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신약 개발엔 평균 10~15년이란 긴 시간이 소요된다. 타깃 발굴부터 전임상과 임상, 허가, 그리고 의약품 생산에 이르기까지 모든 단계에서 검증을 반복해야 하기 때문이다. 하지만 AI(인공지능) 기술의 발전으로 신약개발의 패러다임이 완전히 바뀌기 시작했다. 이에 정부도 국내 제약바이오 산업을 도약시킬 게임 체인저로 'AI'를 지목했다. 한국제약바이오협회는 지난해 1월 AI 신약개발 생태계를 조성하기 위해 기존의 AI신약개발지원센터를 확대해 AI신약융합연구원을 설립했다. 머니투데이는 지난 12일 서울 서초구 방배동에서 표준희 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장을 만나 AI 신약개발의 현주소와 향후 과제를 들어봤다. 표 부원장은 "AI 신약개발 영역에서 한국은 다른 국가들에 비해 경험이 덜 축적됐을 뿐이지 기술력이 떨어지거나 파이프라인(신약후보물질)이 부족한 건 아니다"라며 "좋은 의료 데이터와 대규모 의약품 생산 거점을 보유하고 있다는 강점을 기반으로 가능성이 높은 분야에 집

중국에서 생명공학(바이오테크) 기업들이 4년간 이어진 긴 침체를 끝내고 올해 아시아 증시에서 가장 뜨거운 주식으로 떠올랐다. 중국이 개발한 신약을 두고 서방 기업들의 라이선스 계약이 줄을 잇는 가운데 중국 생명공학 업계가 '딥시크 모먼트'를 맞이했단 평가가 나온다. 15일(현지시간) 블룸버그에 따르면 항셍 바이오테크 지수는 올해 들어서만 60% 넘게 뛰었다. 이런 추세는 올해 '딥시크 충격' 이후 랠리에 올라탄 중국 기술주를 능가한다. 항셍테크 지수는 올해 1월 중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 오픈AI의 챗GPT에 견줄 만한 AI 모델을 선보인 뒤 17% 상승했다. 블룸버그는 중국 기술주와 함께 생명공학 주식이 주목을 받는 건 중국이 글로벌 혁신의 중심지가 되고 있단 또 다른 징표라고 짚었다. 엑솜자산운용의 이치 리우 선임 애널리스트는 "중국의 생명공학은 더 이상 신흥 단계가 아니다"라며 "10년 전과 달리 이제는 세계 제약 혁신을 재편하는 파괴적 힘이 됐다"고 말했다. 이

국내 연구진이 각종 화학반응과 독성을 예측해 빠른 신약 개발에 도움을 줄 수 있는 AI(인공지능) 기술을 개발했다. KAIST(한국과학기술원)는 예종철 김재철 AI 대학원 연구팀이 분자의 구조와 화학적 특성을 예측하고 생성하는 분자 데이터 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 14일 온라인 게재됐다. 연구팀에 따르면 지금까지 분자 구조 자체를 분석해 화합물의 성질을 예측하는 AI 기술은 있었지만, 기존 화합물의 특성을 예측하면서도 새로운 화합물까지 생성하는 AI 기술을 개발한 건 이번이 처음이다. 다중 모달리티 학습은 이미지에 기반한 질의응답, 텍스트에 기반한 이미지 생성처럼 다양한 데이터 형식의 과제도 수행하는 AI 기술이다. 연구팀은 분자 구조를 나타내는 문자열과 이에 해당하는 분자의 화학적 특성값을 이용해 AI를 학습시켰다. 이를 통해 수십여 개에 이르는 화학 특성