AI가 신약 후보 먼저 선별…감염병 치료제 개발 속도 높인다

(서울=뉴스1) 천선휴 기자 = 신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 개발 속도를 앞당길 인공지능(AI) 기반 디지털 전임상 플랫폼 개발이 추진된다. AI가 후보물질의 효과와 안전성을 먼저 예측하고 이를 실제 실험으로 검증하는 체계를 구축해 신약 개발 기간을 단축하고 성공 가능성을 높인다는 목표다.

4일 세브란스병원에 따르면 남기택 연세대학교 의과대학 의생명과학부 교수 연구팀은 과학기술정보통신부의 '2026년도 바이오·의료기술개발사업' 인공지능바이오 분야 신약단 신규 과제에 선정됐다.

연구 과제는 '차세대 감염병 대응 데이터-실증 연계형 패스트트랙 시스템 구축 및 전임상 플랫폼 운영'으로 지난달부터 2030년 12월까지 4년 6개월간 총 108억 원의 연구비를 지원받는다.

연구팀은 감염병 치료제와 백신 개발에 필요한 전임상 데이터를 표준화하고 AI 예측과 실제 전임상 실험을 하나의 흐름으로 연결하는 디지털 전임상 의사결정 시스템을 구축할 계획이다.

기존에는 치료제와 백신 후보물질을 하나씩 전임상 실험으로 검증했다면, 앞으로는 AI가 성공 가능성이 높은 후보를 먼저 선별해 실험 우선순위를 제시하는 방식이다.

이를 위해 연구팀은 후보물질의 약동학과 체내 분포, 독성, 유효성, 면역원성 데이터를 표준화해 데이터 수집·정제·분석 체계를 마련하고 AI 학습이 가능한 전임상 데이터 인프라를 구축한다.

플랫폼의 핵심은 AI가 치료제와 백신 후보물질의 개발 가능성을 먼저 예측한 뒤 이를 실제 전임상 실험 결과와 비교·검증하는 것이다. 치료제 후보물질은 약물 노출과 체내 분포, 독성, 유효성을 분석해 임상 진입 가능성을 평가하고, 백신 후보물질은 면역원성과 면역반응을 분석해 개발 가능성을 예측한다.

아울러 전임상 데이터와 생리학적 파라미터를 활용한 AI 기반 임상중개 시스템도 구축한다. 동물실험 결과를 바탕으로 실제 임상에서의 치료 효과를 예측해 후보물질의 우선순위를 제시하고 후속 개발 전략 수립을 지원할 예정이다.

정수진 연세대 의대 감염내과 교수는 감염병 임상 전문성을 바탕으로 전임상 연구 결과의 임상 연계 가능성을 검토하고 치료제와 백신 개발 전략 수립에 참여한다.

연구는 2단계로 진행된다. 1단계(2026~2028년)에서는 감염병 치료제·백신 관련 신규 데이터셋 확보와 AI 기반 데이터 인프라, 감염병 대응 패스트트랙 시스템을 구축한다.

이어 2단계(2029~2030년)에서는 후보물질 실험 데이터를 활용해 플랫폼을 검증하고 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 접목한 지능형 전임상 예측 서비스를 고도화할 계획이다.

연구팀은 이번 플랫폼 구축으로 신종 감염병 발생 시 후보물질 발굴부터 전임상 유효성·안전성 평가, 임상 진입 가능성 예측까지 이어지는 의사결정 과정을 단축하고 치료제와 백신 개발 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 구축된 전임상 데이터와 AI 모델은 국가 바이오 데이터 인프라와 연계해 국내 감염병 연구자들이 활용할 수 있는 공공 연구 기반으로도 확대할 방침이다.

남 교수는 "이번 연구는 전임상 데이터와 AI 예측, 실험 검증을 하나의 의사결정 체계로 연결하는 새로운 감염병 연구 플랫폼을 구축하는 데 의미가 있다"며 "신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 후보물질을 보다 신속하고 정확하게 평가해 임상 적용 가능성을 높이는 디지털 전임상 플랫폼을 완성하겠다"고 말했다.

sssunhue@news1.kr