AI 신약개발 기업들, BIO USA 넘어 학회로…연구 성과 공개 확대

(서울=뉴스1) 문대현 기자 = 인공지능(AI) 신약개발 기업들이 글로벌 바이오 파트너링 행사인 BIO USA에 이어 AI 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning)에서도 연구 성과를 공개하며 존재감을 키우고 있다.

11일 업계에 따르면 최근 AI 신약개발 기업들은 기술이전과 공동연구 중심의 바이오 행사와 AI·머신러닝 학회를 통해 연구 성과를 발표하며 글로벌 협력 기회를 확대하고 있다.

ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 행사는 지난 6일 서울 코엑스에서 열렸다. ICML이 국내에서 오프라인으로 개최되는 것은 이번이 최초다.

최근 ICML에서는 AI 모델 연구뿐 아니라 바이오AI와 AI 신약개발 분야 발표도 늘고 있다. 인실리코 메디슨은 AI 기반 역합성과 화학 반응 평가 연구를 발표하고, 리커전 산하 발렌스랩스도 머신러닝 기반 연구 성과를 공개했다.

LG AI연구원도 '엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)'를 통해 신약과 생명과학, 신소재 분야 연구를 소개했다.

국내 AI 기반 희귀질환 진단 기업 쓰리빌리언(394800)도 10일 ICML 2026 워크숍에서 AI 신약개발 연구를 발표했다.

쓰리빌리언은 지난달 미국 샌디에이고에서 열린 BIO USA에서 글로벌 제약·바이오 기업 50여 곳과 파트너링 미팅을 진행했다. 현재 글로벌 제약사와 공동연구 및 신약 타깃 발굴 협력을 우선 추진하고 있다.

이번 ICML에서는 AI 진단 및 신약개발 관련 논문 4편이 채택됐다. 이 가운데 생성형 AI와 에이전트형 AI의 생물학 연구를 다루는 'GenBio'(Generative and Agentic AI for Biology) 워크숍에는 3편이 채택됐다. 또 유전변이 해석 AI 모델과 희귀질환 진단 AI 에이전트, 환자 유전체 기반 신약 타깃 발굴 연구를 포스터로 발표했다.

이 중 '애노멀리 모디파이어'(Anomaly Modifier)는 가족성 고콜레스테롤혈증(FH) 환자 데이터를 활용해 신약 표적이 될 수 있는 억제 변이(suppressor modifier)를 AI로 발굴하는 연구다.

연구팀은 기존 지도학습 방식 대신 이상치 탐지(anomaly detection) 기법을 적용해 정상 분포에서 벗어나는 변이를 억제 변이 후보로 탐지하는 방식을 제안했다.

검증 결과 약 1만 9292개 단백질 코딩 유전자 가운데 가족성 고콜레스테롤혈증 치료제와 관련된 미국 식품의약국(FDA) 승인 표적 유전자 4개(PCSK9·ANGPTL3·MTTP·APOB)를 모두 상위 500위 안에서 예측했다.

특히 PCSK9은 전체 2위로 분석됐으며, 유전자 수준 AUROC는 0.993을 기록했다. ClinVar 임상 검증 변이 3130개를 활용한 평가에서도 변이 수준 AUROC 0.930의 성능을 보였다.

또 기존 후보군에 포함되지 않았던 ANGPTL8도 유력 후보로 제시해 AI가 특정 패널에 의존하지 않고 콜레스테롤 대사 경로를 학습했음을 보여줬다고 회사는 설명했다.

업계 관계자는 "AI 신약개발 기업의 경쟁력이 AI 모델 자체보다 실제 공동연구와 신약 타깃 검증, 후보물질 발굴로 이어질 수 있는지가 중요해지는 상황"이라며 "이런 상황에서 쓰리빌리언이 자체 구축한 비공개 희귀질환 환자 유전체 데이터가 진단을 넘어 새로운 신약 타깃 발굴에도 활용될 수 있음을 보여줬다"고 말했다.

한편 쓰리빌리언은 현재 AI 신약개발 플랫폼 'MIN-T'를 기반으로 4개 파이프라인의 전임상 연구와 글로벌 공동연구를 병행하고 있다.

eggod6112@news1.kr