대구에 AI·자동화 잇는 신약 연구거점 구축

인공지능이 합성신약 후보물질과 실험 조건을 제안하고 자동화 실험실이 이를 검증한 뒤, 새 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 순환형 연구체계가 대구에 구축된다. 과학기술정보통신부는 12일 대구에서 ‘합성신약 분야 AI×바이오 혁신연구거점 조성 시범사업단’ 출범식을 열고 사업에 착수했다. 약 200만명 규모의 환자 데이터와 AI, 실험 인프라를 연결해 후보물질 발굴·검증의 시간과 비용을 줄이는 것이 목표다.

사업의 중심은 AI 예측과 실제 실험을 반복적으로 연결하는 ‘랩인더루프’다. AI가 바이오데이터를 분석해 후보물질과 연구 가설을 내놓으면 자동화 플랫폼이 합성과 특성 분석 등을 수행하고, 여기서 생성된 결과가 모델의 예측 성능을 높이는 학습 자료로 쓰인다. 실험실은 여러 연속 공정을 자동화하되 시스템 설정과 유지, 일부 실험에는 사람이 참여하는 부분 자동화 단계인 ‘A2’ 수준으로 운영될 예정이다.

이번 사업은 정부의 ‘K문샷’ AI 신약개발 분야에서 처음 추진되는 혁신연구거점이다. 경북대가 전체 사업과 컴퓨팅 인프라 구축, AI·바이오 융합인재 양성을 맡고, 경북대병원은 환자 기반 의료데이터 활용체계를 마련한다. 대구경북첨단의료산업진흥재단은 HLB생명과학·아론티어·몰큐브·에이블랩스와 고속검증 기반을 구축하며, 유니바는 신약개발용 파운데이션 모델과 신규 실험 데이터의 지속적 반영 환경을 개발한다.

기존 연구가 AI를 활용한 후보물질 탐색에 집중했다면, 시범사업은 예측과 검증, 데이터 생성, 재학습이 되풀이되는 폐쇄순환형 환경을 구현하는 데 초점을 맞췄다. 과기정통부는 우선 AI 적용이 비교적 쉬운 합성신약 분야에서 이 체계를 검증한 뒤 다른 AI 바이오 분야로 범위를 넓힐 계획이다. 내년부터는 시범거점에서 확보한 모델과 데이터, 실험 인프라, 운영 경험을 토대로 추가 연구거점 구축도 추진한다.