AI 기반 감염병 치료제 디지털 전임상 플랫폼 구축 추진

연세대 의과대학 남기택 교수 연구팀이 과학기술정보통신부의 2026년도 바이오·의료기술개발사업 인공지능바이오 분야 신약단 신규 과제에 선정됐다. 이 과제는 신종 감염병 대응을 위해 AI가 후보물질의 유효성과 안전성을 먼저 예측하고 실제 전임상 실험으로 검증하는 데이터-실증 연계형 패스트트랙 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 연구팀은 이를 통해 신약 개발 기간 단축과 성공 가능성 제고를 기대하고 있다.

큐픽스 바이오 해설

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전임상(비임상) 시험: 사람 대상 임상시험 전 동물실험 등으로 약물의 안전성과 유효성을 평가하는 단계
패스트트랙: 의료 수요가 크거나 긴급한 질환의 치료제 개발·심사 절차를 단축해 주는 제도적 장치
후보물질: 약효가 기대되어 전임상·임상 개발 대상으로 선정된 화합물이나 생물학적 물질
디지털 전임상: AI·컴퓨터 시뮬레이션으로 약물의 효과와 독성을 미리 예측해 실제 실험 전 후보물질을 걸러내는 기법

신약 개발은 후보물질 발굴부터 전임상, 임상 단계를 거치며 오랜 시간과 비용이 드는 과정으로, 특히 신종 감염병처럼 대응 속도가 중요한 경우 기존 방식의 한계가 지적돼 왔다. 이에 AI로 약물의 효능과 독성을 사전에 예측해 실험 대상을 좁히고 실패 가능성이 큰 후보를 조기에 걸러내려는 시도가 전 세계적으로 늘고 있다. 정부 부처는 이러한 AI 기반 신약 개발 역량을 강화하기 위해 대학·연구기관 대상 연구과제를 지원하는 사업을 운영하고 있다.

Why it mattersAI를 활용한 전임상 예측은 신약 개발의 시간과 비용 부담을 줄이는 방법으로 주목받으며, 감염병 대응처럼 신속성이 요구되는 분야에서 특히 논의되는 접근이다.

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