LG CNS, 동아쏘시오그룹과 손잡고 'AI 신약개발 플랫폼' 완성

무엇이 일어났나

LG CNS는 동아쏘시오그룹의 IT 계열사 DAI(대표 한혜진)와 협력해 '인공지능(AI) 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 양사는 약 6개월에 걸쳐 이 플랫폼을 개발했으며, 흩어져 있던 화합물·유전체 정보, 실험 결과, 논문, 특허 등 신약 연구 데이터를 통합하고 표준화하는 것이 핵심이다.

플랫폼은 신약개발의 주요 단계를 순차적으로 지원한다. 질병 원인을 규명하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 치료 표적 발굴을 돕는다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI가 조건에 맞는 새로운 물질 구조를 직접 만들어낸다. 이후 검증 단계에서는 후보물질과 표적 간 결합 가능성, 작용 안정성 등을 컴퓨터 시뮬레이션으로 예측해 실제 실험 전에 유망한 후보를 선별한다.

왜 중요한가

신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증해야 하는 과정으로, 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려져 있다. AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 미리 걸러내고 효과·안전성을 사전에 예측할 수 있어, 개발 기간과 비용, 실패 위험을 함께 줄이는 효과를 기대할 수 있다.

이번 플랫폼의 특징 중 하나는 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 비교해 모델을 재학습시키는 구조다. 연구가 쌓일수록 예측 정확도가 높아지는 선순환을 만들겠다는 취지로, 축적된 연구 데이터 자체도 하나의 자산으로 관리될 수 있도록 설계됐다. 제약 분야는 데이터 민감성과 규제 요건이 높은 산업이어서, LG CNS는 보안·규제 대응을 위한 별도 관리 체계도 마련했다고 설명했다.

용어 풀이

'가상 검증(in silico 검증)'이란 실제 실험실에서 물질을 합성하고 테스트하기 전에, 컴퓨터 시뮬레이션으로 후보물질의 성능과 안전성을 미리 추정해보는 절차를 뜻한다. 실험 횟수를 줄여 시간과 비용을 아낄 수 있다는 점에서 신약개발 업계에서 점차 활용도가 커지고 있는 방식이다. '생성형 AI'는 기존 데이터를 학습해 새로운 텍스트, 이미지, 화합물 구조 등을 직접 만들어내는 인공지능 기술을 말한다.

맥락과 향후 관전 포인트

LG CNS는 앞서 보건복지부의 AI 신약개발 관련 연구개발(R&D) 사업에 참여하고, 종근당과 함께 에이전틱 AI 기반 품질평가 보고서 작성 서비스를 개발하는 등 제약·바이오 분야의 AI 전환(AX) 사업을 확대해왔다. 이번 플랫폼이 실제 신약 후보물질 발굴로 이어져 성과를 낼지, 그리고 다른 제약사와의 협업으로 확장될지는 앞으로 지켜볼 부분이다.