연세의대 교수팀 주도로 인공지능(AI)을 활용해 신종 감염병 대응을 위한 치료제와 백신 개발 속도를 획기적으로 높이는 기술 개발이 진행된다. 신약 개발 불확실성을 줄이고 성공 가능성을 높인다는 목표다.
연세대학교 의과대학은 의생명과학부 남기택 교수 연구팀이 과학기술정보통신부 지원 '2026년도 바이오·의료기술개발사업(인공지능바이오 분야 신약단)' 신규 과제에 선정됐다고 4일 밝혔다.
연구팀은 '차세대 감염병 대응 데이터-실증 연계형 패스트트랙 시스템 구축 및 전임상 플랫폼 운영' 과제를 통해 올해 7월부터 2030년 12월까지 4년6개월 동안 총 108억원의 연구비를 지원받아 연구 진행한다.
이번 연구 핵심은 감염병 치료제 및 백신 개발에 필수적인 전임상 데이터를 표준화하고, AI 기반의 예측 모델과 실제 전임상 실험을 하나의 흐름으로 연결하는 '디지털 전임상 의사결정 시스템'을 구축하는 것이다.
연구팀은 후보물질의 약동학(PK), 체내 분포, 유효성, 안전성, 면역원성 데이터를 표준화하여 데이터 밸류체인(DVC) 기반의 체계적인 수집·정제·분석 체계를 마련할 계획이다. AI 학습이 가능한 고품질의 전임상 데이터 인프라를 구축한다.
개발 플랫폼은 AI가 먼저 후보물질의 다양한 특성을 예측하면, 이를 실제 전임상 실험 결과와 비교·검증하는 방식으로 운영된다.
치료제 후보물질은 약물 노출과 독성 가능성을 분석해 임상 진입 가능성을 평가하고, 백신 후보물질은 면역원성과 면역반응을 분석해 개발 가능성을 예측한다.
아울러 연구팀은 전임상 데이터와 생리학적 파라미터를 활용한 'AI 기반 임상중개 시스템'도 구축한다.
동물실험 결과가 실제 인체 임상시험에서 어떤 효과를 보일지 예측함으로써, 우수한 후보물질의 우선순위를 도출하고 후속 개발 전략 수립을 지원할 예정이다.
연구는 단계적으로 진행한다.
1단계(2026~~2028년)에서는 데이터셋 확보 및 AI 데이터 인프라, 패스트트랙 시스템을 구축한다.
2단계(2029~~2030년)에서는 실제 실험 데이터를 활용해 플랫폼을 검증하고, 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 접목해 지능형 예측 서비스를 고도화할 방침이다.
남기택 교수는 “이번 연구는 전임상 데이터와 AI 예측, 실험 검증을 단일 의사결정 체계로 연결하는 새로운 감염병 연구 플랫폼을 구축하는 데 큰 의미가 있다”며 “신종 감염병 발생 시 치료제와 백신 후보물질을 신속·정확하게 평가해 임상 적용 가능성을 높이는 디지털 전임상 플랫폼을 완성하겠다”고 말했다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
