자율주행보다 확산 빠른 '바이오 자율실험'

미국 예일대 연구진이 글로벌 제약사 베링거인겔하임과 함께 화합물 생성 인공지능(AI) 플랫폼 MOSAIC를 20일 공개했다. 의약품부터 소재에 이르기까지 35개 이상의 신규 화합물을 찾아냈으며, 전체 성공률이 71%에 달했다고 발표했다. AI 합성·탐색 플랫폼이 잇달아 나오면서 AI가 스스로 실험을 설계·수행·학습하는 셀프드라이빙랩(SDL)이 연구실을 넘어 산업 현장에서 빠르게 자리 잡을 것이라는 전망이 나온다.

◇ 자동화를 넘은 ‘자율 실험’

SDL은 국가전략기술로 분류될 정도로 주목받고 있다. 미국 에너지부는 최근 ‘제네시스 미션’을 통해 국가연구소의 슈퍼컴퓨터, 과학 데이터, 자율 실험실을 연결하는 AI 기반 발견 플랫폼을 구축하겠다고 선언했다. 그간 실험 자동화는 로봇팔로 정해진 실험을 반복 실행하는 수준에 머물렀다. 최근엔 AI가 실험 가설을 세우고 조건을 추천한 뒤 결과를 학습해 다음 실험을 다시 설계하는 ‘닫힌 루프’ 구조가 현실화하고 있다.

글로벌 AI 신약 개발 선두 기업 인실리코메디슨은 자체 AI 플랫폼인 파마.AI를 활용해 후보물질을 발굴하고 미국 임상 2상에 들어갔다고 밝힌 바 있다. 회사 측에 따르면 투입 비용은 약 15만달러, 후보물질 발굴까지 걸린 기간은 46일에 불과했다. 인실리코메디슨은 14일 자사 멀티모달 파운데이션 모델 Nach01을 마이크로소프트(MS)의 과학 특화 플랫폼인 MS디스커버리에 배포해 시연했다고 발표했다.

성과 사례도 쌓이고 있다. 옥스퍼드 바이오메디카는 실험 설계부터 실행까지 전 과정에 소요되는 기간을 기존 대비 83% 절감했다고 최근 밝혔다. 리커전은 자사 자동화 실험실이 주당 최대 220만 건의 실험을 수행한다고 지난해 공개했다. 엔비디아와 일라이릴리가 10억달러 규모 AI 공동 연구소를 설립하는 등 산업계의 AI 투자도 확대되고 있다.

◇ SDL이 바꾸는 신약 개발 공식

국내에서도 제약사를 중심으로 SDL 도입이 본격화하고 있다. 삼성바이오로직스는 지난해 4월부터 의약품 생산라인에 디지털트윈과 AI 머신러닝 기술을 결합해 실시간 위험 요소를 감지하고 있다. 회사 관계자에 따르면 앞으로 디지털 제조 시뮬레이션(DMS)을 도입할 계획이다.

‘바이오 AI’는 최근 자본시장의 핵심 테마로 떠올랐다. 오픈AI가 투자한 차이디스커버리는 지난해 12월 시리즈B에서 1억3000만달러를 유치하며 기업가치 13억달러를 인정받았다. 설립된 지 2년도 채 되지 않아 유니콘기업에 오른 것이다. 이 회사 모델 차이-2는 기존에 없던 새로운 항체를 설계하는 드노보 항체 설계 영역에서 기존 0.1% 미만이던 성공률을 16%로 끌어올려 100배 이상 개선된 성능을 입증했다고 회사 측은 밝혔다. 드노보 항체는 목표에 맞는 항체를 처음부터 새로 설계하는 접근을 뜻한다. 스위스 SDL 스타트업 아티나리는 일본 최대 제약사 중 한 곳인 다케다제약과 협력하고 있다.

남재욱 서울대 화학생물공학부 교수는 SDL의 핵심 조건으로 ‘표준화’를 꼽았다. 그는 “SDL이 정착하기 위해선 자동화, 자율화만으로는 부족하고 표준화된 자율 루프를 산업 현장에 안착시키는 것이 관건”이라고 말했다.

최영총/이영애 기자 youngchoi@hankyung.com