산업교육연구소는 14일 서울 구로동에 위치한 KIEI 세미나실에서 'AI로 여는 미래 신약·의약의 혁신-신기술 개발과 성장 전략 세미나'를 개최하고 제약산업의 혁신적인 미래 청사진을 제시했다.

이번 세미나에서는 급변하는 글로벌 제약산업 환경 속에서 국내 제약회사들의 도약 가능성을 모색하고, AI 기반 신약개발의 혁신적 전략을 심도 있게 논의했다. 정부 관계자, 제약업계 전문가, AI 전문가들이 참석한 이날 세미나에서는 특히 신테카바이오의 '3bmGPT(3D binding mode Generative pre-trained transformers)' 플랫폼이 거둔 성과가 주목을 받았다.
◆ 신약개발 패러다임의 대전환

신약개발은 인류의 오랜 도전 과제다. 한 개의 신약을 개발하기까지는 평균 10~15년의 시간과 1조원 이상의 막대한 비용이 필요하며, 1만 개의 후보물질 중 단 1개만이 최종 승인을 받을 수 있는 지난한 과정이다. 특히 후보물질을 발굴하는 단계에서만 3~4년이 소요되며, 예상치 못한 부작용이나 효과 부족으로 인한 실패를 거듭하면서 막대한 자원이 소요되어 왔다.

하지만 AI 기술의 획기적인 발전이 이러한 난제를 해결해가고 있다. 딥러닝과 빅데이터 분석 기술로 신약개발의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있다. 특히 자연어 처리 기술과 생성형 AI의 결합으로 수백만 건의 연구 데이터를 실시간으로 분석하고 새로운 후보물질을 설계하는 것이 가능해졌다. 이러한 AI 기술 혁신을 이끄는 대표적인 사례로 신테카바이오의 '3bmGPT'가 주목받고 있다.

◆ 신테카바이오, AI 신약개발의 혁신 엔진, 3bmGPT

신테카바이오가 개발한 신약개발 플랫폼 '3bmGPT'는 단백질과 화합물 리간드 간의 3차원 결합 구조를 분석하고 예측하는 혁신적인 기술이다.

신테카바이오 이태섭 AI신약플랫폼개발팀 책임연구원에 따르면, '3bmGPT'는 3차원 단백질 구조와 화합물 리간드의 결합 데이터를 바탕으로 분석을 진행한다. 이 기술은 100억 개의 화합물에서 약 400개의 후보 물질을 선별할 수 있으며, 1억 개의 단백질 구조에서 40개의 최적화 유도체를 생성하는 놀라운 성능을 보여준다.

이 기술의 가장 큰 특징은 단백질이 속한 클러스터와 유사한 결합 정보를 가진 다른 단백질들을 효율적으로 찾아낼 수 있다는 점이다. 이러한 특성을 활용해 신약 후보 물질 발굴부터 약물 설계, 생물학적 메커니즘 연구까지 폭넓은 분야에 적용할 수 있다.

이태섭 책임연구원은 "3bmGPT는 AI 언어 모델 기술을 신약 개발에 적용한 최초의 사례“라며 ”앞으로 SaaS와 PaaS 형태의 서비스로 제공되어 신약 개발의 효율성을 한층 높일 것"이라고 전망했다.

◆ 100조원 시장의 新강자

AI 신약개발 시장이 빠르게 성장하고 있다. 모건스탠리는 이 시장이 2030년까지 190억 달러 규모로 성장할 것으로 내다봤으며, 맥킨지는 2025년까지 제약산업의 디지털 전환 규모가 100조원을 돌파할 것으로 전망했다. 생성형 AI 기술의 발전으로 신약개발 성공률이 크게 높아지면서 시장 성장은 더욱 빨라질 것으로 예상된다.

이태섭 책임연구원은 "3bmGPT는 기술 혁신을 넘어서 인류의 건강과 삶의 질을 획기적으로 개선할 수 있는 게임체인저가 될 것이다. 희귀질환과 난치성 질환 분야에서 새로운 돌파구가 될 것"이라며, "지속적인 기술 혁신을 통해 글로벌 AI 신약개발의 새로운 기준을 만들어가겠다"는 포부를 밝혔다.

한편 신테카바이오는 최근 '3bmGPT' 기술의 국내 특허를 확보하고 본격적인 상용화에 나섰다. 업계는 이번 기술이 AI 기반 신약 개발의 새 장을 열 것으로 기대를 모으고 있다.