수 있다.
회사 측은 현재 이지엠 플랫폼을 통해 신약 개발에 주력하고 있다. 핵심 파이프라인인 ‘CJRB-101’은 ‘키트루다’와의 병용 요법으로 폐암·두경부암 등을 적응증으로 하며 국내에서 임상 1, 2상을 동시에 진행 중이다. 미국에서는 올해 3분기부터 임상을 시작해 다국가 임상을 개시할 예정이다.
설립 이래 지속적으로 AI 기술에 대한 역량을 키워 온 CJ바이오사이언스는 특히 AI 기술의 핵심 요소인 양질의 데이터를 축적하는 데 공을 들여왔다.
업계 최고 수준의 마이크로바이옴 빅데이터와 의료기관과의 공동연구 및 코호트 연구 등을 통해 쌓아온 임상 데이터, 인체 유래 시료 분석 데이터를 보유 중으로 향후 AI 전문가를 추가 영입하고 글로벌 AI 전문가 네트워크를 확대하는 등 AI 역량을 더욱 강화할 방침이다.
CJ바이오사이언스 관계자는 “지속적인 임상 데이터 확보와 분석을 통해 마이크로바이옴 데이터와 AI 관련 역량을 오랜 기간 축적해 왔다”며 “AI로의 전환을 통해 마이크로바이옴 기반의 글로벌 혁신 기업을 향한 성장에 더욱 속도를 낼 것”이라고 말했다.
안상준 기자 ansang@viva100.com
