AI·전임상 통합해 감염병 후보물질 검증 단축
핵심 요약
연세대 연구팀이 AI 예측과 실험 검증을 잇는 감염병 전임상 플랫폼을 구축한다. 2030년 12월까지 총 108억원을 지원받아 데이터 표준화와 임상중개 체계를 개발한다. 축적된 3만건 이상의 데이터와 AI 모델은 국가 바이오 데이터 인프라와 연계될 예정이다.
연세대학교 의과대학 남기택 교수 연구팀이 인공지능 예측과 전임상 실험을 연결하는 감염병 치료제·백신 개발 플랫폼 구축에 나선다. 과학기술정보통신부의 2026년도 바이오·의료기술개발사업 신규 과제로 선정돼 2030년 12월까지 4년 6개월 동안 총 108억원을 지원받는다.
연구팀은 후보물질의 약동학과 체내 분포, 독성, 유효성, 면역원성을 AI로 먼저 예측한 뒤 실제 전임상 결과와 비교해 검증하는 의사결정 시스템을 만든다. 관련 데이터를 표준화하고 수집·정제·분석하는 데이터 밸류체인을 마련해 AI 학습용 인프라도 구축한다. 동물실험 결과의 임상 치료 효과를 예측해 후보물질 우선순위와 후속 개발 전략을 제시하는 임상중개 기능도 포함한다.
1단계인 2026년부터 2028년까지는 치료제·백신 신규 데이터셋과 AI 데이터 인프라, 감염병 대응 패스트트랙 체계를 구축한다. 2029년부터 2030년까지 진행되는 2단계에서는 후보물질 실험 데이터로 플랫폼을 검증하고 대형언어모델과 검색증강생성 기술을 결합한 전임상 예측 서비스를 고도화한다. 정수진 연세대 의대 감염내과 교수는 전임상 결과의 임상 연계 가능성 검토와 개발 전략 수립을 맡는다.
연구팀은 코로나19 유행 초기부터 감염병 대응 연구 기반을 다져 현재 7종의 바이러스 감염모델과 3만건 이상의 전임상 데이터를 확보했다. 국내 6개 기관의 치료제·백신 후보물질을 대상으로 10회 넘게 전임상 유효성 평가도 수행했다. 완성된 데이터와 AI 모델은 국가 바이오 데이터 인프라와 연계해 국내 연구자들이 활용하는 공공 연구 기반으로 확장할 계획이다.