정진호 한국과학기술한림원장이 21일 수원컨벤션센터에서 열린 대한약학회 창립 80주년 국제학술대회 초청 강연에서 AI 시대 약학계의 역할을 주제로 발표했다. 그는 분자 설계, 효능·독성 예측, 환자 데이터 분석 등 약학 연구 전 단계에 AI가 활용되는 만큼 약학이 AI 전환의 중심에 있다고 평가하면서도, 연구 방향을 설정하는 것은 여전히 과학자의 역할이라고 짚었다. 국내 AI 신약 개발에 대해서는 설계·예측·임상 데이터는 있으나 그 사이 연결 단계가 비어 있는 '블랙홀' 상태라고 지적했다. 그는 독창적 질문이 실제 발견으로 이어지기 위해서는 단기 성과를 요구하지 않는 장기적 연구 지원 환경이 필요하다고 강조하며, 논문 영향력 지수 등 정량적 지표 중심의 평가 방식에도 한계가 있다고 밝혔다. 국가 R&D 투자 방식에 대해서는 정부 주도의 공고 쫓기형 구조가 단기 전략 연구에 치우쳐 기초연구 기반을 약화시킬 수 있다고 진단하며, 예산의 일관된 지원이 연구 신뢰를 만든다고 말했다. 이어 약학계가 학문 내부를 넘어 국가 과학기술 정책 논의와 토론회에 적극 참여해야 한다고 제안했다. 또한 차세대 연구자들이 해외 경험과 국내 복귀, 국제 학술 네트워크를 통해 순환할 수 있는 인재 정책 설계가 필요하다고 덧붙였다.
- 정진호 한림원장, 21일 대한약학회 80주년 국제학술대회서 초청 강연 진행
- 국내 AI 신약개발은 설계·예측·임상 데이터 사이 연결이 비어있는 '블랙홀' 상태라고 지적
- 단기 성과 중심 평가·투자 방식이 독창적 연구 발견을 저해할 수 있다고 진단
- 정부 주도 공고형 R&D 구조가 기초연구 기반을 약화시킬 수 있다고 우려
- 약학자의 정책 참여 확대와 차세대 연구자 국제 네트워크 강화를 제안
큐픽스 바이오 해설
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- 한국과학기술한림원
- 과학기술 각 분야 석학들이 모여 정책 자문과 학술 교류를 수행하는 국가 학술기관이다.
- 국가 과학 의제
- 정부가 중장기적으로 예산과 연구 역량을 집중해 추진하는 핵심 연구 주제를 뜻한다.
- AI 신약개발
- 인공지능 알고리즘을 활용해 후보물질 발굴부터 임상 설계까지 신약 개발 과정의 효율을 높이는 접근법이다.
신약 개발은 비용과 기간이 많이 드는 분야로, 각국은 특정 연구 영역을 국가 의제로 지정해 장기적 지원을 제공하는 방식을 활용한다. 이러한 의제 선정 과정에는 학계의 제안과 토론회, 정책 건의가 영향을 미치며, 전문 학회와 석학 단체가 매개 역할을 한다. 최근에는 인공지능이 후보물질 탐색, 임상 설계 등 신약 개발 전반에 도입되면서 연구자들이 던지는 질문의 방향이 연구 성과에 미치는 영향이 커지고 있다는 논의가 과학기술계 전반에서 이어지고 있다.
Why it matters학계가 제기하는 문제의식이 국가 연구 의제로 이어지는 경로는 장기 연구 투자와 정책 우선순위 결정에 영향을 미치는 구조적 요소로 꼽힌다.
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