클래리베이트 웨비나 "신약개발 AI, 멀티 에이전트·의사결정 지원이 핵심"

클래리베이트는 22일 온디맨드 웨비나 'AI Trends in Drug Discovery'를 통해 신약 개발 분야에서 떠오르는 AI 활용 방향을 소개했다. 제이슨 웡 시니어 매니저는 업무용 AI 비서, LLM 추론 능력 고도화, 분야별 전문 모델, 과제 수행 에이전트를 거쳐 여러 영역을 연결하는 멀티 에이전트 구조로 흐름이 이동하고 있다고 짚었다. 그는 추론 성능이 좋아져도 환각이나 오답 가능성이 남기 때문에 생명과학 맥락 데이터를 충분히 공급하는 것이 중요하다고 덧붙였다. 발표에서는 경쟁정보·타깃 발굴·규제 담당 에이전트가 서로 분석 결과를 주고받으며 R&D 포트폴리오 의사결정을 지원하는 사례가 제시됐으며, 과학적 근거가 미흡하면 그 결과가 다시 포트폴리오 평가에 반영되는 구조라고 설명했다. 이마니 로빈슨 컨설턴트는 생명과학 기업의 실제 적용 사례로 규제 변화 감지·영향 분석 도구 'ARIA'와 인라이선싱 후보 평가 도구 'inLensa'를 소개했다. ARIA는 클래리베이트의 규제 데이터 자산을 바탕으로 규제 변화가 어떤 제품·임상·라벨·내부 절차에 영향을 미치는지 식별하고 우선순위가 매겨진 권고안을 제공한다. inLensa는 기업의 전략 방향에 맞는 외부 후보물질·기술을 과학적 근거, 경쟁 환경, 상업적 매력도 측면에서 평가해 순위화한다. 두 연사는 이러한 결과물이 전문가 판단을 대신하는 것이 아니라 검증과 추가 의사결정을 뒷받침하는 역할이며, 지식그래프와 시맨틱 레이어 같은 데이터 정비 작업이 뒷받침돼야 에이전트 간 정보 공유가 가능하다고 강조했다.

클래리베이트, 22일 온디맨드 웨비나서 신약개발 AI 트렌드 발표
멀티 에이전트 협업으로 경쟁정보·타깃·규제 분석 연계해 포트폴리오 전략 지원
규제영향평가 도구 ARIA, 인라이선싱 후보 평가 도구 inLensa 소개
두 도구 모두 전문가 검증을 거쳐 결과의 정확성과 업무 적합성 확인
지식그래프·시맨틱 레이어 등 데이터 정비가 에이전트 협업의 전제조건으로 제시

큐픽스 바이오 해설

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멀티 에이전트: 여러 개의 AI 소프트웨어가 역할을 나눠 맡아 서로 협업하며 복잡한 작업을 처리하는 방식
신약 개발(드럭 디스커버리): 질병 표적을 찾아 후보물질을 발굴하고 효능·안전성을 검증해 의약품으로 완성하는 전 과정
의사결정 지원 시스템: 데이터를 분석해 경영진이나 연구자가 선택을 내릴 때 근거와 대안을 제시하는 소프트웨어 도구
기술도입(라이선싱): 외부 기관이나 기업이 개발한 물질·기술의 권리를 계약을 통해 사들여 활용하는 거래 방식

신약 개발 업계는 후보물질 탐색부터 임상 설계, 인허가 전략 수립까지 방대한 데이터를 다루기 때문에 AI 도입이 꾸준히 확대돼 왔다. 초기에는 단순 데이터 분석이나 분자 예측에 AI가 쓰였지만, 최근에는 여러 AI가 역할을 나눠 협업하거나 경영 판단을 보조하는 방향으로 활용 범위가 넓어지는 추세다. 이런 흐름은 글로벌 제약사와 데이터 분석 기업들이 공동으로 논의하는 세미나나 웨비나를 통해 자주 공유된다.

Why it mattersAI 활용 범위가 연구 보조에서 전략적 의사결정으로 확장되는지는 제약사의 연구개발 효율성과 투자 방향을 좌우하는 요소로 업계에서 주목받는다.

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